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標(biāo)簽 > 模型
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主要是基于云服務(wù)器與分布式服務(wù)提供,企業(yè)需要支付云服務(wù)器算力費用與存儲費用。優(yōu)點是便于擴(kuò)展,方便在多個位置與節(jié)點快速部署使用模型算法;缺點是與邊緣部署相...
2023-07-20 標(biāo)簽:框架模型深度學(xué)習(xí) 4.1k 0
北大提出MotionBERT:人體運(yùn)動表征學(xué)習(xí)的統(tǒng)一視角
構(gòu)建這種表征的一個重要挑戰(zhàn)是人體運(yùn)動數(shù)據(jù)資源的異質(zhì)性。運(yùn)動捕捉(MoCap)系統(tǒng)提供了基于標(biāo)記和傳感器的高精度 3D 運(yùn)動數(shù)據(jù),但其內(nèi)容通常被限制在簡單...
2023-07-19 標(biāo)簽:編碼器模型數(shù)據(jù)源 1.5k 0
APE:對CLIP進(jìn)行特征提純能夠提升Few-shot性能
CLIP是一個通用的模型,考慮到下游數(shù)據(jù)分布的差異,對某個下游任務(wù)來說,CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪聲。因此,在這篇文章中,...
2023-07-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2.5k 0
UltraEM和EMCompiler對變壓器進(jìn)行阻抗匹配的仿真實例
UltraEM可以建立變壓器工藝模型并仿真生成相應(yīng)的阻抗圓圖結(jié)果文件,EMCompiler可以導(dǎo)入UltraEM生成的阻抗圓圖結(jié)果文件并對其進(jìn)行阻抗匹配。
基于三個UWB錨點基站,采集近5萬條數(shù)據(jù),分別采用BPNN和LSTM兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測模型,實現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的判斷。
LoRA微調(diào)是一種高效的融入學(xué)習(xí)算法。類似人類把新知識融入現(xiàn)有知識體系的學(xué)習(xí)過程。學(xué)習(xí)時無需新知識特別多的樣本,學(xué)習(xí)后原有的龐大知識和能力可以基本不受影響。
2023-07-18 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)庫模型 3.6k 0
清華&西電提出HumanMAC:人體動作預(yù)測新范式
人體動作預(yù)測是計算機(jī)視覺和圖形學(xué)中的一個經(jīng)典問題,旨在提升預(yù)測結(jié)果的多樣性、準(zhǔn)確性,并在自動駕駛、動畫制作等多領(lǐng)域有非常多具體的應(yīng)用。本研究梳理了今年來...
導(dǎo)讀 繼卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之后,Transformer又推進(jìn)了圖像識別的發(fā)展,成為視覺領(lǐng)域的又一主導(dǎo)。最近有人提出Transformer的這種優(yōu)越性應(yīng)歸功于S...
2023-07-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Transformer 879 0
近年來,擴(kuò)散模型在文本到圖像生成方面取得了巨大的成功,實現(xiàn)了更高圖像生成質(zhì)量,提高了推理性能,也可以激發(fā)擴(kuò)展創(chuàng)作靈感。 不過僅憑文本來控制圖像的生成往往...
transformer模型詳解:Transformer 模型的壓縮方法
?動機(jī)&背景 Transformer 模型在各種自然語言任務(wù)中取得了顯著的成果,但內(nèi)存和計算資源的瓶頸阻礙了其實用化部署。低秩近似和結(jié)構(gòu)化剪枝是緩解這一...
2023-07-17 標(biāo)簽:模型神經(jīng)元Transformer 3.2k 0
通過線性插值RoPE擴(kuò)張LLAMA context長度最早其實是在llamacpp項目中被人發(fā)現(xiàn),有人在推理的時候直接通過線性插值將LLAMA由2k拓展...
半導(dǎo)體LSI的EDA模型之一是"IBIS模型",完整稱為Input/OutputBuffer Information Specifi...
盡管設(shè)計中的所有元件均須鏈接模型,且編譯器亦可進(jìn)行驗證,但確保這些鏈接模型的管腳與相應(yīng)原理圖符號正確映射更為關(guān)鍵,因為如果現(xiàn)有管腳映射不符合預(yù)期,則編譯...
算法分為4個流程,首先用yolov5s模型從原圖中識別出儀,接著用yolov8x-pose模型檢測出儀表中的刻度線、指針的關(guān)鍵點,再用DBNetpp模型...
2023-07-13 標(biāo)簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 1.5k 0
TorchVision框架下模型導(dǎo)出并部署到ONNXRUNTIME C++全流程解析
ONNXRUNTIME是主流的深度學(xué)習(xí)部署框架之一,支持ONNX格式模型在CPU、GPU、ARM等不同硬件平臺上加速推理,支持C++、Python、Ja...
Lumerical次波長數(shù)據(jù)模型與幾何光學(xué)聯(lián)合仿真
Lumerical 次波長模型(Lumerical Sub-Wavelength Model,LSWM)的輸出可用于Ansys Speos或Zemax ...
SAM-PT:點幾下鼠標(biāo),視頻目標(biāo)就分割出來了!
在半監(jiān)督視頻對象分割(VOS)和視頻實例分割(VIS)方面,目前的主流方法處理未知數(shù)據(jù)時表現(xiàn)一般,是在零樣本情況下更是「一言難盡」。零樣本情況就是指,這...
我訓(xùn)練了一個模型,讓開發(fā)板認(rèn)識自己
認(rèn)識自己,是人類的終極問題;而讓AI認(rèn)識自己,則是人工智能覺醒的第一步。為此,國內(nèi)知名嵌入式教育專家韋東山老師團(tuán)隊使用做了個有趣的事情——讓開發(fā)板可以“...
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