wFlow(CVPR2022)-虚拟试衣论文解读
CVPR2022，字节&中山大学，提出wFlow，引入3D信息，达到SOTA效果，尤其在自然场景
特征融合的分类和方法
1、特征融合的定义特征融合方法是模式识别领域的一种重要的方法，计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题，仍然存在很多的挑战，特征融合方法能够综合利用多种图像特征，实现多特征的优势互补，获得更加鲁棒和准确性的识别结果。2、特征融合的分类按照融合和预测的先后顺序，分类为早融合和晚融合（Ea
Adam优化器算法详解及代码实现
在随机（小批量）梯度下降法中，如果每次选取样本数量比较小，损失会呈现振荡的方式下降．也就是说，随机梯度下降方法中每次迭代的梯度估计和整个训练集上的最优梯度并不一致，具有一定的随机性。一种有效地缓解梯度估计随机性的方式是通过使用最近一段时间内的平均梯度来代替当前时刻的随机梯度来作为参数更新的方向，从而
【关系抽取】基于Bert的信息抽取模型CasRel
文章目录 关系提取是一项自然语言处理 (NLP) 任务，旨在提取实体（例如，比尔盖茨和微软）之间的关系（例如，创始人）。例如，从句子 比尔盖茨创建了微软 中，我们可以提取关系三元组 (比尔盖茨, 创始人, 微软)。关系提取是自动知识图谱构建中的一项关键技术。通过关系抽取，我们可以累积抽取新的关系实体
pytorch 自编码器实现图像的降噪
pytorch 自编码器实现图像的降噪
2023 年8个ChatGPT 的替代品
OpenAI 于 2022 年 11 月下旬推出的 ChatGPT 在网络世界引起了不小的轰动。它不仅引起了社交媒体用户的关注，也引起了各大媒体的关注。这种先进的 AI 技术不仅可以根据命令生成、重写和汇总文本，还可以与用户进行交互。它会记住以前的对话，甚至可以根据用户输入提出问题，甚至可以编写代码
模型实践｜ Informer 上手实践
近年来的研究表明，Transformer具有提高预测能力的潜力。然而，Transformer也存在几个问题，使其不能直接适用于LSTF问题，例如时间复杂度、高内存使用和“编码-解码”体系结构的固有局限性。为了解决这些问题，作者基于Transformer设计了一种适用于LSTF问题的模型，即Infor
解密AIGC：人工智能生成内容技术的优势和未来发展趋势
AI赋能创作：探究AIGC技术的价值与未来
Transformers 源码阅读之BertTokenizerFast分词模型
从bert-base-chinese下载预训练语言模型及其他词表，由于使用的是pytorch，因此下载即可。如果要使用英文模型，就下载能区分大小写的或者是不能区分大小写的，对于uncased，初始化时必须要把lower设为true。在深入模型细节之前，我们先用一个简单的例子看一看BertTokeni
PyTorch中计算KL散度详解
首先简单介绍一下KL散度（具体的可以在各种技术博客看到讲解，我这里不做重点讨论）。从名称可以看出来，它并不是严格意义上的距离（所以才叫做散度~），原因是它并不满足距离的对称性，为了弥补这种缺陷，出现了JS散度（这就是另一个故事了…）DKL(P∣∣Q)=∑i=1Npilogpiqi=∑i=1Npi∗
深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解
1.epoch在训练一个模型时所用到的全部数据；备注：一般在训练时都要使用多于一个的epoch，因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的，只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，才会得到比较优秀的训练效果，当然也不行，容易过拟合，所以要根据实验选择自己最合适的。epochs：epoch
【PyG】与networkx的图转换
在使用图神经网络的过程中，往往需要使用到相关的 GNN 库，而在这些 GNN 库中，一款比较高效热门的图神经网络库是 PyTorch 中的 PyG 库。PyG 提供了很多经典的图神经网络模型和图数据集，通常在使用 PyG 框架来构建和训练图模型时，需要事先选择合适的图数据结构来构造图，PyG 提供的
python+cuda编程（一）
numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，PyCUDAPyCUDA的内核函数（kernel）其实就是使用
densenet的网络结构和实现代码总结(torch)
densenet网络是CVPR 2017 (Best Paper Award)，这篇论文是在Stochastic Depth的启发下提出的。densenet和Stochastic Depth都是清华的黄高博士提出的。DenseNet（密集卷积网络）的核心思想是密集连接，即某层的输入除了包含前一层的
嵌入式学深度学习：1、Pytorch框架搭建
深度学习是机器学习的一种，目前深度学习应用场景较多.在嵌入式领域也经常会用到普通传感器无法检测、而用机器视觉能很方便完成的任务，比如流水线检测、无接触姿态检测等。而传统的计算机视觉要求使用者掌握图像处理的基本知识，较为复杂，而采用深度学习的图像处理则要求较低。因此，嵌入式工程师如果能掌握深度学习的应
4、nerf（pytorch）
nerf-pytorch
TensorRT 推理 (onnx-＞engine)
TensorRT 推理 (onnx->engine)【Win10+cuda11.0+cudnn8.2.1+TensorRT8.2.5.1】
探究大语言模型(LLM)：让ChatGPT火爆的背后
ChatGPT作为一款大型的语言模型，其多层次、多粒度的设计和预训练+微调的模型训练方式使得其在自然语言处理领域具有非常高的应用价值和前景。随着技术的不断进步，ChatGPT等大型语言模型的应用将不断扩大和普及。
AI：ModelScope(一站式开源的模型即服务共享平台)的简介、安装、使用方法之详细攻略
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，汇集了行业领先的预训练模型，减少了开发者的重复研发成本。个人认为，相比于AI公司经常卖一款软件产品或者卖一个算法需求，而ModelScope更偏向于某种功能(model端到端)实现，初级AI从业者也能很容易实现大模型，有点低代码的感觉。当前
