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亚马逊s3 cdnCloud storage offers companies many benefits like redundancy and lower costs. All the big cloud providers have their own version of cloud storage. Launched as early as 2006, Amazon S3 is one
前言在开展深度学习项目时，我们通常会选择合适的深度学习框架。使用深度学习框架进行模型开发，能减少大量的重复代码工作。目前最流行的深度学习框架有：TensorFlow，PyTorch，MXN...
可见，使用 MSE 损失函数，受离群点的影响较大，虽然样本中只有 5 个离群点，但是拟合的直线还是比较偏向于离群点。从上面可以看出，该函数实际上就是一个分段函数，在[-1,1]之间实际上就是L2损失，这样解决了L1的不光滑问题，在[-1,1]区间外，实际上就是L1损失，这样就解决了离群点梯度爆炸的问题实现 (PyTorch)def _smooth_l1_loss(input, target, re
TensorBoard是一款优秀的基于浏览器的机器学习可视化工具。之前是tensorflow的御用可视化工具，由于tensorboard并不是直接读取tf张量，而是读取log进行可视化。所以，其他框架只需生成tensorboard可读的log，即可完成可视化。之前，我一直用visdom做pytorch可视化，也是非常易用。不过现在跟tensorboard对比，我还是更推荐tensorboard。v
更新提醒：本文已过期，PyTorch0.4.0已经有官方的Windows支持，Windows下安装最新的PyTorch0.4.0请移步本人另一篇博客：Windows下安装PyTorch0.4.0。2017年1月18日，周董生日这一天，facebook下的torch7团队宣布Pytorch开源，官网地址：pytorch。pytorch是一个python优先的深度学习框架，是一个和tensorfl..
pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久…NLLLoss在图片单标签分类时，输入m张图片，输出一个m*N的Tensor，其中N是分类个数。比如输入3张图片，分三类，最后的输出是一个3*3的Tensor，举个例子：第123行分别是第123张图片的结果，假设第123列分别是猫、狗和猪的分类得分。可以看出模型认为第123张都更可能是猫。然后对每一行使用Softmax，这样可以...
睿智的目标检测53——Pytorch搭建YoloX目标检测平台学习前言源码下载YoloX改进的部分（不完全）YoloX实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络CSPDarknet介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用Yolo Head获得预测结果三、预测结果的解码1、获得预测框与得分2、得分筛选与非极大抑制四、训练部分1、计算loss所需内容2、正样本特征点的必要条件3、
利用YOLOV5训练自己的数据执行以下命令做好准备工作git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 下载 yolov5 项目python3 -c "from yolov5.utils.google_utils import gdrive_download; gdrive_download('1n_oKgR81BJtqk75b00eAjdv03q
这篇 ECCV 2016 的文章，在既要保证检测速度，又要保证精度的情况下，提出了 SSD: Single Shot MultiBox Detector 物体检测模型。与现在流行的检测模型一样，将检测过程整个成一个 single deep neural network。便于训练与优化，同时提高检测速度。
只有认真理解了源码，才是真正学懂了一个算法，yolov3的pytorch版官方源码见github：https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch作者写了个官方原版的教程，在这个教程中，作者使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，该教程一共有五个部分，虽然并没有含有训练部分。链接：https:/..
