卷积
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实录 | MegEngine 大 Kernel 卷积工程优化实践
本篇整理自 3.19 日 “Large Kernel Makes CNN Great Again” 专题 Meetup 中《MegEngine 大 Kernel 卷积工程优化实践》分享。
MegEngine Inference 卷积优化之 Im2col 和 winograd 优化
作者:于雄雄 陈其友 | 旷视 MegEngine 架构师
凭什么 31x31 大小卷积核的耗时可以和 9x9 卷积差不多?| 文末附 meetup 回顾
Transformer 目前在 CV 领域愈发火热,这份火热促使着优秀学者们思考一个更深层次的问题。部分学者认为 Transformer 之所以 work 更加本质的原因在于其大的感受野。