benchmark 第20页

KITTI数据集简介与使用

TheKITTIVisionBenchmarkSuite和VisionmeetsRobotics:TheKITTIDataset两篇论文的内容，主要介绍KITTI数据集概述，数据采集平台，数据集详细描述

小白学视觉·2023-01-06 07:56

使用Yolov3训练kitti数据集(或者其它数据集)

obj_benchmark=2d只需要下载Downloadleftcolorimagesofobjectdataset(12GB)和对应的标签Down

程序员小杜·2023-01-06 07:26

工作中pytorch常用函数汇总

1.torch.backends.cudnn.benchmark一般将torch.backends.cudnn.benchmark设为True就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。

learning112358·2023-01-05 14:24

《Deep Learning in Next-Frame Prediction：A Benchmark Review》论文解读

《DeepLearninginNext-FramePrediction：ABenchmarkReview》作者：YUFANZHOU,HAIWEIDONG,(SeniorMember,IEEE),ANDABDULMOTALEBELSADDIK

爱学习的吨吨a·2023-01-05 13:41

R语言机器学习mlr3：模型评价和比较

目录二分类变量和ROC曲线重抽样benchmark前面一篇介绍了如何使用mlr3创建任务和学习器、拟合模型、预测和简单的评价，本篇将模型评价的一些细节问题，展示mlr3如何使得这些步骤变得更加简单！

医学和生信笔记·2023-01-05 02:20

论文阅读CVPR Maskformer和Mask2former

这两篇工作比较有名，在benchmark的CoC

咯吱咯吱咕嘟咕嘟·2023-01-05 01:14

[论文笔记] Towards Real-World Prohibited Item Detection: A Large-Scale X-ray Benchmark 阅读笔记

TowardsReal-WorldProhibitedItemDetection:ALarge-ScaleX-rayBenchmark阅读笔记TowardsReal-WorldProhibitedItemDetection

吉他A梦·2023-01-05 01:42

[论文笔记] SODA小目标综述（西工大）

SODA小目标综述（西工大）TowardsLarge-ScaleSmallObjectDetection:SurveyandBenchmarks动机1、小目标检测难点2、小目标检测算法数据增强（Data-manipulationmethods

吉他A梦·2023-01-05 01:11

自动驾驶KITTI数据集解析

KITTIodometrybenchmarksiteKITTI是目前自动驾驶领域最重要的测试集之一，KITTI主要是针对自动驾驶领域的图像处理技术，主要应用在自动驾驶感知和预测方面，其中也涉及定位和SLAM

张张爱学习·2023-01-04 20:26

自动驾驶数据集（一）：KITTI数据集介绍

obj_benchmark=3d，下载以下四个部分即可：上图红色框标记的为我们需要的数据，分别是彩色图像数

Clichong·2023-01-04 19:23

pytorch基础---cudnn.benchmark和cudnn.deterministic以及如何禁用cudnn

使用cudnn.benchmark和cudnn.deterministic在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行：torch.backends.cudnn.benchmark=true而且大家都说这样可以增加程序的运行效率

xys430381_1·2023-01-04 17:04

torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False manual_seed控制程序的随机性

cuda是NVIDIA针对自家的CPU设计的并行计算的框架，cuDNN是isaGPU-acceleratedlibraryofprimitivesfordeepneuralnetworks。是专门针对深度神经网络打造的加速库。cuDNNArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivetorch.backend

LUQC638·2023-01-04 17:34

torch.backends.cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

因此方便复现、提升训练速度就：torch.backends.cudnn.benchmark=False不需要复现结果、想尽可能提升网络性能：torch.backends.cudnn.benchmark=

windistance·2023-01-04 17:03

torch.backends.cudnn.benchmark 和torch.backends.cudnn.deterministic

torch.backends.cudnn.benchmark标志位TrueorFalsecuDNN是GPU加速库在使用GPU的时候，PyTorch会默认使用cuDNN加速，但是，在使用cuDNN的时候，

