深度学习YOLOX网络学习笔记
0x00 亮点
Anchor Free解耦的Head更先进的正负样本匹配SimOTA
0x01 网络结构
在YOLOv5（v5.0）上改进的。Backbone和neck都和YOLO
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深度学习YOLOv5网络学习笔记
640*640输入的还是下采样32倍，有3个输出层1280*1280的输入是下采样64倍，有4个输出层
0x00 网络结构
1. Backbone
New CSP-
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CUDA编程CUDA实战笔记(14)——页锁定(Page-Locked)主机内存
本系列代码托管于：https://github.com/chintsan-code/cuda_by_example
本篇使用的项目为：copy_timed
之前，使用cudaMalloc
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CUDA编程CUDA实战笔记(13)——原子性
本系列代码托管于：https://github.com/chintsan-code/cuda_by_example
本篇使用的项目为：hist_cpu、hist_gpu_gmem_atomic
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CUDA编程CUDA实战笔记(12)——二维纹理内存
本系列代码托管于：https://github.com/chintsan-code/cuda_by_example
本篇使用的项目为：heat_2d
对于图形应用，由于通常为二维，因此二
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深度学习YOLOv4网络学习笔记
网络结构：Backbone：CSPDarknet53Neck：SPP，PANHead：YOLOv3优化策略：Eliminate grid sensitivity——消除网格敏感度Mosaic dat
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CUDA编程CUDA实战笔记(11)——纹理内存
本系列代码托管于：https://github.com/chintsan-code/cuda_by_example
本篇使用的项目为：heat_notexture、heat
纹理内存(T
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CUDA编程CUDA实战笔记(10)——使用事件测量性能
本系列代码托管于：https://github.com/chintsan-code/cuda_by_example
本篇使用的项目为：ray_tracing_noconst_event、ra
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YOLOv3-SPP网络学习笔记
0x00 亮点
Mosaic图像增强SPP模块cIoU LossFocal loss——默认不使用
0x01 Mosaic图像增强
每个batch随机选取4张图像进行组合优点增加数
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CUDA编程CUDA实战笔记(9)——常量内存
本系列代码托管于：https://github.com/chintsan-code/cuda_by_example本篇使用的项目为：ray_tracing_noconst、ray_tracing_c
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近期评论