目录前言一、什么是YOLOX二、环境搭建1、部署本项目时所用环境：2、LabVIEW工具包下载及安装：三、模型的获取与转化【推荐方式一】1、方式一：直接在官网下载yolox的onnx模型2、方式二：将标准模型pth转化为onnx（较为复杂）3、获取onnx模型总结四、LabVIEW实现YOLOXONNX推理检测1、LabVIEW调用yoloxonnx模型实现目标检测yolox.vi（1）查看模型（2）LabVIEW调用YOLOX源码（3）LabVIEW调用YOLOX实现目标检测结果2、LabVIEW调用yoloxonnx模型实现实时目标检测yolovx_camera.vi（1）LabVIEW调
目录论文基本信息引言模型模态编码器ImplicitRelationReasoning模块与MLM任务SimilarityDistributionMatching结果论文基本信息论文：Cross-ModalImplicitRelationReasoningandAligningforText-to-ImagePersonRetrieval代码：https://github.com/anosorae/IRRA这是今年CVPR2023的工作，也是目前在语言行人检索领域实现SOTA性能的模型，模型整体并不复杂性能却很好，代码也做了开源，是一个非常好的工作。下面将对该文章进行简要的梳理与记录，还不太了解
文章目录ChatGLM2-6B国产开源大模型ChatGLM-6B第二代正式发布介绍评测结果MMLUC-EvalGSM8KBBH推理性能ChatGLM2-6B示例使用方式环境安装代码调用从本地加载模型网页版Demo命令行DemoAPI部署低成本部署模型量化CPU部署Mac部署协议引用
近年来，扩散模型在文本到图像生成方面取得了巨大的成功，实现了更高图像生成质量，提高了推理性能，也可以激发扩展创作灵感。不过仅凭文本来控制图像的生成往往得不到想要的结果，比如具体的人物姿势、面部表情等很难用文本指定。图片 最近，谷歌发布了MediaPipeDiffusion插件，可以在移动设备上运行「可控文本到图像生成」的低成本解决方案，支持现有的预训练扩散模型及其低秩自适应（LoRA）变体 背景知识基于扩散模型的图像生成过程可以认为是一个迭代去噪过程。从噪声图像开始，在每个步骤中，扩散模型会逐渐对图像进行降噪以生成符合目标概念的图像，将文本提示作为条件可以大大提升图像生成的效果。对于文本到图像
ChatGPT的最大竞争对手Anthropic再次上新！就在刚刚，Anthropic正式发布了全新的Claude2，并推出了更加便捷的网页测试版（仅限美国和英国的IP）。相较之前的版本，Claude2在代码、数学、推理方面都有了史诗级提升。不仅如此，它还能做出更长的回答——支持高达100Ktoken的上下文。而且最重要的是，现在我们可以用中文和Claude2对话了，而且完全免费！图片体验地址：https://claude.ai/chats只要用自然语言，就可以让Claude2帮你完成很多任务。多位用户表示，与Claude2交流非常顺畅，这个AI能清晰解释自己的思考过程，很少产生有害输出，而且有
0、引言硬件配置：使用Mobaxterm_personal_21.4远程操控3060服务器（Linux系统），CUDA版本11.7。使用anaconda作为python环境环境，python为3.8版本。（最好使用3.8版本）本文最终安装的pytorch版本是1.13.1，torchvision版本是0.14.1，其他的依赖库按照requirements.txt文件安装即可。YOLOv8创新点：🍺🍺🍺1😃Backbone。使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；2😁PAN
0、引言硬件配置：使用Mobaxterm_personal_21.4远程操控3060服务器（Linux系统），CUDA版本11.7。使用anaconda作为python环境环境，python为3.8版本。（最好使用3.8版本）本文最终安装的pytorch版本是1.13.1，torchvision版本是0.14.1，其他的依赖库按照requirements.txt文件安装即可。YOLOv8创新点：🍺🍺🍺1😃Backbone。使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；2😁PAN
自3月14日发布以来，ChatGLM-6B深受广大开发者喜爱，截至6月24日，来自Huggingface上的下载量已经超过300w。为了更进一步促进大模型开源社区的发展，我们再次升级ChatGLM-6B，发布ChatGLM2-6B。在主要评估LLM模型中文能力的C-Eval榜单中，截至6月25日 ChatGLM2模型以71.1的分数位居Rank0，ChatGLM2-6B模型以51.7的分数位居Rank6，是榜单上排名最高的开源模型。*CEval榜单，ChatGLM2暂时位居Rank0，ChatGLM2-6B位居Rank6性能升级ChatGLM2-6B是开源中英双语对话模型ChatGL
0.引言做大模型性能优化的一定对KVCache不陌生，那么我们对这个技术了解到什么程度呢？请尝试回答如下问题：KVCache节省了Self-Attention层中哪部分的计算？KVCache对MLP层的计算量有影响吗？KVCache对block间的数据传输量有影响吗？本文打算剖析该技术并给出上面问题的答案。1.KVCache是啥大模型推理性能优化的一个常用技术是KVCache，该技术可以在不影响任何计算精度的前提下，通过空间换时间思想，提高推理性能。网上有一些关于该技术的分析博客，但读过后仍然会很迷糊，甚至可能会被带偏，认为这个Cache过程和数据库读取或CPUCache加速类似的荒谬结论。刚
背景：在训练自己数据集进行kie之前，想跑一下md里面的例程，但md教程内容混乱，而且同一个内容有多个手册，毕竟是多人合作的项目，可能是为了工程解耦，方便更新考虑……需要运行的模型和运行步骤散落在不用文件夹下的不同md里面……很无语，对于新手小白真的很不友好，因此在这里，按照一个正常工程的使用顺序，进行一个总结。本篇内容：使用PP-Structure文档分析中关键信息抽取，运行VI-LayoutXLM模型在XFUND_zh数据集上的推理模型，跑通推理2023.4.24更新：PaddleNLP中的新模型：UIE，在信息提取上的表现远好于VI-LayoutXLM，于是，VI-LayoutXLM方法