爱GAN不干·2023-01-04 17:03

【Pytorch】torch.backends.cudnn.deterministic与 torch.backends.cudnn.benchmark

DynamicSparseTraining/train.pyatmaster·junjieliu2910/DynamicSparseTraining·GitHubhttps://hub.xn--gzu630h.xn--kpry57d/junjieliu2910/DynamicSparseTraining/blob/master/cifar/train.py讲的很清楚，这里记点个人觉得有用的笔记设置

苍白的小包叽·2023-01-04 17:33

torch.backends.cudnn.benchmark和torch.backends.cudnn.deterministic解读

torch.backends.cudnn.benchmark简介：总的来说，大部分情况下，设置这个flag可以让内置的cuDNN的auto-tuner自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题

边豪·2023-01-04 17:33

pytorch模型可复现设置(cudnn.benchmark 加速卷积运算 & cudnn.deterministic)(随机种子seed)

在代码前加设torch.backends.cudnn.benchmark=True可以提升训练速度。

hxxjxw·2023-01-04 17:02

pytorch之cudnn.benchmark和cudnn.deterministic

问题在很多情况下我们都能看到代码里有这样一行：torch.backends.cudnn.benchmark=true而且大家都说这样可以增加程序的运行效率。

Jekk_cheng·2023-01-04 17:02

pytorch之torch.backends.cudnn.benchmark=True——使用 GPU 来加速网络的训练

文章目录简介适用场景简介importtorchtorch.backends.cudnn.enabled=Truetorch.backend.cudnn.benchmark=TruecuDNN使用非确定性算法

浩瀚之水_csdn·2023-01-04 17:32

【译】BERT Fine-Tuning 指南（with PyTorch）

tinyurl.com/y74pvgyc介绍历史2018年是NLP突破的一年，迁移学习、特别是AllenAI的ELMO，OpenAI的Open-GPT，以及Google的BERT，这些模型让研究者们刷新了多项任务的基线（benchmark

程序员在深圳V·2023-01-04 16:43

10个2019年的机器学习和NLP的研究亮点

彩票假说神经正切核无监督多语种学习更多鲁棒的benchmarks科

文文学霸·2023-01-04 08:37

mmpose系列 (一)：hrnet 基于mmpose 训练body+foot 23点关键点

首先Gitclonemmpose:GitHub-open-mmlab/mmpose:OpenMMLabPoseEstimationToolboxandBenchmark.然后根据github安装依赖环境

多财多亿,凭亿近人·2023-01-03 15:35

pytorch实现用gan生成动漫头像

pytorch设置GPUidimporttorch.backends.cudnnascudnnos.environ["cuda_visible_devices"]="3"#用第四块gpu跑cudnn.benchmark

ysh9888·2023-01-03 12:41

A Hierarchical Reinforced Sequence Operation Method for Unsupervised Text Style Transfer

1906.01833.pdf一、APaperListforStyleTransferinTextDatasetDearSirorMadam,MayIintroducetheYAFCCorpus:Corpus,BenchmarksandMetricsforFormalityStyleTransfer

蹦跶的小羊羔·2023-01-02 15:14

论文快报 | 推荐系统领域最新研究进展

文文学霸·2023-01-02 08:12

图像分类中的对抗鲁棒性

BenchmarkingAdversarialRobustnessonImageClassification图像分类中的对抗鲁棒性摘要1.引言2.威胁模型2.1攻击者的针对性2.2攻击者的能力2.3攻击者的知识

qq_40021158·2023-01-02 00:54

Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark

参考ObjectDetectioninOpticalRemoteSensingImages:ASurveyandANewBenchmark-云+社区-腾讯云摘要：最近已作出大量努力，提出光学遥感图像中的各种目标检测方法

Wanderer001·2022-12-31 17:01

机器学习理论之（4）：模型评估方法，如何评价分类器，如何切分数据集，错误类型，二分类的混淆矩阵，多分类混淆矩阵，baseline & benchmark

文章目录选择测试数据优秀分类器指标衡量分类器性能的一般方法Question切分训练测试集（Train/testsplit）Questions：简单随机划分（randomhandout）留一法（leave-one-out）留一法交叉验证（leave-one-outcrossvalidation）重复随机分段采样（repeatedrandomsubsampling）K-折交叉验证（K-foldcros

