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神经网络基本原理及Python编程实现
1.在生物神经网络中,每个神经元的树突接受来自之前多个神经元输出的电信号,将其组合成更强的信号。如果组合后的信号足够强,超过阀值,这个神经元就会被激活并且也会发射信号,信号则会沿着轴突到达这个神经元的终端,再传递给接下来更多的神经元的树突,如图1所示。2.仿照生物神经网络,构建多...
利用ffmpeg将mp4视频转换成多张jpg图片
分离视频音频流 ffmpeg -i input_file -vcodec copy -an output_file_video //分离视频流 ffmpeg -i input_file -acodec copy -vn output_file_audio //分离音频流 -r...
全面解读YOLO的“鸿星尔克”版本
近期旷视团队发布了YOLOX系列模型,在同等条件下YOLOX在COCO数据集上效果要超过YOLOV5,而且代码和模型细节报告都已经发布。这里根据公布的论文以及开源的代码来解读YOLOX。YOLOX选取的baseline模型为Darknet53-YOLOv3模型,并和YOLOv4和...
万字长文:重温机器学习经典算法
1.强化学习(Reinforcement Learning)是机器学习的一个非常重要的分支,其核心思想是实验者构建一个完整的实验环境,在该环境中通过给予被实验者一定的观测值和回报等方法来强化或鼓励被实验者的一些行动,从而以更高的可能性产生实验者所期望的结果或目标。从以上对强化学习...
150亿!谷歌发布史上最大视觉模型V-MoE,却最有希望减少碳排放?
近日,土豪Google AI继之前发布的20亿参数的ViT-G/14模型之后,又发布了参数量为150亿的视觉模型V-MoE,这可以称得上迄今为止最大的视觉模型,其在ImageNet上的Top-1 accuracy达到90.35%,这个也超过之前Google提出的Meta Pseu...
这是我目前见到的最高效的目标检测算法!没有之一
CenterNet 全称为 Objects as Points,因其极其简单优雅的设计、任务扩展性强、高速的推理速度、有竞争力的精度以及无需 NMS 后处理等优点,受到了用户广泛的关注,从官方仓库 xingyizhou/CenterNet 的 5.5k star 可见其受欢迎程度...
YOLOF:速度和效果均超过YOLOv4的检测模型
YOLOF 全称是 You Only Look One-level Feature, 其通过详细的实验指出特征金字塔 FPN 模块的成功在于其对目标优化问题的分治解决方案,而不是我们常说的多尺度特征融合。针对该结论,设计了一个简洁优雅的无需复杂 FPN 的网络结构,仅仅依靠单尺度...
「沐神」工作五年的沉思录 &「这就是李沐」开挂人生的深度解读
链接:https://zhuanlan.zhihu.沐神,想必大家或多或少有所了解。硅谷技术人才,深度学习框架MXNet作者之一,也是《动手学深度学习》作者之一。今天,分享给还没有看过的朋友,大佬工作五年的总结,是什么样的。五年前的今天我飞往西雅图参加亚马逊的面试。面试完后连夜做...
Google AI提出全新解决方案!大提速!只需MLP就在ImageNet达到SOTA!
近日,Google AI又发布了一篇与ViT一样的重磅级论文:MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision。这篇论文提出的Mixer模型仅包含最简单的MLP结构就能在ImageNet上达到SOTA。在数据和资源足够的情况下,或许ind...
PVT:可用于密集任务backbone的金字塔视觉transformer!
基于detectron2实现的PVT开源了,欢迎star:https://github.自从ViT之后,关于vision transformer的研究呈井喷式爆发,从思路上分主要沿着两大个方向,一是提升ViT在图像分类的效果;二就是将ViT应用在其它图像任务中,比如分割和检测任务...
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