知识图谱
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知识图谱
TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding
本文字数： 3.3k 阅读时长 ≈ 6 分钟
Temporal Relational Reasoning in Videos
本文字数： 2.9k 阅读时长 ≈ 5 分钟
Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks
本文字数： 2.8k 阅读时长 ≈ 5 分钟
[Jenkins]使用Docker容器配置编译环境
本文字数： 3.1k 阅读时长 ≈ 6 分钟
首先通过Docker容器保存好完整的开发环境，在Jenkins任务中调用容器进行工程的编译。完美~~~
DVC: An End-to-end Deep Video Compression Framework
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数据pipeline优化
本文字数： 1.7k 阅读时长 ≈ 3 分钟
之前训练的时候只是把图像数据保存在磁盘上，通过torchvision Dataloader方式进行批量加载。最近遇到一个问题，就是批量加载ImageNet数据时发现程序运行很慢，但是cpu/gpu的使用率并不高，查询过后发现是遇到了磁盘io的瓶颈
除了使用更好的硬件（比如用固态硬盘替代机械硬盘）来解决问题外，在网上还找到了不少的软件优化方法：
- 打开
dataloade pin_memory - 替换数据预处理库
- 使用
lmdb加快磁盘到cpu内存的io - 使用
prefetcher加快cpu内存到gpu内存的io - 使用
dali加速数据预处理 - 其他
[2021]文档整理小结
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距离上次系统性的整理文档快过去一年时间了。这一段时间以来，增加了很多新的内容，感脚之前的架构已经不能很好的匹配当前的知识储备，对于文章的保存和搜索也出现了越来越大的困难。从2/3月份开始，断断续续花费了近2个月的时间重新进行思考和整理，实现了一个相对而言更加合理、能够满足目前需求的架构