前两天在知识星球发了条关于百度的文字转语音动态，有朋友问有没有更好的工具，于是在这里做个整理。 ps:再次推荐下我的免费知识星球，几乎每天更新。 这里以周杰伦的《晴天》一段歌词为例，将这段歌词转为语音。 Chrome 和Safari等现代浏览器包含了 Speech Synthe…

引言各位算法萌新们，是不是经常训练了模型却不知道如何部署和应用？或者只会调参但不会前端后端所以没法向老板们解释这个模型可以做啥？如果有一种非常简单的方式，让你在3分钟内就能建立一个以深度学习为支撑的搜

近几年来，基于神经网络的深度学习方法在计算机视觉、语音识别等领域取得了巨大成功，另外在自然语言处理领域也取得了不少进展。在 NLP 的关键性基础任务—命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）的研究中，深度学习也获得了不错的效果。 0. 概念讲解 …

相比于英文NER中文NER一直存在一个难点就是中文的字不是单独的词语。因此中文NER有两种方式：基于字的NER和基于词的NER，基于词的NER会因为分词引入错误的信息并且会出现OOV的情况，而基于词的NER则会错失了中文词语之间的信息。很多研究尝试将词语的信息加入基于字的NER…

之前写过一篇概述: 以图搜图系统概述 。 这里提取出来的 feature 就是特性向量。 后续实际使用的也是归一化后的 norm_feat 。 实际上是 Keras 调用的 TensorFlow 的方法，详情见 TensorFlow 官方文档 ，而最后得到的 image 对象其…

中文地址基本上是非结构化的中文自然语言，地址匹配的本质是把含有位置信息的文字信息与空间信息关联起来，这在理论上是可行的。 中文的自然语言理解方法包括中文分词、语义标注、句法分析和语义推理四个环节。在地址匹配的特殊场景，需要对这四个环节做特殊处理。 完整的算法流程包括预处理、地址…

近期，来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv)，用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不仅占用更少的内存和计算，还有助于提高性能。 卷积神经网络（CNN）在很多计算机视觉任务中都取得了卓越的成就，然而高准确…

AI(人工智能)主要分为感知、理解、决策三部分。而其中的理解，在图像处理和计算机视觉中被称作图像分析(或者叫做图像理解)。国际上做这个方向比较出名的就是斯坦福大学人工智能实验室（SAIL）主管李飞飞教授。而所谓的理解，就是理解图像背后的深层次含义，最终目标是像人一样，看一张老照…

1. detectron2 FAIR 开源的目标检测框架 Detectron2，基于 Pytorch 。它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。比如对初代的模型 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet，DensePose 等的支持…