AI遮天传 DL-反馈神经网络RNN

AI遮天传 DL-反馈神经网络

NeurIPS 2022-10大主题、50篇论文总结

2672篇主要论文,63场研讨会,7场受邀演讲,包括语言模型、脑启发研究、扩散模型、图神经网络……NeurIPS包含了世界级的AI研究见解,本文将对NeurIPS 2022做一个全面的总结。

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重新思考的注意力机制,Performers是由谷歌,剑桥大学,DeepMind,和艾伦图灵研究所发布在2021 ICLR的论文已经超过500次引用

PyTorch中学习率调度器可视化介绍

学习率调度器有很多个,并且我们还可以自定义调度器。本文将介绍PyTorch中不同的预定义学习率调度器如何在训练期间调整学习率

DEFORMABLE DETR详解

transformer组件在处理图像特征图中的不足。在初始化时,注意模块对特征图中的所有像素施加了几乎一致的注意权重。长时间的训练周期是为了学习注意权重,以关注稀疏的有意义的位置。另一方面,transformer编码器中的注意权值计算是二次计算w.r.t.像素数。因此,处理高分辨率的特征映射具有非常

深度学习 Transformer架构解析

2018年10月,Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩!而在BERT中发挥重要作用的

pytorch模型(.pt)转onnx模型(.onnx)的方法详解(1)

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基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比

本文将讨论通过使用假设测试、特征工程、时间序列建模方法等从数据集中获得有形价值的技术。我还将解决不同时间序列模型的数据泄漏和数据准备等问题,并且对常见的三种时间序列预测进行对比测试。

人工智能与机器学习

主要介绍了人工智能与机器学习的概念,机器学习的流程,机器学习分类等。

图像数据的特征工程

总结了常用的图像特征工程,裁剪,灰度化,RGB通道选择,强度阈值,边缘检测和颜色过滤器

深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现(Pytorch)

了解C3的结构,方便后续YOLOv5算法的学习。采用的数据集是天气识别的数据集。 输出:cuda图形变换,输出一下:用到类输出:{'cloudy': 0, 'rain': 1, 'shine': 2, 'sunrise': 3}二、搭建YOLOv5-C3模型2.查看模型详情 统计模型参数量以及其他指

yolov5训练并生成rknn模型以及3588平台部署

瑞芯微RK3588上yolov5目标检测的部署。

yolov5s-5.0网络模型结构图

看了很多yolov5方面的东西,最近需要yolov5得模型结构图,但是网上的最多的是大白老师的,但是大白老师的yolov5得模型结构图不知道是哪个版本得,肯定不是5.0和6.0版本得。参考了大白老师得模型结构图和其他大佬的模型结构图,以及参考了yolov5得onnx。画出了以下得结构图,初次画不知道

YOLOv7-Pose尝鲜,基于YOLOv7的关键点模型测评

目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种,与目标检测不同,无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法,都较为依赖计算资源,推理耗时略长,今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类检测器,其简单的设计

变形金刚——Transformer入门刨析详解

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模型压缩(二)yolov5剪枝

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yolov5——detect.py代码【注释、详解、使用教程】

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Swin Transformer做backbone的YoloX目标检测

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【目标检测算法】YOLO-V5训练结果的分析与评价

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