父老们，乡亲们！当今最热门前沿的技术是什么？没错儿，那必须是人工智能AI！而你随处可见的自动驾驶、刷脸支付、门禁识别、无人零售、还有方便我们疯狂剁手的拍照购物等应用，其中一个关键技术就是图...

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Jeffrey Ip编译：ronghuaiyang导读不超过100行代码微调并评估LLM。微调大型语言模型（LLM）相比于依赖如OpenAI的GPT模型等专有基础模型，带来了诸多益处。想一想，你可以获得低至十分之一的推理成本，每秒处理的token数量提高十倍，而且无需担心OpenAI在其API背后可能进行的任何隐晦操作。我们应该这样思

预训练模型综述摘要：近年来，预训练模型的出现将自然语言处理带入了一个新的时代。本文概述了面向自然语言处理领域的预训练模型技术。我们首先概述了预训练模型及其发展历史。并详细介绍自然语言处理...

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读来自美团，对Bisenet进行了网络结构的优化，并利用了边界信息作为监督信号。摘要BiSeNet已被证明是一种用于实时分割的流行双流网络。然而，其通过额外路径编码空间信息的原则耗时较长，而且从预训练任务（如图像分类）借用的主干网络由于缺乏针对特定任务的设计，可能对图像分割不够高效。为了解决这些问题，我们提出了一种名为短期密集拼接网络（S

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读来自baidu，使用Transformer达到实时推理的语义分割。摘要最近，基于Transformer的网络在语义分割任务中展现了令人印象深刻的效果。然而，在实时语义分割领域，纯基于CNN的方法仍然占据主导地位，这是由于Transformer的时间消耗计算机制。我们提出了RTFormer，这是一种高效的双分辨率变换器，用于实时语义分割，

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Raghul Asokan编译：ronghuaiyang导读给大家再次解释一下Anchors在物体检测中的作用。今天，我将...

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读来自德克萨斯A&M大学，语义分割网络从两分支网络进化到了三分支网络。摘要两分支网络架构在实时语义分割任务中展现出了其高效性和有效性。然而，直接融合高分辨率细节和低频上下文会带来详细特征容易被周围上下文信息淹没的缺点。这种过冲现象限制了现有两分支模型分割准确性的提升。在本文中，我们建立了卷积神经网络（CNN）与比例积分微分（PID

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”因公众号更改了推送规则，记得读完点“在看”~下次AI公园的新文章就能及时出现在您的订阅列表中作者：Dimitre Oliveira...

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读来自baidu，提出了一种名为PP-LiteSeg的实时且手工设计的网络。摘要现实世界的应用对语义分割方法有很高的需求。虽然借助深度学习，语义分割取得了显著的进步，但实时方法的表现并不令人满意。在本工作中，我们提出了一种新的轻量级模型 PP-LiteSeg，用于实时语义分割任务。具体来说，我们提出了一个灵活且轻量级的解码器（FLD）来减

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：Deval Shah编译：ronghuaiyang导读对监控领域的目标跟踪方法以及面临的挑战进行了一个介绍，是一个很好的了...