暖仔会飞·2022-12-31 01:31

论文笔记-FedGraphNN: A Federated Learning Benchmark System for Graph Neural Networks

1.简述GNN已经在业界有了很广泛的应用且很多领域已有SOTA的效果，但是在隐私安全日渐趋严的背景下，如何通过FL实现gnn的跨域联邦学习是一个有益的结合，本文通过联邦环境下对于Graph数据的如何在不同domain集群下进行训练，包括邻居采样、聚合和梯度回传等提出了一套完整的方案，并开源相关实现框架2.两阶段的联邦GNN训练方式阶段一：消息传递，下图k表示编号为k的客户端阶段二：readout，

cruise-tang·2022-12-30 20:04

PyTorch常用代码集合

文章目录1.基础配置检查pytorch版本更新PyTorch固定随机种子指定程序运行在特定GPU卡上判断是否有CUDA支持设置为cuDNNbenchmark模式清除GPU存储2.张量处理张量基本信息数据类型转换

All_In_gzx_cc·2022-12-30 12:05

44种模型、1200种子网，RobustART评测CNN、Transformer、MLP-Mixer谁最鲁棒？

该benchmark全面评测了44种经典的手工设计和1200种NAS采样得到的模型架构以及10余种模型训练技巧对于鲁

数据派THU·2022-12-30 00:25

论文阅读 - TwiBot-20: A Comprehensive Twitter Bot Detection Benchmark - （ACM2021）

TwiBot-20——一个全面的Twitter机器人检测基准论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.13088.pdfhttps://arxiv.org/pdf/2106.13088.pdf目录摘要1绪论2相关工作2.1SocialMediaBotDetection2.2TwitterBotDetectionDatasets3问题定义4数据采集4.1UserSelectio

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-29 22:07

maskrcnn-benchmark安装过程

maskrcnn-benchmark安装过程记录Facebookresearch发布的maskrcnn-benchmark安装过程。

ffffffffjy·2022-12-29 20:25

maskrcnn训练自己的数据集_MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南

一、安装地址：MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)首先要阅读官网说明的环境要求，千万不要一股脑直接安装，不然后面程序很有可能会报错！！！

weixin_39936792·2022-12-29 20:55

Maskrcnn_benchmark最新安装教程以及错误解决方法（Ubuntu16.04）——目标检测、目标识别

maxuba·2022-12-29 20:21

优化| 手把手教你学会杉树求解器(COPT)的安装、配置与测试

优化|手把手教你学会杉数求解器COPT的安装、配置与测试前言线性规划(LP)测试榜单--单纯形法：BenchmarkofSimplexLPsolvers线性规划(LP)测试榜单--内点法：BenchmarkofSimplexLPsolvers

刘兴禄·2022-12-29 20:44

maskrcnn安装及遇到的各种问题

安装过程1、创建虚拟环境condacreate-nmaskrcnn_benchmarkpython=3.7condaactivatemaskrcnn_benchmark2、安装各种依赖包condainstallipythonpipinstallninjayacscythonmatplotlibtqdmopencv-python3

LifeMaker·2022-12-29 20:11

【推荐系统】DIN源码分析（1）

更为详细的介绍可以看这里：DIN论文官方实现解析）AmazonDataset2.AmazonDatasetcontainsproductreviewsandmetadatafromAmazon,whichisusedasbenchmarkdataset

littlemichelle·2022-12-29 20:10

CDTD: A Large-Scale Cross-Domain Benchmark for Instance-Level Image-to-Image Translation and Domain

