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ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型,虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文,但是因为其模型 “简单”且效果好,可扩展性强(scalable,模型越大效果越好),成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作,也引爆了后续相关研究。
目录1、更快的 CPU 性能2、GPU 版本的安装也更加简单3、快速启动conda 是一个开源包和环境管理系统,能够跨平台运行,在 Mac、Windows 和 Linux 上都可以运行。如果你还没用过 conda,我推荐你立刻开始使用,因为它会让管理数据科学工具变得更轻松。以下是使用 conda 而不用 pip 安装 TensorFlow 的两大原因:1、更快的 CPU 性...
激光雷达点云bin文件读取和显示!文章目录一. 背景知识1.1. 视觉任务1.2. 激光雷达(Lidar)1.3. Lidar数据的特点二. 深度学习处理点云的方法2.1. 深度学习处理点云的方法首先声明文章主要参考:陈亮—深度学习点云!一. 背景知识1.1. 视觉任务深度学习在视觉感知任务中大放异彩。一些自动驾驶的公司在视觉感知领域取得的不菲成绩,例如下面的交通标识牌检测、车道线检测、人的bou
python解析Annotations中的xml文件中文标签成英文!一. VOC格式的xml标签1. 代码# !/usr/bin/env python# -*- encoding: utf-8 -*-"""@author: kaifang zhang@license: Apache License@time: 2020/12/09@contact: 1115291605@qq.com"""impo
Python中的异步Web框架之fastAPI介绍&RestAPI
目录1、常见的深度学习框架2、Theano3、TensorFlow2、Keras3、Caffe/Caffe24、MXNet5、CNTK6、PyTorch7、其他框架1、常见的深度学习框架常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等,如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别...
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在机器学习领域,总是看到“算法的鲁棒性”这类字眼,比如这句--L1范数比L2范数鲁棒。Huber从稳健统计的角度系统地给出了鲁棒性3个层面的概念:模型具有较高的精度或有效性,这也是对于机器学习中所有学习模型的基本要求;对于模型假设出现的较小偏差,只能对算法性能产生较小的影响;主要是:噪声(noise)对于模型假设出现的较大偏差,不可对算法性能产生“灾难性”的影响;主要是:离...
服务器搭建神器JupyterLab!可以参考下面2个博主的文章,记得用nohup命令设置一下后台运行。云服务器搭建神器JupyterLab(多图)云服务器中让jupyter后台运行的方法(三)