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有监督对比学习的一个简单的例子

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ronghuaiyang · 2021年05月12日

来自Google Research：宽模型和深模型学到的是相同的东西吗？

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7个提升PyTorch性能的技巧

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ronghuaiyang · 2021年05月07日

使用PyTorch来进展不平衡数据集的图像分类

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ronghuaiyang · 2021年04月25日

在目标检测中如何解决小目标的问题？

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ronghuaiyang · 2021年04月23日

OCR 101：你想要了解的都在这儿了

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UP-DETR：用无监督的方式对Transformer进行预训练来做物体检测

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ronghuaiyang · 2021年04月21日

使用Transformer来做物体检测

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ronghuaiyang · 2021年04月19日

高级YoloV5指南，使用WBF来提升目标检测性能

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ronghuaiyang · 2021年04月16日

融合EfficientNet和YoloV5，非常实用的物体检测二阶段pipeline

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ronghuaiyang · 2021年04月15日

WBF：优化目标检测，融合过滤预测框

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ronghuaiyang · 2021年04月14日

EfficientNetV2：更小，更快，更好的EfficientNet

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ronghuaiyang · 2021年04月13日

CB Loss：基于有效样本的类别不平衡损失

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ronghuaiyang · 2021年04月09日

TorchMetrics：PyTorch的指标度量库

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ronghuaiyang · 2021年04月08日

图像修复必读的10篇论文

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ronghuaiyang · 2021年04月07日

不需要训练数据的图像恢复

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ronghuaiyang · 2021年04月02日

先画轮廓，再涂色，一种新的图像修复方法

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ronghuaiyang · 2021年04月01日

使用部分卷积来推动深度图像修复的极限

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ronghuaiyang · 2021年03月30日

深度图像修复的一个突破

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ronghuaiyang · 2021年03月25日

如何将“复制粘贴”嵌入到图像修复中：Shift-Net使用深度特征重排的图像修复方法

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ronghuaiyang · 2021年03月24日

深度图像修复的回顾和改进：使用生成对抗网络基于Patch的图像修复

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ronghuaiyang · 2021年03月23日

图像修复中的一个里程碑：全局和局部一致性的图像补全

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ronghuaiyang · 2021年03月18日

NLP模型的产品化

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NetVLAD：使用CNN结构用弱监督学习来进行地点识别

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用于自动驾驶的实时车道线检测和智能告警

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ronghuaiyang · 2021年03月12日

Describe-to-Detect(D2D)：一种新的特征检测方法

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ronghuaiyang · 2021年03月09日

Deepmid的新SOTA图像分类模型：NFNets，不需要BN也能超越EfficientNets

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ronghuaiyang · 2021年03月04日

用AI来做图像复原，上下文自编码器 + GAN，Pytorch源码解析

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ronghuaiyang · 2021年03月03日

来自Facebook AI的多任务多模态的统一Transformer：向更通用的智能迈出了一步

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ronghuaiyang · 2021年03月02日

计算机视觉中自注意力构建块的PyTorch实现

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