https://blog.csdn.net/houchaoqun_xmu/article/details/78529069
FPN的創新點 多層特徵 特徵融合 解決了目標檢測中的多尺度問題，通過簡單的網絡連接改變，在基本不增加原有模型計算量的情況下，大幅度提升小物體（small object）的檢測性能。 在物體檢測裏面，有限計算量情況下，網絡的深
YOLOv5可以方便的進行工程化部署： YOLOv5（PyTorch）−>ONNX−>CoreML−>iosYOLOv5（PyTorch） -> ONNX -> CoreML -> iosYOLOv5（PyTorch）−>ONNX
轉載鏈接：https://www.cnblogs.com/abella/p/10142935.html 也許你已經下載了TensorFlow，而且準備開始着手研究深度學習。但是你會疑惑：TensorFlow裏面的Tensor，也就是“
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定義網絡結構 實現 BahdanauAttention，其中socre的實現方法爲 perceptron 形式 class BahdanauAttention(tf.keras.Model): def __init__(sel
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預算1w以內吧。 下面是英偉達DevBox的配置，可以作爲參考。 The DIGITS DevBox includes the following hardware and software: Four TITAN X GPU
在這裏記錄一下聊天機器人方面的瞭解。算是一個Survey吧。 聊天機器人有兩種技術方向： 1. 基於檢索 2. 基於生成模型 術語 Generation based automatic chatting system Ne
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Single path one-shot neural architecture search with uniform sampling 1、總覽 大多數搜索空間鬆弛化的方法裏，結構分佈是被連續地參數化了，這些參數在超網絡訓練時一同被
hinge loss: 是機器學習領域中的一種損失函數，可用於“最大間隔(max-margin)”分類 hinge loss 函數是凸函數，因此機器學習中很多的凸優化方法同樣適用於 hinge loss empirical risk: 經
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這裏有一份深度學習的調參技巧 《Neural Networks: Tricks of the Trade》收錄了許多論文裏提出的調參技巧。送給大家！ 鏈接: https://pan.baidu.com/s/1dtKVOYsu6pY
