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    解读UTNet | 用于医学图像分割的混合Transformer架构(文末获取论文)

    Transformer架构已经在许多自然语言处理任务中取得成功。然而,它在医学视觉中的应用在很大程度上仍未得到探索。在这项研究中,本文提出了UTNet,这是一种简单而强大的混合Transformer架构,它将自注意力集成到卷积神经网络中,以增强医学图像分割。

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    CSL-YOLO | 超越Tiny-YOLO V4,全新设计轻量化YOLO模型实现边缘实时检测!!!

    本文提出了一种新的轻量级卷积方法Cross-Stage Lightweight(CSL)模块,从简单的操作中生成冗余特征。在中间展开阶段用深度卷积代替逐点卷积来生成候选特征。所提出的CSL模块可以显著降低计算量。在MS-COCO上进行的实验表明,所提出的CSL-Module可以达到近似卷积的拟合能力。

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    详细解读 | Google与Waymo教你如何更好的训练目标检测模型!!!(附论文)

    通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合,目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术,以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。

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    详细解读SSPNet| 小目标检测该如何进行改进?

    SSPNet:从无人机图像中检测微小目标的尺度选择金字塔网络,其由上下文注意模块(CAM)、尺度增强模块(SEM)和尺度选择模块(SSM)组成,在Tiny-Person上表现SOTA!性能优于Swin-T、NAS-FPN等网络。作者单位:四川大学

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    Tensorflow Lite 使用与优化

    Tensorflow Lite 的基本框架如上。数据存储的结构是Flatbuffer。执行上次结构支持Keras 和Estimator和Legacy等等。而下层支持NN API、GPU等等。

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    NCNN Yolov5 Android apk开发记录

    本文转自:知乎作者:djh一、环境准备1.yolov5[链接]1、git clone 改模型。2、下载预编译的模型,这里使用yolov5s2.ncnnReleases · Tencent/ncnn​github.com!(https://pic2.zhimg.com/v2-f7e555885da850c975679ac2dcf22089_ipico.jpg)1、git clone。然后根据文档编译出tool工具,方便等下转换2、下载Android的预编译模型...

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    深度学习-10.理解word2vec

    其实是一个很简单的两层的wb模型。可以这么简单的认为。比较特殊的是,这边输入的矩阵w,和context(w)是一对关系。context表示的一种函数关系。一般来说是w的前后或者其他位置表示关系。

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    深度学习-9.关于百度的ERNIE

    本文转自:知乎作者:djh一、模型简介据说百度出了个比较好的nlp框架,最近研究了下。源码地址:[链接]这个ERNIE,据说比bert好。ERNIE 通过建模海量数据中的词、实体及实体关系,学习真实世界的语义知识。相较于 BERT 学习原始语言信号,ERNIE 直接对先验语义知识单元进行建模,增强了模型语义表示能力。这里我们举个例...

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    深度学习-8.CRF编译和使用过程

    CRF 是条件随机场(conditional random fields)的简称。它是用来干嘛的呢?基础的用来做语义块的识别。什么意思,简单的说比如如下一句话:

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    MLSys 2021论文分析5

    大家好,今天给大家带来MLSys 2021的一篇论文,来自Facebook AI Research的《VALUE LEARNING FOR THROUGHPUT OPTIMIZATION OF DEEP NEURAL NETWORKS》。这是本系列分享关于Tuning的第三篇论文,足以见得在深度学习领域算子Tuning的重要性。

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    深度学习-7.bert使用

    在2018年,如果nlp最有成功的要属于bert了。它刷新了很多记录,因此我尝试拿来使用,看对我最近文本分类有没有提高,或者帮助。

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    深度学习-6.迁移学习实战对Inception-v3进行引用

    学习迁移是指一种学习对另一种学习的影响,或习得的经验对完成其他活动的影响。迁移广泛存在于各种知识、技能与社会规范的学习中。由于学习活动总是建立在已有的知识经验之上的,这种利用已有的知识经验不断地获得新知识和技能的过程,可以认为是广义的学习迁移; 而新知识技能的获得也不断地使已有的知识经验得到扩充和...

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    深度学习-5.短文本相似度计算

    短文本相似度的计算在nlp自然语言处理中是十分重要的知识,它运用于很多领域,例如文本分类,文本去燥等等。

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    深度学习-4.动态规划

    本文转自:知乎作者:djh在做文本相似度的时候遇到了动态规划这个概念。这边做个简单的介绍,它原理概念和使用。基本思路:如果需要解决一个算法问题,而这个算法问题是由几个小问题有规律的组成的。动态规划的思路是通过解决最小的问题,然后存储最小问题的解,然后在解答上一级问题的时候就可以直接使用这个解,因此可...

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    深度学习-性能优化3:TF-TRT的简单使用

    本文转自:知乎作者:djh深度学习-性能优化3:TF-TRT的简单使用1、在训练的时候保存为pb模型 {代码...} 2、在训练的时候保存为pb模型 {代码...} 3.ckpt转为pb模型---冻结 {代码...} 刚开始的时候老是出现 {代码...} 使用下列for 循环打印出所有节点 {代码...} 同理接下来也会使用,如下代码,获取tensor的节点名字 {代码....

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    深度学习-性能优化0.手动编译TensorFlow支持TensorRT

    然后就傻傻的去安装,tensorRT。到官方网站,找到tensorRT的安装。 [链接] 然后还是没有用,如果你只是用tensorRT,又会有如下错误:

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    深度学习-性能优化1.TF-TRT简介

    TensorFlow™ 与TensorRT™ (TF-TRT)的集成优化并执行兼容的子图,允许TensorFlow执行剩余的图形。虽然您仍然可以使用TensorFlow的广泛且灵活的功能集,但 TensorRT将解析模型并尽可能将优化应用于图形的各个部分。

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    树莓派搭建二维码扫描设备

    我是来自山区、朴实、不偷电瓶的AI算法工程师阿chai,给大家分享人工智能、自动驾驶、机器人、3D感知相关的知识

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    【算法升级】仅有85K个参数的开源人脸检测算法

    经过几个月不停地跳票,我们的人脸检测+关键点检测算法(libfacedetection@GitHub)第三版终于发布了!我们原计划春节假期发布,结果难度超出预期,一直推迟到了五一假期。

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    阿chai带你入坑机器人

    最近很多小伙伴们私信阿chai,咨询怎样做机器人,那今天就给大家小小科普一下学习机器人的入坑路线。在这里给大家透露一下,阿chai后面会给大家展示一套“贾维斯”,当然不会像电影里的真的那么强,但是对于室内的智能家居和语音交流还是没问题的。现在bug还有很多,毕竟自己做板子、做底层、写算法和上层的应用还是麻烦的...

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