cuda-course 是用 Cuda 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
deep-high-resolution-net.pytorch
The project is an official implementation of our CVPR2019 paper "Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation"
deep-high-resolution-net.pytorch 是用 Cuda 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
目前累计 4.5k star、922 fork,主要语言为 Cuda,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:已有一段时间未更新。适合:想补齐某块知识的开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目;无维护条目时依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经项目方确认,不构成选型结论。leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch 是一个以 Cuda 为主的开源项目,目前累计 4.5k star、922 fork,较长时间未更新。主要方向:coco-keypoints-detection、deep-high-resolution-net、深度学习、high-resolution-net、human-pose-estimation、mpii。
依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经人工逐项核实。README
正在加载…相关项目
SageAttention 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[ICLR2025, ICML2025, NeurIPS2025 Spotlight] Quantized Attention achieves speedup of 2-5x compared to FlashAttention, without losing end-to-end metri…
ThunderKittens 是用 Cuda 编写的系统软件,属于操作系统或底层系统软件,主打速度快。
Tile primitives for speedy kernels
SENet 是用 Cuda 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Squeeze-and-Excitation Networks
deep-painterly-harmonization 是用 Cuda 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Code and data for paper "Deep Painterly Harmonization": https://arxiv.org/abs/1804.03189