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PaddleGAN 为开发人员提供经典和 SOTA 生成对抗网络的高性能实现，并支持开发人员快速构建、训练和部署 GAN，用于学术、娱乐和工业用途。GAN-Generative Adversarial Network，被“卷积网络之父”Yann LeCun（杨丽坤）誉为[过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一]。这是人工智能研究人员最关心的深度学习研究领域之一。文档教程安装环境依赖： 桨桨 >= 2.1.0 蟒蛇> = 3.6 CUDA >= 10.1 ..

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本文包含模型的种类、预训练模型下载、推理速度和时间等图像分类模型表中模型准确率均为在ImageNet数据集上测试所得，表中符号-表示相关指标暂未测试，预测速度测试环境如下所示:CPU的评估是在骁龙855（SD855）上完成。 GPU评估是在FP32+TensorRT配置下运行500次测得（去除前10次的warmup时间）。移动端系列Model Top-1 Acc Top-5 Acc SD855 time(ms) bs=1 Flops(G) P.

首先github拿代码：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLiteYOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub.https://github.com/ultralyt

目前主流的SfM（Structure from Motion，运动结构恢复）可以分为两大类型，一种是全局式的，一种是增量式的。全局式sfm能够一次性得出所有的相机姿态和场景点结构。它通常先求得所有相机的位姿，然后再通过三角化获得场景点。其效率较高，但是其鲁棒性差，很容易受到outlier的影响而导致重建失败。增量式sfm则是一边三角化（triangulation）和pnp（perspective-n-points），一边进行局部BA。这类方法在每次添加图像后都要进行一次BA，效率较低，而且由于误差累积，容易

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