- Revisiting the Sibling Head in Object Detector读书笔记 这篇论文是商汤发表的，主要内容是解决在检测任务的过程中，分类和回归这两个任务在最后生成结果的时候耦合度太高，造成有的图片框的很准但是由于得分偏低，在nms的过程中被杀掉。本质是由于分类和回归是两个任务，分类更偏重于这个图片内容是什么，而回归更偏重于这个物体在哪里。作者的方法就是学习... Revisiting the Sibling Head in Object Detector读书笔记 这篇论文是商汤发表的，主要内容是解决在检测任务的过程中，分类和回归这两个任务在最后生成结果的时候耦合度太高，造成有的图片框的很准但是由于得分偏低，在nms的过程中被杀掉。本质是由于分类和回归是两个任务，分类更偏重于这个图片内容是什么，而回归更偏重于这个物体在哪里。作者的方法就是学习...
- 这篇论文主要是讲了对成人图片分类精度的提升。主要贡献有下面两点1.通过多任务学习的方式，增加了先验信息（敏感部位，例如胸，屁股的检测框的回归），由于分类和回归的基座是共享的，所以强迫网络来学习敏感信息，然后增加这些成人图片的分类准确性，说白了就是一个人工的attention。2.一种新的训练策略。这个是为了提高模型的迁移能力。步骤有四：a先在小数据上训练整个网络（包含分类和检测）；b屏蔽检测... 这篇论文主要是讲了对成人图片分类精度的提升。主要贡献有下面两点1.通过多任务学习的方式，增加了先验信息（敏感部位，例如胸，屁股的检测框的回归），由于分类和回归的基座是共享的，所以强迫网络来学习敏感信息，然后增加这些成人图片的分类准确性，说白了就是一个人工的attention。2.一种新的训练策略。这个是为了提高模型的迁移能力。步骤有四：a先在小数据上训练整个网络（包含分类和检测）；b屏蔽检测...
- 在OCR场景使用GCN图卷积 大家好，今天给大家介绍一篇关于在OCR场景中使用图卷积的模型TIES，并对其中edgeconv边卷积部分给出一些自己的理解。那么我们直奔主题。 这个场景的主要目的是利用图卷积GCN来判断OCR票据图像中一对单词是否在同一行/列/cell中。模型的主要输入有：OCR图像，每张图中每个单词的词嵌入特征，每张图中单词即点的个数，每张图的三个邻接矩阵（cell，row... 在OCR场景使用GCN图卷积 大家好，今天给大家介绍一篇关于在OCR场景中使用图卷积的模型TIES，并对其中edgeconv边卷积部分给出一些自己的理解。那么我们直奔主题。 这个场景的主要目的是利用图卷积GCN来判断OCR票据图像中一对单词是否在同一行/列/cell中。模型的主要输入有：OCR图像，每张图中每个单词的词嵌入特征，每张图中单词即点的个数，每张图的三个邻接矩阵（cell，row...
- 学习心得 学习心得
- 按：华为云年中安全新品发布会已于5月28日下午3点在线直播，在此，我们推出发布会发布的一系列技术产品的解读，帮助客户了解如何利用华为云的安全服务，弥补传统IT安全的不足，助力业务安全合规高效的发展。直播回放观看请点击文末链接。 CC攻击，全名ChallengeCollapsar（为一种攻击工具的名字），即“挑战黑洞”攻击，是分布式拒绝攻击（DDoS）的一种。攻击者通过代理服务器，或者肉鸡向受... 按：华为云年中安全新品发布会已于5月28日下午3点在线直播，在此，我们推出发布会发布的一系列技术产品的解读，帮助客户了解如何利用华为云的安全服务，弥补传统IT安全的不足，助力业务安全合规高效的发展。直播回放观看请点击文末链接。 CC攻击，全名ChallengeCollapsar（为一种攻击工具的名字），即“挑战黑洞”攻击，是分布式拒绝攻击（DDoS）的一种。攻击者通过代理服务器，或者肉鸡向受...
- mysql 数据库的增、删、改的操作语法学习。 mysql 数据库的增、删、改的操作语法学习。
- 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答、智能质检、定制对话机器人和任务型对话等功能。 对话机器人服务（Conversational Bot Service） 是一款基于人工智能技术，针对企业应用场景开发的云服务，主要包括智能问答、智能质检、定制对话机器人和任务型对话等功能。
- 之前的课，我们分享了Atlas性能调优之瓶颈分析、流程编排以及编解码的内容，今天，我们将为大家带来Atlas性能调优之内存管理的分享！相对于其他编程语言，C/C++在内存的管理上更为灵活，这给程序带来了更高的性能，但用户需要自己管理内存，比较容易掉入各种陷阱中。本文将介绍下在开发AI应用的时候，如何进行安全高效的内存管理。Atlas 200 DK上是昇腾310处理器做主控，程序直接运行在处理... 之前的课，我们分享了Atlas性能调优之瓶颈分析、流程编排以及编解码的内容，今天，我们将为大家带来Atlas性能调优之内存管理的分享！相对于其他编程语言，C/C++在内存的管理上更为灵活，这给程序带来了更高的性能，但用户需要自己管理内存，比较容易掉入各种陷阱中。本文将介绍下在开发AI应用的时候，如何进行安全高效的内存管理。Atlas 200 DK上是昇腾310处理器做主控，程序直接运行在处理...
