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谷歌新论文:让机器人依靠视觉识别抓取特定物体

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 近日,谷歌团队在arXiv上发布了新论文《End-to-End Learning of Semantic Grasping》,这篇文章由谷歌成员Eric Jang、Sudheendra Vijayanarasimhan、Julian Ibarz、Sergey Levine和Peter Pastor五人共同完成。 量子位选取论文中关键信息,编译整理分享给大家。 实验介绍 这篇论文首先讨论了机器人的语义抓取任务,即机器人借助单目图像抓取用户指定类别的相应物体。受视觉神经处理模型中双流假说的启发,研究人员提出了一种语义抓取框架,它允许用端对端的方式学习物体识别、分类并设计抓取路线。 △工作人员根据用户指定,将测试用的杂物分为16类 受双流假说的启发,研究人员将模型分为“腹流”和“背流”。 △背流(绿色)与

如何让手机快速运行AI应用?这有份TVM优化教程

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 在移动设备上部署深度神经网络的需求正在快速增加。 和桌面平台类似,GPU也能在移动平台加速推理速度、降低能耗。但问题是,大多数现有深度学习框架并不能很好的支持移动GPU。 为什么会这样?因为移动GPU和桌面GPU在架构上存在差异。 所以想要利用移动GPU,还得进行专门的优化。这种额外的工作,最终导致的结果就是大多数深度学习框架都对移动GPU的支持不足。 TVM通过引入一个统一的IR堆栈来解决不同硬件平台的部署问题。使用TVM/NNVM可以为ARM Mali GPU生成高效内核,并且进行端到端的编译。 基于Mali-T860 MP4的测试结果表明,与Arm Compute Library相比,上面这个方法在VGG-16上快1.4倍,在MobileNet上快2.2倍。 在郑怜悯发表的这篇文章中,他还从GPU

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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