7nm升级版+Zen3架构AMD新一代EPYC处理器曝光

不出意外的话,AMD Zen 3架构的首发会交给新一代EPYC霄龙处理器(代号Milan米兰)。

显然,这是早期的ES工程散片,基础频率1.5GHz,最高可加速到2.2GHz。遗憾的是,识别代号中并未出现核心数信息。

这篇论文提出了一种基于图卷积(gconv)的三维目标检测层次图网络(hgnet)。这个网络通过处理原始点云,直接预测目标的3 d边界框。对于检测目标,HGNet能够捕捉这些点之间的关系并且使用多层次语义。

据悉,百果园案例将作为各高校MBA教材案例被师生们在课堂教学中长期使用。主要适用于《企业伦理学》或《企业伦理与社会责任》课程中有关“企业社会责任”章节内容的教学。旨在通过真实事件引导学生理解和思考在应对重大突发事件时,企业如何能够战略性、创新性地践行社会责任。

介绍了一种带有多关系模块的注意- rpn和检测器,用于在支持和查询中可能出现的框之间精确解析。

本文作者提供了图神将网络—Point-GNN—在LiDAR点云中检测物体。该网络预测了图中每个顶点所属对象的类别和形状。Point-GNN有一个自动回归机制,可以在一个输入中检测多个对象。

本文针对伪装对象检测(COD)所面临的挑战,对嵌入在其周围环境中的目标进行检测。作者还提供了一个名为COD10K的新数据集。它包含10,000张图片,覆盖了许多自然场景中伪装的物体。它具有78个对象类别。 图像带有类别标签,边界框,实例级别和消光级别的标签。

此次案例论文从9场线上+线下访谈,以及百果园真实行动中汲取,反映了百果园如何将科技成果与企业成果应用于民众生活中、现代化建设中,起到排头兵作用。同时百果园作为企业社会责任的长期践行者也将持续以企业力量回馈社会。

报道说,这伙匪徒因卷入多起案件而遭到通缉。警方在行动中捣毁了这伙武装匪徒的藏匿点,查获大量武器并在附近地区展开搜捕。

其实,上一代EPYC Rome的ES片频率也类似,但最终摸到了3.4GHz。

作者提出一个注意形态的图卷积 (SA-GConv)去捕捉原始的形状特征。这是通过建立模型的相对几何位置来描述物体的形状。

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一、基于在点云上的3D目标检测的分层图形网络

 这是在KITTI数据集上的实验结果  

这篇文章中使用的体素特征编码(VFE)包含3步:

下面是在ImageNet数据集上获得的一些结果。

该方法由三个部分组成:

在两阶段方法中,第一阶段使用区域建议网络(RPN),第二阶段使用单独的分类和回归分支。分类分支是基于区分池的。局部回归分支的目标是对象的精确定位。

为了实现准确的分类,本文还引入了一种有区别的RoI pooling方案。pooling方案从该方案的多个子区域中抽取样本,并进行自适应加权以获得识别特征。

他们的方法包括注意力- RPN、多关系检测器和对比训练策略。该方法利用少镜头支持集和查询集之间的相似性来识别新对象,同时减少了误识别。作者还提供了一个包含1000个类别的新数据集,其中的对象具有高质量的注释。

一个基于U型图卷积的网络(gu-net) 一个方案生成器 一个方案推理模块(ProRe Module) —-使用一个全连接层图表来推理方案  

三、Point-GNN:用于3D目标检测的点云图神经网络

图构造:使用体素下采样点云进行图构造 一种T迭代的图形神经网络 边界框合并和得分

五、基于注意力- RPN和多关系检测器的少目目标检测

二、HVNET:基于激光雷达的3D目标检测的混合体素网络

以下是在KITTI数据集上获得的结果:

据巴基斯坦媒体报道,警方获得情报,一伙武装匪徒藏匿在信德省拉克卡纳地区丛林地带。警方随后展开行动,与他们进行数小时交火,最终打死7名武装匪徒。

以下是在各个数据集上得到的结果:

HGNet包含三个主要组件:

