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公开(公告)号:CN114419524A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202210316304.3
申请日:2022-03-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于伪光流辅助的视频分类方法及系统,能够计算伪光流特征并利用其辅助进行视频分类,其中伪光流计算模块利用相关性计算/卷积/转置卷积等操作,无监督地估计伪光流特征,然后将其融合到主干网络中,从而对段间运动信息进行有效显式建模;伪光流激励模块则在将伪光流特征对通道维度取均值后,用来对主干网络中的视频卷积特征进行空间注意力操作,从而使得主干网络更关注与运动信息更相关的空间位置。本发明实现方法简便,思路灵活,在动作视频数据集上取得了显著的分类效果提升。
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公开(公告)号:CN113918351A
公开(公告)日:2022-01-11
申请号:CN202111487478.8
申请日:2021-12-08
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F9/50 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种深度学习框架与AI加速卡片内分布式训练适配方法和装置,包括如下步骤:S1:深度学习框架支持新增AI加速卡片内单卡配置,其子步骤如下:S11:深度学习框架支持新硬件;S12:深度学习框架支持新硬件的设备线程;S13:深度学习框架支持新硬件的内存操作;S14:深度学习框架支持新硬件的算子核函数;S2:深度学习框架支持新增AI加速卡片内多卡配置;S3:深度学习框架支持张量切分和多卡分布;S4:深度学习框架支持新增AI加速卡片内多卡集合通信,本发明打通了深度学习框架与新增AI加速卡,并将深度学习框架源码与芯片底层软件全面对接,最大限度释放芯片的硬件能力,为端侧AI提供最强劲的算力。
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