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深入浅出讲解ERNIE-Image图像创作大模型

ERNIE-Image:开源文生图正在从“会画图”走向“能交付视觉内容”

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#人工智能#AIGC#机器学习 +3
一文读懂SeedEdit 3.0图像编辑大模型核心基础知识

SeedEdit 3.0 深度解读:图像编辑真正进入“产品可用性竞争”

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#人工智能#AIGC#机器学习 +3
一文读懂Seedream 3.0图像生成大模型核心基础知识

Seedream 3.0 Technical Report:一篇读懂字节 Seedream 3.0 的图像生成系统升级

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#AI作画#人工智能#AIGC +3
一文读懂Seedream 2.0图像生成大模型的核心基础知识

Seedream 2.0:一篇读懂中文图像生成模型的真正主线

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#人工智能#AIGC#机器学习 +3
一文读懂DALL·E 2图像生成大模型核心基础知识

DALL·E 2 的真正转折:一篇读懂 CLIP Latents 如何重写文本生成图像

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#AIGC#人工智能#深度学习 +3
一文读懂SVDQuant的4-bit 扩散模型量化技术核心基础原理

SVDQuant:一篇读懂 4-bit 扩散模型量化的真正难点

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#人工智能#AIGC#机器学习 +2
工程实践_深度学习模型后台训练不挂断命令

nohup和&组合使用nohup python file.py > filelog.txt 2>&1 &上述代码的组合使用就能够避免终端关闭、服务器断开等情况导致的模型训练终止。参数解释:filelog.txt:> 表示把标准输出(STDOUT)重定向到这个文件,这里重定向到了当前目录下的filelog.txt里,若没有此文件会自动生成。若没有特别指定,默

#python#深度学习#linux +1
深度学习_目标检测_Focal Loss详解

Focal Loss本质Focal Loss本质上解决了分类问题中类别不均衡、分类难度差异的一个损失函数,使得训练更加聚焦在困难样本上。Focal Loss的发展演化Focal Loss是从二分类问题出发,同样的思想可以迁移到多分类问题上。标准交叉熵我们知道二分类问题的标准loss是交叉熵:对于二分类问题我们也几乎适用sigmoid激活函数y^=σ(x)\hat{y} = \sigma(x)y^​

#深度学习#机器学习#目标检测
深度学习_GAN_WGAN与WGAN-GP

一.原始GAN存在的训练崩溃问题所谓GAN的训练崩溃,指的是训练过程中,生成器和判别器存在一方压倒另一方的情况。GAN原始判别器的Loss在判别器达到最优的时候,等价于最小化生成分布与真实分布之间的JS散度,由于随机生成分布很难与真实分布有不可忽略的重叠以及JS散度突变特性,使得生成器面临梯度消失的问题;可是如果不把判别器训练到最优,那么生成器优化的目标也就失去了意义。因此需要我们小心的平衡二..

#深度学习#机器学习
深度学习_数据集_Wider face数据集理解

Wider face数据集地址Widerface数据集是一个人脸检测的主流数据集。里面有32203张人脸图像,393703个标注人脸,且各类场景十分复杂。为了深入分析各类误检,作者还对每个人脸bbox还标注了多属性:遮挡、姿态、事件等,可以全方位多角度的评估算法的性能。wider face可以划分为60类事件,每类事件中的图像按照:训练 / 验证 / 测试:40% / 10% / 50%的比例划分

#机器学习#深度学习#算法 +1
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