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计算机视觉研究院
计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
时隔2个月左右，我们知识星球——计算机视觉协会，又启动了，我们团队又注入了新的血液，实力更加强大，我们接下来专门给加入我们的小伙伴，分享最新论文以及实践代码，也希望加入我们的小伙伴积极提出问题，讨论问题，让我们一起在我们的知识星球中成长。
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计算机视觉协会简介
计算机视觉协会主要涉及机器学习、深度学习等领域，由来自于各校的硕博研究生组成的团队，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。本团队想通过计算机视觉协会在知识星球平台打造属于自己的品牌，让更多相关领域的人了解本团队，让更多相关领域的同学一起进入我们，一起学习，共同进步！
02
最近案例实践
03
代码实践频繁共享
打造该模块，就是为了让加入我们的小伙伴实时了解最新的技术趋势，以及目前领域内技术的实践地址，给需要的你提供高质量的代码！
Galileo：图深度学习框架，具备超大规模、易使用、易扩展、高性能、双后端等优点，旨在解决超大规模图算法在工业级场景的落地难题，提供图神经网络和图嵌入等模型的训练评估及预测能力。
架构介绍
Galileo图深度学习框架采用分层设计理念，主要分为分布式图引擎、图多后端框架、图模型三层。
- 分布式高性能图引擎：采用紧凑高效的内存结构表达图数据，能够以极低内存支持超大规模异构图；基于ZeroCopy机制实现全链路调用，高性能图查询和图采样。
- 图多后端框架：支持Tensorflow和PyTorch双后端，配置化单机分布式训练，支持Keras和Estimator训练，提供统一的图查询和图采样接口，易扩展。
- 图模型：遵循数据与模型解耦，提升代码复用性；基于组件化设计，降低模型实现难度，支持Message Passing范式编写图模型，也支持Python直接访问训练后端接口，易使用且灵活性高。
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计算机视觉协会等你加入！
我们在知识星球中，会经常分享一些最新的论文，还有一些代码实践案例操作，“计算机视觉协会”知识星球中也会及时处理同学们遇到的问题，一起解决问题，共同探讨问题，大家一起进步！
