鴻蒙Stage模型--概述

Stage模型：HarmonyOS 3.1 Develper Preview版本開(kāi)始新增的模型，是目前主推且會(huì)長(zhǎng)期演進(jìn)的模型。在該模型中，由于提供了Ab...

2024-01-29 標(biāo)簽：模型鴻蒙HarmonyOS 1749 0

基于QT5+OpenCV+OpenVINO C++的應(yīng)用打包過(guò)程

我用QT C++寫(xiě)了一個(gè)YOLOv5模型推理演示應(yīng)用。

2024-01-26 標(biāo)簽：C++模型OpenCV 2045 0

ICLR 2024 清華/新國(guó)大/澳門(mén)大學(xué)提出一模通吃的多粒度圖文組合檢索MUG：通過(guò)不確定性建模，兩行代碼完成部署

如上圖所示，不再采用嚴(yán)格的一對(duì)一匹配，而是促使模型專(zhuān)注于一對(duì)多匹配，即從細(xì)粒度過(guò)渡到粗粒度。因此，首先引入了一個(gè)用于噪聲增強(qiáng)的Augmenter來(lái)生成抖...

2024-01-25 標(biāo)簽：建模模型圖像檢索 996 0

Harvard FairSeg：第一個(gè)用于醫(yī)學(xué)分割的公平性數(shù)據(jù)集

為了解決這些挑戰(zhàn)，我們提出了第一個(gè)大規(guī)模醫(yī)學(xué)分割領(lǐng)域的公平性數(shù)據(jù)集， Harvard-FairSeg。該數(shù)據(jù)集旨在用于研究公平性的cup-disc se...

2024-01-25 標(biāo)簽：人工智能模型數(shù)據(jù)集 846 0

SVM的使用方法

上一篇本著回歸傳統(tǒng)的觀點(diǎn)，在這個(gè)深度學(xué)習(xí)繁榮發(fā)展的時(shí)期，帶著大家認(rèn)識(shí)了一位新朋友，英文名SVM，中文名為支持向量機(jī)，是一種基于傳統(tǒng)方案的機(jī)器學(xué)習(xí)方案，同...

2024-01-25 標(biāo)簽：SVM模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2049 0

Transformers.js 2.13、2.14 發(fā)布，新增8個(gè)新的架構(gòu)

請(qǐng)參閱此處了解可用模型的列表。首先，我們?cè)?Hugging Face Hub 上轉(zhuǎn)換了約 1140 個(gè)模型中的 12 個(gè)。如果其中沒(méi)有你想要的，可以使用...

2024-01-23 標(biāo)簽：源碼模型架構(gòu) 1914 0

生物神經(jīng)元和M-P神經(jīng)元模型簡(jiǎn)介

近年來(lái)，作為人工智能領(lǐng)域最重要的進(jìn)展--深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，在諸多領(lǐng)域都有很多驚人的表現(xiàn)。早在2013年，深度學(xué)習(xí)就被麻省理工學(xué)院的...

2024-01-23 標(biāo)簽：人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 2592 0

基于RZ/V2L的魚(yú)類(lèi)識(shí)別應(yīng)用

我們不僅為RZ/V2L平臺(tái)帶來(lái)了一系列炫酷的AI應(yīng)用程序，還提供了它們的“秘密配方”——源代碼，以及已經(jīng)調(diào)教好的“魔法書(shū)”——預(yù)訓(xùn)練的人工智能模型。同時(shí)...

2024-01-23 標(biāo)簽：AI人工智能模型 812 0

Sparse4D-v3：稀疏感知的性能優(yōu)化及端到端拓展

極致的感知性能與極簡(jiǎn)的感知pipeline一直是牽引我們持續(xù)向前的目標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)該目標(biāo)，打造一個(gè)性能優(yōu)異的端到端感知模型是重中之重，充分發(fā)揮深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

2024-01-23 標(biāo)簽：噪聲算法模型 2254 0

Transformers的功能概述

近年來(lái)，我們聽(tīng)說(shuō)了很多關(guān)于Transformers的事情，并且在過(guò)去的幾年里，它們已經(jīng)在NLP領(lǐng)域取得了巨大成功。Transformers是一種使用注意...

2024-01-23 標(biāo)簽：編碼器模型nlp 1163 0

一種基于PV變換和CNN模型生成BEV數(shù)據(jù)的方法

車(chē)載視覺(jué)終端數(shù)據(jù)提取可以生成一項(xiàng)有價(jià)值的信息，那就是檢測(cè)捕獲圖像中的目標(biāo)物體位置信息、方向信息以及與自車(chē)之間的距離信息，這樣可以很好的預(yù)測(cè)自車(chē)以及周?chē)?..

2024-01-23 標(biāo)簽：相機(jī)模型車(chē)載視覺(jué) 816 0

基于Discrete Diffusion的模型不可知分割細(xì)化

SegRefiner 提出一種新的的任務(wù)解釋?zhuān)瑢⒎指罴?xì)化視為一個(gè)數(shù)據(jù)生成過(guò)程。因此，細(xì)化可以通過(guò)一系列去噪擴(kuò)散步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)，其中 Coarse Mask ...

2024-01-19 標(biāo)簽：開(kāi)源模型代碼 1114 0

一種基于自然語(yǔ)言的軌跡修正方法

本研究提出了ExTraCT框架，利用自然語(yǔ)言進(jìn)行軌跡校正。該框架結(jié)合了大型語(yǔ)言模型（LLMs）用于自然語(yǔ)言理解和軌跡變形函數(shù)。ExTraCT能夠根據(jù)場(chǎng)景...

2024-01-19 標(biāo)簽：函數(shù)模型自然語(yǔ)言 725 0

讓pytorch模型更快速投入生產(chǎn)的方法

大家好，非常感謝大家的加入。我是馬克，在推理和PyTorch方面有著豐富的經(jīng)驗(yàn)。今天我想和大家談?wù)勔环N讓你的模型快速投入生產(chǎn)的方法。訓(xùn)練模型的過(guò)程非常艱...

2024-01-19 標(biāo)簽：gpu服務(wù)器HTTP 758 0

MPS公司寄存器參數(shù)設(shè)置助手的具體用法

隨著 MPS 公司數(shù)字芯片時(shí)代的開(kāi)啟，數(shù)字芯片對(duì)應(yīng)的仿真模型數(shù)量也大幅度增多。數(shù)字芯片可以修改寄存器參數(shù)，提高了使用的靈活性。MPS 公司的仿真模型也一...

2024-01-19 標(biāo)簽：寄存器仿真模型 1849 0

YOLOv8自定義數(shù)據(jù)集訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)安全帽檢測(cè)

該圖像數(shù)據(jù)集包含8000張圖像，兩個(gè)類(lèi)別分別是安全帽與人、以其中200多張圖像為驗(yàn)證集，其余為訓(xùn)練集。

2024-01-15 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集命令行 1735 0