摘要跨域视觉问题，如图像到图像的转换和域自适应目标检测，近年来受到越来越多的关注，也成为计算机视觉界新的兴起和具有挑战性的方向。近年来，尽管该领域在数据收集方面做出了巨大的努力，但同时涵盖实例级图像到图像迁移和领域自适应目标检测任务的数据集仍然很少。在这项工作中，我们引入了一个大规模的跨域基准CDTD(包含四种不同模式的155,529张高分辨率自然图像，并使用目标边界框注释。以下部分提供了整个数据

Wanderer001·2022-12-29 19:56

运行mmdetection的benchmark.py报错：RuntimeError: Distributed package doesn‘t have NCCL built in

起因：利用mmdetection的tools/benchmark.py计算FPS时报错。

你的陈某某·2022-12-28 22:58

GD32单片机超频344Mhz（GD32F350）跑分Coremark

CoreMark移植教程eembc/coremark:CoreMark®isanindustry-standardbenchmarkthatmeasurestheperformanceofcentralpr

你要写卓·2022-12-28 14:01

图像数据增强扩充数据库_分析数据扩充以进行图像分类

图像数据增强扩充数据库Imageclassificationisoneofthemostresearchedandwell-documentedtaskofmachinelearning.TherearelotsofbenchmarksandlargepublicdatasetslikeImageNet

weixin_26632369·2022-12-28 08:36

研0_NLPer启程

(知乎)以及了解NLP领域的主要论文和benchmark:n

Andy Dennis·2022-12-28 06:35

atto软件测试速度,平台说明及ATTO磁盘性能测试

显卡NVIDIAGTX560Ti硬盘Crucial英睿达m4系列固态硬盘(128G)软件平台系统软件Windows764位旗舰版+DirectX11评测软件CrystalDiskInfoATTODiskBenchmarkHDTuneProHDTachPCMarkVant

weixin_39915605·2022-12-28 06:34

收下这些软件，轻松鉴别好坏|硬盘|crystaldiskmark|atto disk benchmark|参数|序列号|固态硬盘|浦科特m9p plus|身份识别...

再有半个月，就迎接年中的促销旺季。不少朋友都希望趁着各种优惠、跳楼价，组一台梦想机、升级一下自己的电脑。说到体验升级，相信就算是DIY新手和硬件小白都知道，要想电脑快，必须选固态。但是固态参数多，又是颗粒、又是主控，还要注意速度、寿命等一大堆情况，看得小白和新手眼花缭乱，头晕目眩。有什么方法可以简单快速了解硬盘的情况，辨别硬盘好坏呢？今天，笔者就给各位介绍几个小软件，帮你快速认清固态硬盘。怕当接盘

shurufahuaile·2022-12-28 06:04

目标跟踪MOT15数据集说明

论文:MOTChallenge2015TowardsaBenchmarkforMulti-TargetTrackingDataFormatMOT15数据集的文档组织格式，所有视频被按帧分为图像，图像统一采用

@BangBang·2022-12-28 04:28

SSB数据集导入ClickHouse

ssb-dbgen3.在ClickHouse中创建表4.向ClickHouse中导入数据5.将starschema转换为flatschema6.查询7.注意1.SSB模型介绍SSB（StarSchemaBenchmark

ベ斑驳·2022-12-27 19:09

2021-10-29

OpenImages图像数据集3、ImageNet数据集4、TinyImages数据集5、CoPhIR数据集6、LSUN数据集7、COCO数据集三、人脸数据集4、FDDB（FaceDetectionDataSetandBenchmark

hi我是大嘴巴·2022-12-27 07:03

Redis 6（一）Redis 6的新特性

客户端缓存客户端缓存的Redis实现6.多线程Redis为什么不使用多线程原文：谷歌翻译：总结开启多线程配置Redis6.0采用多线程后，性能的提升效果如何流程模型开启多线程后，是否会存在线程并发安全问题7.Redis-benchmark

zuo___·2022-12-26 18:23

【深度强化学习】MAPPO 代码学习

【深度强化学习】MAPPO代码学习MAPPO的开源代码库：https://github.com/marlbenchmark/on-policyMAPPO的主要实现在onpolicy中实现，接下来逐一对MAPPO

见见大魔王·2022-12-26 15:34

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