GPT2模型详解
一 背景介绍GPT2模型是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型，其论文原文为 language_models_are_unsupervised_multitask_learnersGPT2模型的预训练语料库为超过40G的近8000万的网页文本数据，GPT2的预训练语料
按键精灵免字库本地识别OCR
目前网上仅有类大漠的字库识别和远程调用互联网识别。百度飞桨很早就开源了PaddleOCR，做一个小脚本还使用收费远程项目早应该过时。由于对py不熟悉，推理麻烦，直接使用了捷智开源的基于PaddleOCR的RapidOCR，简单快捷。抓图还是得使用大漠，效率比python的抓图性能好。如果能找到高效抓
BiSeNet - 轻量级实时语义分割
在语义分割领域，由于需要对输入图片进行逐像素的分类，运算量很大。通常，为了减少语义分割所产生的计算量，通常而言有两种方式：减小图片大小和降低模型复杂度。减小图片大小可以最直接地减少运算量，但是图像会丢失掉大量的细节从而影响精度。降低模型复杂度则会导致模型的特征提取能力减弱，从而影响分割精度。所以，如
图算法在风控场景的应用
在现实应用中，很多时候我们没有办法对黑白灰样本去做完全精确的定位。那该如何利用类似社交网络的同质性（好人和好人关系近，坏人和坏人关系近）做团伙识别？在风控场景，很容易通过强规则产出高准确率的样本，但覆盖率很低（低召回），那么如何扩充这些样本呢？
无监督异常检测（MVTec）
（排名第1）Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection （PatchCore）
【目标检测实战学习】数据增强的几种方法：cutout，mixup，mosaic，rotate，HSV，随机抖动实战
最近在学习数据增强方面的东西，简单做个记录首先需要强调的是，数据增强是目标检测流程中的一个过程，通常是在对数据集完成打标签之后，在划分数据集之前，为了增大数据集的数量，获取更多的特征，采用的一种方式。所以，在实战的过程中，不仅仅要对图像进行操作，还要对已经打好的标签（VOC数据集的xml文件）进行同
双栏Latex模板插入多个图片的各种排布
latex中图片排布问题
papers with code介绍（人工智能方向研究生的必备网站）
paperswithcode介绍（人工智能方向的必备网站）本文将从两个部分介绍：一、正文二、导航 **A、browse State-of-the-Art**B、Datasets****C、Method**D、More**网站首页一、正文2.最上面是四个导航选项。3.正文部分就是最新的研究论文正
yolov5使用知识蒸馏
本文介绍的论文《Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation》即是基于 Fine-grained Feature Imitation 技术的目标检测知识蒸馏方法。该方法将 Fine-grained Feature Im
【GPT-4】GPT-4 相关内容总结
GPT-4没开通Plus的用户还没办法体验到GPT-4 是 OpenAI 最先进的系统，可产生更安全、更有用的响应。我们创建了 GPT-4，这是 OpenAI 努力扩展深度学习的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，
警惕，3月20日WOS目录更新，50本SCI/SSCI被剔除，这个出版社多达18本
在此次更新的数据中，我们发现一个重大现象，或许是受此前Hindawi出版社突然停刊，爆雷撤稿 500篇事件的影响，此次被剔除的期刊中有多达。【期刊简介】IF：4.0-5.0，JCR2/3/4区，中科院3/4区。【期刊简介】IF：5.0-6.0，JCR1/2区，中科院3区。【期刊简介】IF：2.5-3
YOLO V5源码详解
首先读取图片以及标签路径，并将标签存入缓存，对单标签情况、特定类别、以及是否保持长方形等情况分别进行处理。如果需要进行mosaic 数据增强，首先找到中心点，将图片分别放置于四个位置，进行裁剪或者拼接以适应，并对labels进行调整。同时，对进行过mosaic数据增强过的图像，再进行copy_pas
一文搞懂ubuntu下colmap的使用方法
基于ubuntu20.04下colmap的两种使用方法，新手向
推荐 4个有趣实用的 ChatGPT 开源应用
这篇文章介绍了基于 ChatGPT 的4个有趣实用的开源应用。这些应用包括一个让你使用ChatGPT时生产力翻倍的快捷指令网站，连接了ChatGPT和计算机视觉基础模型，支持图片的发送和接收，以及一个智能语音对话机器人，可以以语音或文本方式与用户进行对话。此外，还有一个支持翻译、润色和总结三种模式，
一块GPU搞定ChatGPT；ML系统入坑指南；理解GPU底层架构
1. 跑ChatGPT体量模型，从此只需一块GPU在发展技术，让大模型掌握更多能力的同时，也有人在尝试降低AI所需的算力资源。最近，一种名为FlexGen的技术因为「一块RTX 3090跑ChatGPT体量模型」而获得了人们的关注。虽然FlexGen加速后的大模型看起来仍然很慢 —— 跑1750亿参
OpenMV：19OpenMV4 Plus训练神经网络进行口罩识别
注意： 只有可以自己训练神经网络，其他版本的性能不够本节讲解如何使用网站来自行训练神经网络模型，进而实现机器学习的功能是一个在线网站，是一个为嵌入式产品非常快速地生成嵌入式上面使用的神经网络的模型，非常地易用且快速，大概只需要5min左右就可以训练出一个OpenMV4 Plus上使用的模型机器学习有
警惕AI复制，几张图片就能实现视频伪造
从AI换脸这一技术诞生起，大众对它的争议就从未停止过。诚然，每一项新兴技术给我们带来了便利，也存在着颠覆伦理道德和冲击安全底线的风险，急需行为道德和法律规范的双重约束。而分享出这篇文章，会不会有人在本文的启发下做出恶意行为呢？事实上，不论是否由本文来介绍，该技术事实上就是存在的！我们更加需要做的是唤
pytorch yolov5的输入图像尺寸为指定尺寸
pytorch yolov5的输入图像尺寸为指定尺寸
AI+人类，实现高效网络安全
聊天机器人和生成式人工智能（如 ChatGPT）突然成为主流让很多人感到担忧。很多人开始担忧，人工智能取代人的时代已经到来。 幸运的是，事实并非如此
