- 目录摘要一、简介3. EfficientNetV2 架构设计3.1. 回顾 EfficientNet3.2.了解训练效率3.3.训练感知 NAS 和扩展4. 渐进式学习4.1.动机4.2. 具有自适应正则化的渐进式学习5. 主要结果5.1. ImageNet ILSVRC20125.2. ImageNet21k5.3. 迁移学习数据集6. 消融研究6.1. 与 EfficientNet 的... 目录摘要一、简介3. EfficientNetV2 架构设计3.1. 回顾 EfficientNet3.2.了解训练效率3.3.训练感知 NAS 和扩展4. 渐进式学习4.1.动机4.2. 具有自适应正则化的渐进式学习5. 主要结果5.1. ImageNet ILSVRC20125.2. ImageNet21k5.3. 迁移学习数据集6. 消融研究6.1. 与 EfficientNet 的...
- ❤️KNN算法❤️ 算法图解：第十章：K最近邻算法 ❤️KNN算法❤️ 算法图解：第十章：K最近邻算法
- Knowledge Distillation 知识蒸馏 研究背景动机网络训练与应用之间的矛盾：在训练阶段，网络可以通过对同一数据集进行多次学习得到多个不同的模型，并将各模型的预测结果加权作为最终输出这一集成的方式来提高任务性能。然而这一方法在网络实际应用中非常耗时耗力，不利于部署。 2. 已经有工作证明，将集成模型中的知识(knowledge)压缩到方便部署的单个模型中是可行的。可以从大模... Knowledge Distillation 知识蒸馏 研究背景动机网络训练与应用之间的矛盾：在训练阶段，网络可以通过对同一数据集进行多次学习得到多个不同的模型，并将各模型的预测结果加权作为最终输出这一集成的方式来提高任务性能。然而这一方法在网络实际应用中非常耗时耗力，不利于部署。 2. 已经有工作证明，将集成模型中的知识(knowledge)压缩到方便部署的单个模型中是可行的。可以从大模...
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt视觉识别的“咆哮的 20 年代”始于 Vision Transformers (ViTs) 的引入，它迅速取代了 ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，普通的 ViT 在应用于目标检测和语义分割等一... 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf代码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt视觉识别的“咆哮的 20 年代”始于 Vision Transformers (ViTs) 的引入，它迅速取代了 ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，普通的 ViT 在应用于目标检测和语义分割等一...
- 背景学习的本质是构建从实例到标签的映射关系，但有时候标签存在模糊性，即一个实例不一定映射到一个标签，现有的学习范式中，主要存在两种形式——单标签学习和多标签学习。单标签学习是指给一个实例分配一个标签，多标签学习是指给一个实例分配多个标签。以上两种形式都在回答一个问题：“哪个（哪些）标签可以描述这个实例”，但都没有回答一个问题是“每个标签能够在多大程度上描述这个实例”，也就是每个标签之间相对... 背景学习的本质是构建从实例到标签的映射关系，但有时候标签存在模糊性，即一个实例不一定映射到一个标签，现有的学习范式中，主要存在两种形式——单标签学习和多标签学习。单标签学习是指给一个实例分配一个标签，多标签学习是指给一个实例分配多个标签。以上两种形式都在回答一个问题：“哪个（哪些）标签可以描述这个实例”，但都没有回答一个问题是“每个标签能够在多大程度上描述这个实例”，也就是每个标签之间相对...
- 人们通过视觉、听觉、触觉以及过去的经验“理解”世界。人类经验可以通过正常学习（我们称之为显性知识）或潜意识（我们称之为隐性知识）来学习。这些通过正常学习或潜意识学习到的经验将被编码并存储在大脑中。使用这些丰富的经验作为一个庞大的数据库，人类可以有效地处理数据，即使它们是事先不可见的。在本文中，我们提出了一个统一的网络来将隐性知识和显性知识编码在一起，就像人脑可以从正常学习和潜意识学习中学习知... 人们通过视觉、听觉、触觉以及过去的经验“理解”世界。人类经验可以通过正常学习（我们称之为显性知识）或潜意识（我们称之为隐性知识）来学习。这些通过正常学习或潜意识学习到的经验将被编码并存储在大脑中。使用这些丰富的经验作为一个庞大的数据库，人类可以有效地处理数据，即使它们是事先不可见的。在本文中，我们提出了一个统一的网络来将隐性知识和显性知识编码在一起，就像人脑可以从正常学习和潜意识学习中学习知...