批量归一化（BN：Batch Normalization：解决在训练过程中，中间层数据分布发生改变的问题，以防止梯度消失或爆炸、加快训练速度）1、为什么输入数据需要归一化（Normalized Data）？归一化后有什么好处呢？原因在于神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯
Python卸载因学习深度学习知识，需要安装Anaconda，而Anaconda本身会自带一个版本的python。为了不产生python版本之间的冲突，想要卸载原先安装的python。卸载python主要有以下几个步骤：1.找到安装python时所用安装包注意：如果已经找不到python安装包，或者不知道自己安装的什么版本的python，可通过CMD命令提示符查询所安装python版本，查询到之后
文章目录 前言1. 改模型框架2.数据处理3.超参数对模型训练的影响3.1 学习率对模型训练时的影响3.2 批处理大小对模型训练时的影响3.3 epoch对模型训练时的影响3.4 如何判断模型收敛3.5模型过拟合时怎么办？
1、解决方法1、确保训练过程中每个epoch的数据之间是不同的，但是又要保证每次实验中的所有epoch数据是相同的；def batch_iter2(x, y, seed_id, batch_size):"""生成批次数据"""data_len = len(x)num_batch = int((data_len - 1) / batch_size) + 1np.random.seed(seed_id
计算准确率或者输出看loss、准确率时，需要把原来的tensor数据类型，转成普通的数字即.item()进行转换total_accuracy = (total_accuracy +accuracy).item()# 最好转item数据类型，不然这个accuracy会是一个tensor的数据类型，tensor数据类型和一个普通的数据相除，结果一定是0如果不转，就会输出：如果Tensor数据类型没有转
基于yolov5模型训练之后的图像识别
最近来自人民大学李崇轩课题组的研究者们提出了一种基于能量函数的扩散模型生成指导方法 EGSDE。该方法旨在通过预定义的能量函数对预训练好的扩散模型进行指导，从而实现可控生成。现有指导生成方法如 classifier-guidance 等可以理解为 EGSDE 的特例。理论上，研究者从专家乘积（PoE）的角度解释了 EGSDE 的采样分布。值得一提的是，该项目利用了幻方AI深度学习训练平台的算力及加
BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers，双向自回归变压器）用于多模态中将文字转为图像。参考网上开源的中文bart地址：https://huggingface.co/uer/bart-base-chinese-cluecorpussmall，下面是个使用例子模型简要描述如下：BART模型架构与transformer相同，但参考GPT模型
双目视觉原理1. 双目视觉的视差与深度1.1 总览2. 视差原理2. 双目相机的坐标系2.1 针孔相机的模型2.2 四大坐标系1 像素坐标系（单位：像素（pixel））2 图像坐标系（单位：mm）3 相机坐标系（单位：mm）4 世界坐标系（单位：mm）2.3 四个坐标系之间的关系1 图像坐标系和相机坐标系2 像素坐标系和图像坐标系3 相机坐标系到世界坐标系的关系4 总的关系3. 双目相机的标定3.
摘要本文提出了VLocNet，一个新的卷积神经网络架构。还提出了一个新的损失函数，利用辅助学习在训练期间利用相对姿势信息，从而约束搜索空间以获得一致的姿势估计。本文在室内和室外数据集上评估了VLocNet，结果表明，即使我们的单一任务模型也超过了最先进的深度架构的全局定位性能。此外，本文利用提出的几何一致性损失进行了广泛的实验评估，显示了多任务学习的有效性，并证明了VLocNet是第一个与最先进的
多模态学习初识文章，综述类。
一、引言模态是指人接受信息的特定方式。由于多媒体数据往往是多种信息的传递媒介（例如一段视频中往往会同时使得文字信息、视觉信息和听觉信息得到传播），多模态学习已逐渐发展为多媒体内容分析与理解的主要手段，国内外研究者也逐步在多模态学习领域取得了显著的研究成果。鉴于多模态学习的重要性，本文将重点介绍近年来多模态学习领域的主要研究方向、相关研究进展和未来研究趋势。二、主要研究方向及研究进展多模态学习主要包
语义分割的目标：是将一个场景分割成几个有意义的部分，通常是用语义标记图像中的每个像素(pixel-level semantic segmentation)，或者同时检测对象并进行逐像素标记(instance-level semantic segmentation)。
1.多模态数据含义：狭义：多媒体数据，如文本，音频，视频广义：对原始数据集采用不同的特征提取方法得到的不同特征组合2.数据融合：整合从多模态数据中得到的补充信息，以提升模型分类性能，被视为多模态机器学习方面的五大核心技术挑战之一fusion,representation,translation,alignment,co-learning3.数据融合：分类一模内融合多核学习，两个子模型：MLP（mu
OpenAI 财大气粗力大砖飞搞出了 CLIP，在400M的图像-文本对数据上，用最朴素的对比损失训练双塔网络，利用text信息监督视觉任务自训练，对齐了两个模态的特征空间，本质就是将分类任务化成了图文匹配任务，效果可与全监督方法相当。在近 30 个数据集上 zero-shot 达到或超越主流监督学习性能。Let's dive in!...