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本文作者提出了D2Det,一种既能精确定位又能精确分类的方法。他们引入了一个稠密的局部回归来预测一个目标建议区域的多个稠密盒偏移量。这使他们能够实现精确的定位。

多尺度体素化-创建一组特征体素尺度并将它们分配给多个体素。 混合体素特征提取-计算每个比例的体素相关特征,并将其输入到关注特征编码器(AVFE)中。每个体素比例尺上的要素都是逐点连接的。 动态要素投影-通过创建一组多比例项目体素将要素投影回伪图像。

以下是MS COCO数据集的结果:

本文提出了一种少镜头目标检测网络,其目标是检测含有少量注释示例的不可见类别目标。

团队成员有大数据专家、算法工程师、图像处理工程师、产品经理、产品运营、IT咨询人、在校师生;志愿者们来自IBM、AVL、Adobe、阿里、百度等知名企业,北大、清华、港大、中科院、南卡罗莱纳大学、早稻田大学等海内外高校研究所。

体素化——将点云分配给2D体素网络 体素特征提取——计算和网络相关的点的特征,馈送到PointNet样式的功能编码器 投影——将逐点特征聚合到体素级特征并投影到其原始网格。这就形成了一个伪图像特征映射

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作者开发了一个称为搜索识别网络(SINet)的COD框架。代码可以在这里找到:DengPingFan/SINet

用于搜寻伪装物体的搜索模块 识别模块(IM)用于检测对象

以下是一些在一些数据集上获得的观察结果。

IPC(可等价理解为同频性能)的提升均值在15%左右(传言目前已优化到17%),浮点运算提升据说有高达50%的增幅。Zen 3相较于Zen 2并非简单修修补补,而是对CCX/CCD进行了重构,缓存体系变化较大。

该网络有两个主要模块:

这里是在sun rgb-d v1数据集上获得的一些性能结果。  

案例中翔实地回顾了百果园在疫情期间的快速反应和社会担当,2020年春节前夕新冠肺炎疫情突发,疫情下,百果园对不同的利益相关者针对性地履行社会责任,充分体现了其“利他”文化与“顾客价值第一,员工发展第二,合作伙伴第三”的价值取向。抗疫过程中,百果园全国 4000 多家门店,共超过 10000 名门店员工保持在岗坚守。他们克服了防疫、采摘、运输、营业等各种环节中的困难,尽职尽责保障市民生活。消费者端百果园针对疫情特殊情况,做服务升级。在门店中为员工和加盟商雪中送炭提供所需保障,保证了品牌同心为顾客提供更好服务。对果农及供应商则采取了“暖春助农”等一系列行动,与上游合作方携手抗疫。同时,为助力抗疫一线人员和医护人员家属、养老院老人、救助管理站的未成年人,百果园充分发挥平台优势,联合公司水果生态圈合作伙伴成立了“春暖花开”项目组,打造全链条的公益之路。经过全民的共同抗疫,疫情逐步得到控制,百果园在疫情期间所体现的企业责任感和创新行动也受到了众多认可。

CVPR 2020提供了更多关于目标检测和其他计算机视觉任务的探索和思考,如果您想进一步研究,这里的开源仓库包含所有的会议论文。

该方法基于标准的Faster R-CNN框架。在该方法中,传统的Faster R-CNN的盒偏置回归被提出的密集局部回归所代替。在该方法中,通过区分性的RoI pooling来增强分类能力。

SA-GConv 基于u型网络捕捉多层次特征。然后映射到相同的特征空间的投票模块并且用于生成建议。在下一步中,GConv基于建议推理模块,利用方案来预测边框。

体素的大小在VFE方法中非常重要。较小的体素尺寸可以捕获更精细的几何特征。它们也更擅长对象本地化,但推理时间更长。使用较粗的体素可以获得更快的推理速度,因为这会导致较小的特征图。但是,它的性能较差。

该网络体系结构由一个具有多个分支的权重共享框架组成,一个分支是查询集,其他分支是支持集。权重共享框架的查询分支是一个更快的R-CNN网络。

作者提出了混合体素网络(HVNet),以实现细粒度体素功能的利用。它由三个步骤组成:

六、D2Det:面向高质量的对象检测和实例分割

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