论文推荐:ACMix整合self-Attention和Convolution (ACMix)的优点的混合模型
混合模型ACmix将自注意与卷积的整合,同时具有自注意和卷积的优点。这是清华大学、华为和北京人工智能研究院共同发布在2022年CVPR中的论文
注意力机制-CA注意力-Coordinate attention
CA(Coordinate attention for efficient mobile network design)发表在CVPR2021,帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA不仅考虑到空间和通道之间的关系,还考虑到长程依赖问题。简单进行记录,如有问题请大家指正。
人工智能时代八大类算法你了解吗?(包邮送书6本)
本文导读1. 关联规则分析2. 回归分析3. 分类分析4. 聚类分析5. 集成学习6. 自然语言处理7. 图像处理8. 深度学习
2023 年 1 月的5篇深度学习论文推荐
本文整理了 2023 年 1 月5 篇著名的 AI 论文,涵盖了计算机视觉、自然语言处理等方面的新研究。
CUDA安装及环境配置——最新详细版
在安装之前呢,我们需要确定三件事第一:查看显卡支持的最高CUDA的版本,以便下载对应的CUDA安装包第二:查看对应CUDA对应的VS版本,以便下载并安装对应的VS版本(vs需要先安装)第三:确定CUDA版本对应的cuDNN版本,这个其实不用太关注,因为在cudnn的下载页面会列出每个版本对应的cud
在 PyTorch 中使用梯度检查点在GPU 上训练更大的模型
本文将介绍解梯度检查点(Gradient Checkpointing),这是一种可以让你以增加训练时间为代价在 GPU 中训练大模型的技术。 我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。
动手学深度学习(五十)——多头注意力机制
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Anaconda创建环境及环境配置
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MoCo代码分析 [自监督学习]
关键词:MoCo 源码分析。
用Anaconda安装TensorFlow(Windows10)
本文分为三大部分:一.安装Anaconda二.用Anaconda安装TensorFlow三.Pycharm中安装Anaconda1.Anaconda下载两种下载路径,第一种是从Anaconda官网下载Anaconda官网第二种是从清华镜像官网下载(比较快)清华镜像Anaconda下载我选择的是在清华
如何用DETR(detection transformer)训练自己的数据集
DETR(detection transformer)简介DETR是Facebook AI的研究者提出的Transformer的视觉版本,是CNN和transformer的融合,实现了端到端的预测,主要用于目标检测和全景分割。DETR的Github地址:link
联邦学习((Federated Learning,FL)
联邦学习相关概念、领域热点、挑战与前景。联邦学习的定义、特点、框架、迭代流程、分类;领域亟待解决的问题;主要研究方向、热点和前景展望。
【人工智能原理自学】卷积神经网络:图像识别实战
😊你好,我是小航,一个正在变秃、变强的文艺倾年。🔔本文讲解卷积神经网络:图像识别实战,一起卷起来叭!
DeepTime:时间序列预测中的元学习模型
DeepTime,是一个结合使用元学习的深度时间指数模型。通过使用元学习公式来预测未来
yolov5模型训练结果分析
模型训练结束后怎么看训练结果
2023需要重点关注的四大AI方向
本文是我认为2023年需要重点关注的四大AI方向,这四个方向有望在今年进一步推动AI的发展,并帮助解决行业面临的一些核心挑战。
使用OpenAI的Whisper 模型进行语音识别
本文将解释用于训练的数据集的种类以及模型的训练方法,以及如何使用Whisper
【深度学习】(四)目标检测——上篇
上一章介绍了图像分类,这一章来学习一下目标检测上篇。简单来说,需要得到图像中感兴趣目标的类别信息和位置信息,相比于分类问题,难度有所提升,对图像的描述更加具体。在计算机视觉众多的技术领域中,目标检测(Object Detection)也是一项非常基础的任务,图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依
使用计算机视觉和深度学习创建现代 OCR 管道
文档扫描仪可以使用手机拍照并[“扫描”]收据和发票等项目。我们的移动文档扫描仪仅输出图像 - 就计算机而言,图像中的任何文本都只是一组像素,无法复制粘贴,搜索或您可以对文本执行的任何其他操作。因此,需要应用光学字符识别或OCR。此过程从我们的文档扫描图像中提取实际文本。运行 OCR 后,我们可以为
YOLOv5中的SPP/SPPF结构详解
深度学习入门小菜鸟,希望像做笔记记录自己学的东西,也希望能帮助到同样入门的人,更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。目录一、SPP的应用的背景二、SPP结构分析三、YOLOv5中SPP结构源码解析(内含注释分析)一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计,但是如果我们输入的不能是固