一般来说多模态感知融合在自动驾驶环境中的任务包括了经典的目标检测、语义分割、深度估计和深度预测这类的工作品。其实常见的任务也主要也还是语义分割和目标检测。
1，前言之前谈到图片文本 OCR 识别时，写过一篇文章介绍了一个 Python 包 pytesseract ，具体内容可参考介绍一个Python 包 ，几行代码可实现 OCR 文本识别！这篇文章 ，pytesseract 包是基于 Tesseract 封装得到的，这个包虽然支持多语言文本识别，但对于不同语言文本识别，准确率却不一样，例如英文识别准确率高，而中文文本较低；英文字符识别，整体来看基本不
在这篇文章里，我将分享我实现这篇论文的方法。问题描述数据集关于数据使用的损失函数准备检测数据准备识别数据训练检测模型和识别模型代码整合显示结果引用问题描述我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。FOTS的完整形式是快速定向文本点亮。可以在任何自然场景中检测和识别任何文本。在上面的图像中，FOTS给出了结果，它检测到“间隙”
图像分类实质上就是从给定的类别集合中为图像分配对应标签的任务。也就是说我们的任务是分析一个输入图像并返回一个该图像类别的标签。假定类别集为categories = {dog, cat, panda}，之后我们提供一张图片给分类模型，如下图所示：分类模型给图像分配多个标签，每个标签的概率值不同，如dog:95%，cat:4%，panda:1%，根据概率值的大小将该图片分类为dog，那就完成了图像分类
本文是由罗艺老师主讲的『端到端声源分离研究进展』f分享整理而来。内容主要覆盖了单通道和多通道上端到端音源分离的现状和进展以及未来的研究方向。文末有彩蛋，评论可获取课程学习资料~端到端音源分离定义与进展什么是端到端音源分离呢？罗艺老师首先介绍了端到端音源分离的定义。从名称来看，端到端的含义是模型输入源波形后直接输出目标波形，不需要进行傅里叶变换将时域信号转换至频域；音源分离的含义是将混合语音中的两个
单通道、与说话人无关的语音分离方法近年来取得了很大的进展。然而，这些方法的准确性、延迟和计算代价仍然不够。之前的大部分方法都是通过混合信号的时频表示来解决分离问题，这存在以下几个缺点，比如信号相位和幅度的解耦，语音分离时频表示的次优性，以及计算谱图时的长时间延迟。为了解决这些缺点，我们提出了一种全卷积时域音频分离网络(Conv-TasNet)，这是一种端到端时域语音分离的深度学习框架。Conv-T
0. Abstract本文从深度学习和计算听觉场景分析(CASA)的角度解决与说话者无关的单通道语音分离问题。具体来说，本文将多说话人分离任务分解为同时分组（Simultaneous grouping）和顺序分组(sequential grouping)阶段。首先在每个时间帧中执行同时分组，其通过使用排列不变训练的神经网络分离不同说话者的频谱。在第二阶段，上一步得到的帧级分离频谱通过聚类网络顺序分
因为有一个NLP课程的作业需要找与研究领域相关的比较近的一篇论文进行翻译，所以就找到了TOD-BERT这篇论文~目前也在看作者们给出的代码，如果可以会自己去训练一下试试看~~TOD-BERT：任务导向型对话的预训练自然语言理解模型摘要：普通文本和任务型对话之间的语言模式的潜在差异使得现在的与训练语言模型在实际使用中作用不大。在这项工作中，我们统一了九个人与人之间的多回合任务的对话数据集进行语言建模
学习笔记，仅供参考1. 情感分类实战1.1 数据处理1.1.1 词表映射1.1.2 数据处理1.2 CNN神经网络模型1.3 循环神经网络模型1.4 Transformer框架学习内容来源于书籍《基于预训练模型的方法-自然语言处理》持续更新！！！
Assignment #2文章目录Assignment #2自我介绍问题重述试验结果参考文献LTP4方法介绍LAC自我介绍我叫姓名，本人性格开朗具亲和力，乐观耿直，诚实守信，有良好的心理素质，环境适应性强，有吃苫的精神，做事有毅力，喜欢挑战，行事积极认真富有职责心;能够注意统筹安排。进行有效的自我管理;注重团队协作，善于沟通协调;学习本事强，并喜欢学习和理解新事物，深信有耕耘就会有收获，但在某些方
目录前言方法工具实例前言一般而言，文本里的动词可能比较重要，而助词可能不太重要：我今天真好看我今天真好看啊甚至有时候同一个词有着不同的意思：我一把把把把住了越是常用的词，不同的用法越多。由于兼类使用程度高，兼类现象涉及汉语中大部分词类，因而造成在汉语文本中词类歧义排除的任务量巨大。那么这个时候可以先对词汇进行词性标注（即在文本中判定每个词的语法范畴，确定其词性并加以标注的过程），再基于词性提取关键
