作者|facebookresearch
编译|Flin
来源|Github
基准测试
在这里,我们以一些其他流行的开源Mask R-CNN实现为基准,对Detectron2中Mask R-CNN的训练速度进行了基准测试。
设置
硬件:8个带有NVLink的NVIDIA V100。
软
作者|Emrick Sinitambirivoutin
编译|VK
来源|Towards Data Science
训练学习系统的一个主要假设是在整个训练过程中输入的分布保持不变。对于简单地将输入数据映射到某些适当输出的线性模型,这种条件总是满足的,但在处理由多层叠加而成的神经网络时,情
可以把文字自动转成语音声音的免费工具,生成完下载mp3就可以。
经常在很多视频中看到有些不是真人录音发声,而是类似机器人的声音,有男声有女声,还有儿童的,很多很火的抖音快手视频也在用这种声音。
假如你在制作视频时不想真人配音,或者你嗓子不舒服录音效果不好,又或者你是男的却想用女生扮
作者|facebookresearch
编译|Flin
来源|Github
与其他库的兼容性
与Detectron的兼容性(和maskrcnn-benchmark)
Detectron2解决了Detectron中遗留的一些遗留问题。结果,它们的模型不兼容:在两个代码库中以相同的模型权重运行
1.机器学习分类
.sk—learn库
2.安装顺序
导入包进行测验:
如图导包则没问题
3.常用函数
4.自带数据集
(1)波士顿-测试
(2)digits测试
5.sklearn库的六大功能
换了一台RTX2060的电脑之后,用tensorflow做实验发现没有使用GPU,那我换电脑就没有意义了。然后百度发现tensorflow-gpu才是使用GPU来运算的。于是又花了三个多小时来下载安装,为啥比CPU的复杂这么多,唉~。终于安装成功之后,运行程序的时候又报错,也就是本文这个
这篇文章主要是基于我自己的经验,侧重于计算机视觉学习资源的介绍,如果大家按照这个路线去学,相信这将在很大程度上促进提高你的计算机视觉知识水平。
在开始学习计算机视觉之前,我们先来了解有关机器学习和python基础知识。
框架(Frameworks)
虽然你不必从一开始就去考虑选择何种框架
作者|Renu Khandelwal
编译|VK
来源|Towards Data Science
在本文中,你将了解:
为什么我们需要seq2seq模型的注意力机制?
Bahdanua的注意力机制是如何运作的?
Luong的注意力机制是如何运作的?
什么是局部和全局注意力?
Bahdanu
视频连接:2020 CCF 沈华伟
GNN
1.概述
卷积神经网络的成功的原因:能够学习到数据中局部信息,通过局部化卷积核,实际上是一种参数共享的方式。
然后通过逐层堆叠的方式,把局部的卷积核变成多尺度的层次
经典的时间序列预测方法都是假设如果一个时间序列有显著的自相关性,那么历史值对预测当前值会很有帮助,但是究竟取多少阶的历史值,就需要通过分析相关函数图和偏相关函数图来得到。本文介绍如何什么是相关函数图和偏相关函数图,另外还会介绍一下滞后图。
什么是自相关和偏自相关函数?
先来解释下滞后
有的时候,一些时刻或连续时间段内的值无法采集到,或者本身就没有值,本文将介绍如何处理这种情况。
一般而言,有以下几种方法:
对所有的缺失值用零填充。
前向填充:比如用周一的值填充缺失的周二的值
后向填充:比如用周二的值填充缺失的周一的值
采用n最近邻均值法填充:比如n取2,则用t-2
作者|facebookresearch
编译|Flin
来源|Github
detectron2.checkpoint软件包
class detectron2.checkpoint.Checkpointer(model: torch.nn.modules.module.Module, sa
目标
这个阶段会给cute-dl添加循环层,使之能够支持RNN--循环神经网络. 具体目标包括:
添加激活函数sigmoid, tanh.
添加GRU(Gate Recurrent Unit)实现.
添加LSTM(Long Short-term Memory)实现.
使用基
先说问题的本质:图中的每个结点无时无刻不因为邻居和更远的点的影响而在改变着自己的状态直到最终的平衡,关系越亲近的邻居影响越大。
要想理解GCN以及其后面一系列工作的实质,最重要的是理解其中的精髓Laplacian矩阵在干什么。知道了Laplacian矩阵在干什么后,剩下的只是
随着汽车中软件发挥的作用越来越重要,软件定义汽车已经是行业内的共识。汽车行业的发展极有可能最终像手机产业一样,基础硬件差异会越来越小,关键在于汽车给用户的体验的多样性,以及汽车产品在不同场景下满足用户需求的程度。而这种体验的差异性在很大程度上是由汽车的软件来决定的。当汽车中软件代码行数成正
深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础,而要理解DNN,首先我们要理解DNN模型,下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29815081
作者|PURVA HUILGOL
编译|VK
来源|Analytics Vidhya
介绍
我们正站在语言和机器的交汇处,这个话题我很感兴趣。机器能像莎士比亚一样写作吗?机器能提高我自己的写作能力吗?机器人能解释一句讽刺的话吗?
我肯定你以前问过这些问题。自然语言处理(NLP)也致力于回答
【摘要】本文简单介绍了NAS的发展现况和在语义分割中的应用,并且详细解读了两篇流行的work:DARTS和Auto-DeepLab。
自动网络搜索
多数神经网络结构都是基于一些成熟的backbone,如ResNet, MobileNet,稍作改进构建而成来完成不同任务。正因如此,深度神经网
前言:
本文将介绍如何基于ProxylessNAS搜索semantic segmentation模型,最终搜索得到的模型结构可在CPU上达到36 fps的测试结果,展示自动网络搜索(NAS)在语义分割上的应用。
随着自动网络搜索(Neural Architecture Searc
「AI」我喜欢的几个人工智能方面的头条号
笔者对于人工智能领域比较感兴趣,因它是代表世界高科技未来发展方向,是第四次工业革命的核心技术领域。
世界各国政府都对人工智能行业高度重视,各大国都制定了比较前瞻性的人工智能发展的战略或者发展规划,希望在未来全球激烈的高科技竞争之中处