- 前一篇文章分享了Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。这篇文章我们将继续巩固文本分类知识，主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。注意，本文以代码为主，文本分类叙述及算法原理推荐阅读前面的文章。基础性文章，希望对您有所帮助~ 前一篇文章分享了Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。这篇文章我们将继续巩固文本分类知识，主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。注意，本文以代码为主，文本分类叙述及算法原理推荐阅读前面的文章。基础性文章，希望对您有所帮助~
- 声明：本文是OpenCV入门级别的技术分享，主要围绕图像预处理来进行学习，所用语言均为Python。 声明：本文是OpenCV入门级别的技术分享，主要围绕图像预处理来进行学习，所用语言均为Python。
- 题目：录制一段语音，在MATLAB平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。示例代码：[y,fs,bite]=wavread('1.wav');sound(y)audiorecorder(2*fs,fs);fft(y);Y=fft(y);fp=1000;fr=1200;as=40;ap=1;[N,Wn]=BUTTORD(2*fp/fs,2*fr/fs,ap,a... 题目：录制一段语音，在MATLAB平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。示例代码：[y,fs,bite]=wavread('1.wav');sound(y)audiorecorder(2*fs,fs);fft(y);Y=fft(y);fp=1000;fr=1200;as=40;ap=1;[N,Wn]=BUTTORD(2*fp/fs,2*fr/fs,ap,a...
- 一、先来介绍IIR数字滤波器、FIR数字滤波器的设计方法:1. IIR数字滤波器的设计方法借助模拟滤波器设计方法分为脉冲响应不变法，频率变换法，双线性变换法等。 脉冲响应不变法利用模拟滤波器来设计数字滤波器，就是从已知的模拟滤波器传递函数Ha(s)设计数字滤波器的系统函数H(z)。因此，它归根结底是一个由S平面映射到Z平面的变换，这个变换通常是复变函数的映射变换，为了保证转换后的H(z)稳定... 一、先来介绍IIR数字滤波器、FIR数字滤波器的设计方法:1. IIR数字滤波器的设计方法借助模拟滤波器设计方法分为脉冲响应不变法，频率变换法，双线性变换法等。 脉冲响应不变法利用模拟滤波器来设计数字滤波器，就是从已知的模拟滤波器传递函数Ha(s)设计数字滤波器的系统函数H(z)。因此，它归根结底是一个由S平面映射到Z平面的变换，这个变换通常是复变函数的映射变换，为了保证转换后的H(z)稳定...
- 【我的华为云体验之旅】有奖征文火热进行中：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/306271 【我的华为云体验之旅】有奖征文火热进行中：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/306271
- 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。
- 近年来NAS在分类上取得了优异的成绩，也促使研究人员们更多地把目光放在了目标检测上，一般目标检测CNN网络包括backbone、FPN(特征金字塔)、和head。三种都可以用NAS进行搜索，本文专注FPNs的搜索。 近年来NAS在分类上取得了优异的成绩，也促使研究人员们更多地把目光放在了目标检测上，一般目标检测CNN网络包括backbone、FPN(特征金字塔)、和head。三种都可以用NAS进行搜索，本文专注FPNs的搜索。
- 在线推理，往往会关注整个端到端链路的时延，本文保姆级带你测试ModelArts在线服务的时延。 在线推理，往往会关注整个端到端链路的时延，本文保姆级带你测试ModelArts在线服务的时延。
- 前言本文首先进行YOLOP 论文解读，然后实践记录，首先搭建YOLOP 开发环境，最后推理，查看效果。”实践“分为精简版和详细版，精简版是由简介和命令组成的；详细版是由简介、命令、过程信息记录 组成的。YOLOP 论文解读 YOLOP能同时处理目标检测、可行驶区域分割、车道线检测 三个视觉感知任务，并速度优异、保持较好精度进行工作，代码开源。它是华中科技大学——王兴刚团队，在全景驾驶感知方面... 前言本文首先进行YOLOP 论文解读，然后实践记录，首先搭建YOLOP 开发环境，最后推理，查看效果。”实践“分为精简版和详细版，精简版是由简介和命令组成的；详细版是由简介、命令、过程信息记录 组成的。YOLOP 论文解读 YOLOP能同时处理目标检测、可行驶区域分割、车道线检测 三个视觉感知任务，并速度优异、保持较好精度进行工作，代码开源。它是华中科技大学——王兴刚团队，在全景驾驶感知方面...
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在 AI 技术飞速发展之际，DeepSeek 备受关注。它凭借哪些技术与理念脱颖而出？华为云与 DeepSeek 合作，将如何重塑产品与应用模式，助力企业数字化转型？在华为开发者空间，怎样高效部署 DeepSeek，搭建专属服务器？基于华为云平台，又该如何挖掘 DeepSeek 潜力，实现智能化升级？本期直播围绕DeepSeek在云上的应用案例，与DTSE布道师们一起探讨如何利用AI 驱动云上应用创新。
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