杂记@TOCFAQ是一种常见任务检索的任务，其目标是根据用户的查询从数据库中检索适当的问答(QA)。现阶段主流方法考虑了用户查询(q)和常见问题(Q)之间的相似性以及查询问题(q)和答案(A)之间的相关性。许多FAQ检索模型使用q和QA对之间具有相关性标签的数据集。但是，构造这样的标记数据花费很多。为了减少人工标注的成本并提升模型效果，基于active learning进行最小成本标注，并用lif
「搜索」并不局限于我们常说的搜索引擎、搜索框，实际上，问答机器人本质上也是一种「搜索」，输入相关查询，返回最接近或最相关的答案。今天，我们将演示如何利用 Jina 全家桶，创建一个智能问答机器人，并将其部署到云端。开发过程一览：4 步创建问答机器人新冠爆发之初，人们对这种新型病毒充满疑问，本教程将以疫情相关的问答为应用场景，以普通 Chatbot 的交互形式为依托，最终实现用户在终端键入查询（问题
文章目录一、文本识别论文一、文本识别论文时间-期刊题目亮点备注2021-TIPFREE: A Fast and Robust End-to-End Video Text Spotter视频流的文本检测识别文本检测主要结合了时域信息，即采用一个窗口计算文本识别：增加了Quality Scoring 的分支时间-期刊题目亮点备注2021-ICCVFrom Two to One: A New Scene
基于Advanced_EAST的文本检测算法Advanced_EAST算法使用全卷积网络结构，输入图像通过全卷积神经网络后直接获得候选文本的位置，再通过非极大值抑制算法（Non-Maximum Suppression，NMS）获得最后的文本检测结果。网络结构实际文本检测过程中，可能会出现文字大小不一的情况。文字尺寸较大时我们需要卷积神经网络后期提取的更高级的特征，尺寸较小时则需要前期提取的低级特征
基于深度学习的可端到端训练的自然场景检测与识别算法(text spotting)由于其简洁高效且统一的结构，逐渐取代了过去将检测与识别分阶段训练然后拼接在一起的方案，成为自然场景文本检测与识别的主流研究方向之一。端到端自然场景文本检测和识别网络一般都共享特征提取分支，根据提取的特征进行文本检测，然后将检测得到的文本特征送入识别模块进行文本识别。
1、CRNN+CTC2、CRNN+Attention3、CRNN+ADE解码方式不同而已
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文本生成自动评价方法BLEU ROUGE CIDEr SPICE Perplexity METEOR1. BLEUBilingual Evaluation Understudy，双语评估辅助工具核心思想比较候选译文和参考译文里的 n-gram 的重合程度，重合程度越高就认为译文质量越高。unigram用于衡量单词翻译的准确性，高阶n-gram用于衡量句子翻译的流畅性。 实践中，通常是取N=1~4，
这段时间阅读研究了EAST算法以及在EAST算法上的改进并完成了复现运用到其他场景中去。当今社会已进入图像大数据时代，图像数量庞大种类繁多，包含大量的有用知识。从图像中高效、精准、全面地提取文本和地理信息坐标等有用知识这一课题，也成为图像处理的一个重要方向。随着近些年来深度学习技术不断进步发展，对于一些特定场景的图像文本定位任务成为国内外计算机视觉、模式识别研究方向相关学者的研究方向之一。解决特定
一个完整的机器学习模型的流程
计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务让计算机理解图片或者视频中的内容，就像人类和许多其他生物每天所做的那样。我们可以将其任务目标拆分为：那我们在OpenCV阶段，主要学习图像处理，而图像处理主要目的是对图像的处理，比如平滑，缩放等，想、从而为其他任务（比如“计算机视觉”）做好前期工作。根据上述对计算机视觉目标任务的分解，可将其分为三大经典任务：图像分类、目
文章目录语义分割反卷积反池化跳层结构Skip-Layer构建FCNDeepLabDeepLab V1CRF 条件随机场DeepLab V2DeepLab V3数据集语义分割传统CNN就是全连接层，太多权重参数，而且丢失了图像的空间信息。但是注意FC在英语里，全卷积fully convolutional 和 fully connect是一样的。当我们说FCN时，说的是全卷积。反卷积的上采样比之前的上
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