月球背面

Hello，大家好，祝JYM中秋快乐，阖家团圆。节前最后一篇，陪你走到最后一刻。🥗🥗🥗本节将为大家介绍GPT和BERT的原理，一起来学学叭。🍚🍚🍚...

今天给小伙伴介绍一个轻量化的卷积神经网络——ShuffleNet V1，它特别设计用于在资源受限的设备上进行高效的图像分类任务，采用了一些创新设计来减少模型计算量和参数量，...

今天这节将为大家介绍LSTM、ELMO和Transformer模型，学完今天这些内容，在下一讲我们就来介绍我们的正主了————GPT和BERT。🍄🍄🍄...

如果给你一个小型数据集让你实现图像分类任务，为了尽可能提高准确度，你会怎么做呢？有过训练模型经验的小伙伴肯定会选择将在大型公共数据集上训练得到的模型作为自己任务的预训练模型...

对比扩散模型DDPM，配合详细的图例，具象化地数学原理解读，带大家从博弈论双人游戏的视角，重新了解一次GAN...

NLP的内容很多，你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱，本系列主要会介绍一些重要的知识点，一些老模型就不介绍了，感觉用处不大，我们的目标是向经典模型看齐，如GP...

上期介绍了知识蒸馏的核心原理，一句话概括——将教师模型的知识通过soft targets传递给学生模型。今天就来实战一下，看看教师模型、学生模型是怎样用代码构建的，学习如何...

小伙伴有没有遇到过因深度学习模型太大而导致训练部署困难呢🧐🧐🧐今儿就给大家介绍一个AI领域重要的模型压缩方法——知识蒸馏。它基于“教师-学生网络思想”训练方法，通过师...

在CV大模型系列中，我们介绍了扩散模型的运作原理介绍了Transformer架构下做CV任务的方法，也介绍了多模态大模型CLIP。有了这么多的前置知识，今天，我们终于可以来...

这篇我将和大家唠唠如何部署语义分割模型，大家千万不要潜意识里觉得语义分割模型很难，其实它是很简单的，不清楚的可以去看看语义分割的开山之作——FCN，我也做过原理详解和源码实...

上期给小伙伴讲解了多目标追踪DeepSort算法的基本原理与工作流程。但读万卷书也要走万里路，只懂书本上的原理是万万不够滴，所以本期就带来了DeepSort的代码讲解，包括...

今儿给小伙伴带来一项计算机视觉中的新技术——目标追踪。说起目标追踪，它可用于跟踪监控摄像头中的人、车辆、行李或其他物体，这在大型商场、机场、银行、街头巷尾的摄像头中广泛使用...

在前面两节，我为大家介绍了如何将pytocrh模型转换成ONNX格式，进而提高深度学习模型部署速度， 在评论区有小伙伴们问，如何进行服务化，那么今天就为大家介绍介绍通过Fl...

啥玩意机器学习、深度学习，你自己能区分吗？我举个例子，把人工智能比作考古，那么机器学习可以算作器物鉴定，深度学习则是用仪器去鉴定。今天，让我们跟着项目来了解机器学习的一些知...

MoCo v1（Momentum Contrast，v1版），一种在CV任务上，通过对比学习(contrast learning)做无监督(unsupervised)训练的...

不知道小伙伴们注没注意到抠图在咱们生活中的应用呢？电影拍摄的绿幕特效、在线会议的背景更换、B站不挡脸的蒙版弹幕等都是基于人像抠图实现的，本质上是计算机视觉上的语义分割。今天...

本篇为《深入浅出OCR》实战：基于PGNet的端到端识别，主要对端到端识别PGNet算法进行解读，配合PaddleOCR算法实现端到端算法实战。尽可能详细介绍代码及项目流程...

上一章我们介绍到OCR流程包括两阶段算法和端到端算法，本篇为 主要对深度学习端到端识别方法进行介绍，端到端算法具有模型小、速度快的特点，本人将从经典端到端识别算法结构、代码...

不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻？🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例，和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测，学习一下工业缺陷检测流程，包...