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物体检测算法
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面对向多模态发展的趋势,为什么这些业界和学界专家说“不必追热点”
2022年11月19日下午,来自各大高校的同学们与AI领域的专家学者相聚于小红书REDtech青年技术沙龙,对多模态技术、AIGC、青年人才职业发展等热门议题进行了热烈的讨论。
一文看懂 Attention(本质原理+3大优点+5大类型)
Attention的本质是什么Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟他的名字非常匹配。他的核心逻辑就是「从关注全部到关注重点」。Attention机制很像人类看图片的逻辑,当我们看一张图片
【NLP】全面详解 | 深度学习中的注意力机制(一)
目前深度学习中热点之一就是注意力机制(Attention Mechanisms)。Attention源于人类视觉系统,当人类观察外界事物的时候,一般不会把事物当成一个整体去看,往往倾向于根据需要选择性的去获取被观察事物的某些重要部分,比如我们看到一个人时,往往先Attend到这个...
直观比较四种NLP模型 - 神经网络,RNN,CNN,LSTM
NLP中使用的每种模型的差异有时令人难以把握,因为它们具有相似之处,并且通常设想使用新模型来克服以前模型的缺点。本文将深入探讨每种模型的本质,并了解其优缺点。
注意力机制详解系列(一):注意力机制概述
注意力机制来源于上个世纪90年代,认知领域的学者发现,人类在处理信息时,天然会过滤掉不太关注的信息,着重于感兴趣信息,于是将这种处理信息的机制称为注意力机制。
目标检测 YOLO v3 训练 人脸检测模型
YOLO,是You Only Look Once的缩写,一种基于深度卷积神经网络的物体检测算法,YOLO v3是YOLO的第3个版本,检测算法更快更准。 YOLO v3已经提供 COCO(Common Objects in Context)数据集的模型参数。我们可以把COCO的…
技术分享:人脸识别究竟是如何完成的?
人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。 从照片中找出人脸的位置,以图片左上角为坐标原点,分别记录下人脸框左上角和右下角的坐标,并将人脸部分裁剪出来。
卷积神经网络(CNN)介绍与实践
作为人类,我们不断地通过眼睛来观察和分析周围的世界,我们不需要刻意的“努力”思考,就可以对所看到的一切做出预测,并对它们采取行动。当我们看到某些东西时,我们会根据我们过去学到的东西来标记每个对象。为了说明这些情况,请看下面这张图片: 你可能会想到“这是一个快乐的小男孩站在椅子上…
基于YOLOv1的视频口罩检测
2019 新冠肺炎疫情爆发,让人们的出行发生了很大的变化——自 1 月 24 日武汉宣布封城之后,各省市陆续启动重大突发公共卫生事件一级响应以控制人口流动。很多城市都已规定必须佩戴口罩、测量体温才能搭乘公共交通。2 月 10 号返工日之前,上海、北京等重点城市也陆续放出新规:出…
【深度学习】目标检测算法 YOLO 最耐心细致的讲解
细致讲解 YOLO 最核心和精髓的部分。