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再进入容器，可以使用nvidia-smi看到cuda版本。首先定位问题，宿主机cuda显示正常。容器内驱动显示正常，cuda不显示。继续验证，安装pytorch。可以看到已经成功加载cuda。需要在启动容器时候加上。
论文设计了新的CNN-ViT混合神经网络FasterViT，重点关注计算机视觉应用的图像吞吐能力。FasterViT结合CNN的局部特征学习的特性和ViT的全局建模特性，引入分层注意力（HAT）方法在降低计算成本的同时增加窗口间的交互。在包括分类、对象检测和分割各种CV任务上，FasterViT在精度与图像吞吐量方面实现了SOTAHAT可用作即插即用的增强模块来源：晓飞的算法工程笔记 公众号。
本文提出了一种基于YOLO算法的多摄像头360°环境感知融合系统，通过整合多路视觉数据实现自动驾驶车辆的全周环境感知。系统采用YOLO目标检测算法进行实时目标识别，结合多传感器数据融合技术，将各摄像头检测结果映射到统一坐标系。关键技术包括多摄像头时间同步、空间标定、目标检测与跟踪等。实验表明系统在100ms延迟内完成处理，检测精度mAP@0.5超过0.85。该系统可应用于城市道路、高速公路巡航、自
©作者 | 奥本海默本文为大家带来 CVPR 2023 在图像融合领域的最新工作 CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition，作者是西安交通大学的赵子祥博士。本文的整体架构和赵博士先前在 IJCAI 上发表的 DIDFuse 有继承关系，这次的亮点是：结合 CNN 和当前火爆的 Transformer；将特征解耦的思想
在现代工业生产、基础设施监控以及诸多领域，故障的及时准确识别至关重要，它关系到系统安全、效率乃至经济效益。传统的故障识别方法往往依赖于专家经验、统计分析或基于单一模态的特征工程。然而，随着传感器技术的飞速发展，我们能够获取到的数据日益丰富和多样化，呈现出显著的多模态特征，例如振动信号、电流电压波形、声音信号、图像数据等。如何有效融合这些异构数据，挖掘其内在关联，以提升故障识别的精度和鲁棒性，成为了
Mamba的引入，给多模态图像融合带来了全新的视角，使图像融合的质量和效率都得到了显著提升！这是因为，以往主要是用CNN和Transformer做多模态图像融合。但CNN无法捕捉全局信息；Transformer囿于二次计算复杂度，计算开销大。而Mamba同时具有长距离依赖建模和计算效率高的优势，能够克服两者的局限。比如模型FusionMamba便通过结合Mamba，不仅性能提升25.5％，在视觉上
本期推出结合 CVPR2022 视觉顶会论文 RepLKNet 的多模态故障诊断创新模型，适合各种故障诊断领域、电能质量扰动信号、各种声信号、脑电信号等分类任务!
具体来说，作者在基于扩散的分支中利用去噪扩散概率模型（DDPM）构建全局信息，在基于CNN的分支中使用多尺度卷积核对局部细节特征进行提取。大量实验结果表明，在包括红外与可见光图像融合（IVF）和医学图像融合（MIF）在内的多种图像融合任务中，作者提出的DCAFuse优于其他最先进的方法。为各位推广自己的论文搭建一个平台，让更多的人了解自己的工作，同时促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，
