- 近来，增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段。特别是NLP领域的自监督预训练语言模型，规模越来越大，从GPT3的1750亿参数，到Switch Transformer的16000亿参数，又是一个数量级的增加。 近来，增大模型规模成为了提升模型性能的主要手段。特别是NLP领域的自监督预训练语言模型，规模越来越大，从GPT3的1750亿参数，到Switch Transformer的16000亿参数，又是一个数量级的增加。
- 由于2020年疫情的影响，2021欧洲杯延期到了今年举行，24支劲旅将在31天内，展开51场精彩对决。作为与奥运会、世界杯比肩的世界顶级三大体育赛事之一，四年一届的欧洲杯吸引了全世界球迷的目光。欧足联为纪念欧洲杯60周年，本届赛事将采无主办国的巡回赛方式在欧洲的12个国家13个城市举行：丹麦哥本哈根、比利时布鲁塞尔、匈牙利布达佩斯、荷兰阿姆斯特丹、爱尔兰都柏林、罗马尼亚布加勒斯特、苏格兰格拉... 由于2020年疫情的影响，2021欧洲杯延期到了今年举行，24支劲旅将在31天内，展开51场精彩对决。作为与奥运会、世界杯比肩的世界顶级三大体育赛事之一，四年一届的欧洲杯吸引了全世界球迷的目光。欧足联为纪念欧洲杯60周年，本届赛事将采无主办国的巡回赛方式在欧洲的12个国家13个城市举行：丹麦哥本哈根、比利时布鲁塞尔、匈牙利布达佩斯、荷兰阿姆斯特丹、爱尔兰都柏林、罗马尼亚布加勒斯特、苏格兰格拉...
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- 一、概念介绍 Yolo是一种目标检测算法，将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别。Yolov3是在v1和v2的基础上融合了一些好的方案，在保持速度优势的同时，提升了预测精度，尤其加强了对小物体的识别能力，更加适合现场应用环境。二、网络结构 Yolov3相对于v1和v2的主要改进是使用了新的网络结构Darknet-53，改进... 一、概念介绍 Yolo是一种目标检测算法，将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中，实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别。Yolov3是在v1和v2的基础上融合了一些好的方案，在保持速度优势的同时，提升了预测精度，尤其加强了对小物体的识别能力，更加适合现场应用环境。二、网络结构 Yolov3相对于v1和v2的主要改进是使用了新的网络结构Darknet-53，改进...
- 最近，了解计算机视觉的都知道YOLO 很火，从2016年的v1版本开始到现在的v5，YOLO 是一种实时目标检测算法，算法模型不需要训练，直接用就可以了。YOLO 是英文You Only Look Once的缩写。 最近，了解计算机视觉的都知道YOLO 很火，从2016年的v1版本开始到现在的v5，YOLO 是一种实时目标检测算法，算法模型不需要训练，直接用就可以了。YOLO 是英文You Only Look Once的缩写。
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- 全场景统一AI框架的挑战所谓全场景AI，是指可以将深度学习技术快速应用在云边端不同场景下的硬件设备上，包括云服务器、移动终端以及IoT设备等等，高效运行并能有效协同。 全场景统一AI框架的挑战所谓全场景AI，是指可以将深度学习技术快速应用在云边端不同场景下的硬件设备上，包括云服务器、移动终端以及IoT设备等等，高效运行并能有效协同。
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- 一、概念介绍 Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最具突破性的一项技术了。Bert的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法给单词学习一个好的特征表示，我们可以直接使用Bert的特征表示作为该... 一、概念介绍 Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最具突破性的一项技术了。Bert的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法给单词学习一个好的特征表示，我们可以直接使用Bert的特征表示作为该...
- 一、概念介绍分类网络结构是其他大多数任务的网络设计的基础，而特征图注意力(featuremap attention)和多路径表示(multi-path representation)对于视觉识别非常重要。ResNeSt网络基于此提出了一个模块化的体系结构，它将通道attention应用于不同的网络分支，以利用它们在捕获跨特征交互以及学习不同的表示方法。此外，ResNeSt在作为骨干的几个公共... 一、概念介绍分类网络结构是其他大多数任务的网络设计的基础，而特征图注意力(featuremap attention)和多路径表示(multi-path representation)对于视觉识别非常重要。ResNeSt网络基于此提出了一个模块化的体系结构，它将通道attention应用于不同的网络分支，以利用它们在捕获跨特征交互以及学习不同的表示方法。此外，ResNeSt在作为骨干的几个公共...
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