缘起：今天想尝试在vs code中使用python，出现了几行warning，大意是conda无法激活。 总结经验： Anaconda可以看作是一个虚拟机，我们的python...
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vs code更改默认终端 conda activate激活
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模型 FLOPs, MACs, MAdds 关系 以及 常用计算工具的主要差异
论文中比较模型的性能时，需要提供模型的大小。 衡量模型大小的指标有：parameters和 [FLOPs, MACs, MAdds] 中三者之一。 1. FLOPs, MAC...
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[解决]GPU显存未释放问题我们在使用tensorflow+pycharm 或者PyTorch写程序的时候,有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有...
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LGTM : code review 行话
程序员这个行业，不管你是大佬还是小弟，代码code review是必不可少的。那么在git上，大家日常交流的缩写语，往往一下就能看出你道行的深浅，至少是入行时间，哈哈，不要露...
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2021 BDCI 华为零售商品识别竞赛一等奖方案分享
【GiantPandaCV导语】上学期快结束的时候参加了华为和CCF组织的零售商品识别的比赛，队伍名称为GiantPandaCV队，比赛大约持续了两个月，期间从开始摸索Min...
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当可变形注意力机制引入Vision Transformer
【GiantPandaCV导语】通过在Transformer基础上引入Deformable CNN中的可变性能力，在降低模型参数量的同时提升获取大感受野的能力，文内附代码解读...
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CoAtNet: 90.88% Paperwithcode榜单第一，层层深入考虑模型设计
【GiantPandaCV导语】CoAt=Convolution + Attention，paperwithcode榜单第一名，通过结合卷积与Transformer实现性能上...
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CeiT：训练更快的多层特征抽取ViT
【GiantPandaCV导语】来自商汤和南洋理工的工作，也是使用卷积来增强模型提出low-level特征的能力，增强模型获取局部性的能力，核心贡献是LCA模块，可以用于捕获...
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优化器方法-LARS(Layer-wise Adaptive Rate Scaling)最近看到一篇博客，将最新的LookAhead和RAdam优化器结合，产生了一个新的算法——Ranger，获得了比单独使用RAdam要好的效果。后来有人将LARS与Ranger...
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GPU卡的底层通信原理1.引言 为什么要并行 近几年，依赖大规模标注数据和大量的可学习参数，深度神经网络才能异军突起，占得机器学习半壁江山。然而，也是因为这两点使得深度学习的训练变得极其困难，尤其...
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113. 【torch】反向传播弃inplace操作
报错：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified...
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BoTNet:Bottleneck Transformers for Visual Recognition
【GiantPandaCV导语】基于Transformer的骨干网络，同时使用卷积与自注意力机制来保持全局性和局部性。模型在ResNet最后三个BottleNeck中使用了M...
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CvT: 如何将卷积的优势融入Transformer
【GiantPandaCV导语】与之前BoTNet不同，CvT虽然题目中有卷积的字样，但是实际总体来说依然是以Transformer Block为主的，在Token的处理方面...
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CNN、Transformer、MLP架构的经验性分析
A Battle of Network Structures: An Empirical Study of CNN, Transformer, and MLP 【GiantP...
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