- modelarts AI市场上的中文文本分类-Bert体验记录 modelarts AI市场上的中文文本分类-Bert体验记录
- 很多时候，基于各种需要，我们希望能在Atlas平台上开发自己想要的项目，虽然官方给出了很多例程项目，但很多时候并不是我们想要的效果，可能需要更换输入方法，比如官方例程给的是摄像头输入，我们希望是本地视频输入等等问题，这个时候就需要自己去开发实现了，不过，做好是基于官方项目例程去实现，尽量不要从零开始，自己去开发，因为例程是经过专业工程师调试的。这里基于分类项目修改实现黑白图像上色。 很多时候，基于各种需要，我们希望能在Atlas平台上开发自己想要的项目，虽然官方给出了很多例程项目，但很多时候并不是我们想要的效果，可能需要更换输入方法，比如官方例程给的是摄像头输入，我们希望是本地视频输入等等问题，这个时候就需要自己去开发实现了，不过，做好是基于官方项目例程去实现，尽量不要从零开始，自己去开发，因为例程是经过专业工程师调试的。这里基于分类项目修改实现黑白图像上色。
- 多线程，这个名词大家应该比较熟悉。比如说在我们电脑的处理器一般是xxx核xxx线程，比如我的电脑的处理器是Intel Core i7-9750H，是6核12线程处理器，一般情况下，一个核同时只能有一个任务执行。多核时才可以支持多个线程同时执行。但通过采用超线程技术，Intel Core i7-9750H实现了增加一倍的线程，即达到了12个线程，使得对于多任务处理能够更好的运行。 多线程，这个名词大家应该比较熟悉。比如说在我们电脑的处理器一般是xxx核xxx线程，比如我的电脑的处理器是Intel Core i7-9750H，是6核12线程处理器，一般情况下，一个核同时只能有一个任务执行。多核时才可以支持多个线程同时执行。但通过采用超线程技术，Intel Core i7-9750H实现了增加一倍的线程，即达到了12个线程，使得对于多任务处理能够更好的运行。
- 在Atlas 200 DK上开发，关键部分是模型的转换和对推理结果的后处理，做好了这两步，开发就成功了一大半，剩下的基本就是优化设计了。而模型转换后在Atlas 200 DK上需要自己创建模型推理引擎，完成数据的输入和推理结果的输出及解析。在这里，以行人检测的Demo为例，说一下自己对推理引擎创建的了解。如有不对的地方，还请在下面留言，批评指正。 在Atlas 200 DK上开发，关键部分是模型的转换和对推理结果的后处理，做好了这两步，开发就成功了一大半，剩下的基本就是优化设计了。而模型转换后在Atlas 200 DK上需要自己创建模型推理引擎，完成数据的输入和推理结果的输出及解析。在这里，以行人检测的Demo为例，说一下自己对推理引擎创建的了解。如有不对的地方，还请在下面留言，批评指正。
- ModelArts-AI市场汇集了各式场景，各式领域的模型及算法，官方也发布了大量的预置算法。包括图像分类，物体检测，文本分类，声音分类，分割等等。官方发布的算法都有详细的描述文档，并给出了大部分参数供用户调试，可以满足大部分用户的需求。 但还有些隐藏的参数没有公开。 已发布的算法都为用户预留了可增加自定义参数的权限，一些未定义的参数，使用时直接添加参数即可。 ModelArts-AI市场汇集了各式场景，各式领域的模型及算法，官方也发布了大量的预置算法。包括图像分类，物体检测，文本分类，声音分类，分割等等。官方发布的算法都有详细的描述文档，并给出了大部分参数供用户调试，可以满足大部分用户的需求。 但还有些隐藏的参数没有公开。 已发布的算法都为用户预留了可增加自定义参数的权限，一些未定义的参数，使用时直接添加参数即可。
- 故事的最开始要从前几天晚上旁听的一场ModelArts闭门会说起，在闭门会上通过会议主持者、著名开源布道者林旅强大佬了解到社区有开发者在做“云毕业照”的项目，当时听到的时候我还没什么项目，毕竟我不会后端代码。然后无意中搜到Richard的论坛ID并且找到了“云毕业照”初级版的详细介绍和源代码，于是就动手实践。 故事的最开始要从前几天晚上旁听的一场ModelArts闭门会说起，在闭门会上通过会议主持者、著名开源布道者林旅强大佬了解到社区有开发者在做“云毕业照”的项目，当时听到的时候我还没什么项目，毕竟我不会后端代码。然后无意中搜到Richard的论坛ID并且找到了“云毕业照”初级版的详细介绍和源代码，于是就动手实践。
- ACL 2020 总共收录56篇Dialogue相关的论文，达到历史之最。其中对话生成相关的论文数量最多达到15篇，其次是对话新任务和数据的发布大概有7篇，对话系统评价分析相关7篇，对话状态跟踪7篇，端到端对话系统6篇，对话理解相关5篇，对话策略学习4篇，多模态相关4篇，其他1篇。 ACL 2020 总共收录56篇Dialogue相关的论文，达到历史之最。其中对话生成相关的论文数量最多达到15篇，其次是对话新任务和数据的发布大概有7篇，对话系统评价分析相关7篇，对话状态跟踪7篇，端到端对话系统6篇，对话理解相关5篇，对话策略学习4篇，多模态相关4篇，其他1篇。
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