极智AI | AI算法修复上世纪老照片 还你祖辈记忆
大家好，我是极智视界，本文介绍一下 用 AI 算法修复模糊老照片的方法。唐、宋、元、明、清，清朝 (1636 年 ~1912 年) 是中国历史上最后一个封建王朝，共传十二帝。统治者为 爱新觉罗氏。从努尔哈赤建立后金起，总计 296 年；从皇太极改国号为清起，国祚 276 年。清，在你的记忆中是不是这...
极智AI | 周易AIPU算法部署仿真测试
本教程详细记录了使用周易 AIPU 进行算法部署仿真测试的方法，带大家尝尝鲜。这里以 resnet_v1_101 为例（原谅我在边缘端用这么大的模型，这里纯粹就是为了跑通）。1、安装 docker 镜像环境# pull 镜像 docker pull zepan/zhouyi # run 容器 doc...
极智AI | 详解ViT算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 ViT 算法的设计与实现，包括代码。ViT 全称 Vision Transformer，是 transformer 在 CV 领域应用表现好的开始，而在此之前，CV 领域一直是 CNN 的天下，虽然 ViT 主要用于图像分类这个简单的任务，但它说到底挑战了自从...
极智AI | 多模态新姿势 详解BLIP算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 BLIP 算法的设计与实现。多模态一定不是一个新鲜的话语，随着 AI 的发展，也正成为一种趋势。 Vision-Language Pre-training (VLP) + Fine-tuning => Zero Shot / Few Shot 的模式是 ...
极智AI | 多模态领域先行者 详解CLIP算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 CLIP 算法的设计与实现，包括代码。多模态一定不是一个新鲜的话语，随着 AI 的发展，也正成为一种趋势，而 CLIP 做的就是在多模态领域里迈出了简单的一步，之所以说简单，是因为 CLIP 使用的方法出奇的简单，但效果又出奇的好。CLIP 具有非常好的迁移学...
极智AI | 一文看懂Img2Col卷积加速算法
本教程详细解释了直接卷积计算与Img2Col卷积加速算法的实现原理。1、直接卷积计算直接卷积计算一定是很直接的，也是大多数人学习卷积神经网络时所直观了解的卷积计算方式。直接卷积是按照卷积层的计算特性进行计算，卷积核中的权重矩阵在经过补零后的输入特征图中滑动，每次在输入特征图中会划出一个与权重矩阵大小...
极智AI | 一文看懂winograd卷积加速算法
本文详细解释了 winograd 算法加速卷积的实现原理。前面已经写过几篇卷积加速相关的文章，感兴趣的同学可以查阅《【模型推理】一文看懂Img2Col卷积加速算法》、《【模型推理】一文看懂 Google TPU 脉动阵列加速卷积计算原理》、《【模型推理】谈谈为什么卷积加速更喜欢 NHWC Layou...
极智AI | 目标检测实现分享四：详解YOLOv4算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 YOLOv4 算法的设计与实践，实践部分包括 darknet 与 pytorch。本文是目标检测类算法实现分享的第四篇，前面已经写过三篇，感兴趣的同学可以查阅：(1) 《【模型训练】目标检测实现分享一：详解 YOLOv1 算法实现》；(2) 《【模型训练】目标...
极智AI | 目标检测实现分享三：详解YOLOv3算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 YOLOv3 算法的设计与实践。本文是目标检测类算法实现分享的第三篇，前面已经写过两篇，感兴趣的同学可以查阅：(1) 《【模型训练】目标检测实现分享一：详解 YOLOv1 算法实现》；(2) 《【模型训练】目标检测实现分享二：听说克莱今天复出了？详解 YOLO...
极智AI | 目标检测实现分享二：听说克莱今天复出了？详解YOLOv2算法与克莱检测
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 YOLOv2 算法的设计与实现，包括训练。本文是目标检测类算法实现分享的第二篇，之前已经写过一篇：(1) 《【模型训练】目标检测实现分享一：详解 YOLOv1 算法实现》；从名字就可以看出 YOLOv2 是在 YOLOv1 的基础上的改进版，在论文《YOLO9...
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