【前沿重器】栏目主要给大家分享各种大厂、顶会的论文和分享，从中抽取关键精华的部分和大家分享，和大家一起把握前沿技术。具体介绍：仓颉专项：飞机大炮我都会，利器心法我还有。近期在做一些有关FAQ的工作，即问答型对话，比较常见的就是客服场景，用户问一个问题，机器人能库里面找到最接近的答案并且返回给用户，即Q-A的模式，或者是找到库里面最接近的问题再把其答案返回给用户，即Q-Q-A的模式，由于
感谢分享~ DSSM这篇paper发表在cikm2013，短小但是精炼，值得记录一下 ps:后来跟了几篇dssm的paper，一并记录在这里DSSMDSSM的结构DSSM 最大的卖点在检索场景下 使用点击数据来训练语义层次的匹配，简单的来说，传统检索场景下的匹配主要有:字面匹配: TFIDF 、 BM25 等使用 LS
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2024-06-18 21:24:54
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近年来，深度学习在计算机视觉、语音识别叫等领域取得了突破性的进展，其成功主要得益于其强大的特征表示(知识表示)学习能力。自然语言处理正成为深度学习研究的下一个应用热点，其任务的复杂性和挑战性可能是前所未有的。“深度学习是否可以大幅度提升自然语言处理的精度？是否可以在自然语言处理方面取得同样的成功？”成为大家普遍关心的问题，有许多学者正在全力从事相关研究。目前自然语言处理面临的挑战主要源于语言的如下
# 深度学习提取语义信息框架入门指南
在现代数据处理和人工智能领域，深度学习被广泛应用于提取语义信息。对初学者来说，实现这个系统可能显得复杂，因此，我将为你提供一个清晰的流程和代码示例，帮助你从入门到实践。
## 流程概览
以下是实现深度学习提取语义信息的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------
一 、形状特征（一）特点各种基于形状特征的检索方法都可以比较有效地利用图像中感兴趣的目标来进行检索，但它们也有一些共同的问题，包括：①目前基于形状的检索方法还缺乏比较完善的数学模型；②如果目标有变形时检索结果往往不太可靠；③许多形状特征仅描述了目标局部的性质，要全面描述目标常对计算时间和存储量有较高的要求；④许多形状特征所反映的目标形状信息与人的直观感觉不完全一致，或者说，特征空间的相似性与人视觉
这里写目录标题笔记参考截至2020-5找思路-1创新思路-2文章核心实现swin和下游任务的结合的应用讲解==SwinT的应用场景==总结swin和语义分割 笔记参考1.知乎回答：语义分割如何走下去 截至2020-5找思路-1链接：https://www.zhihu.com/question/390783647/answer/1221984335（1）手动设计网络结构 -> NAS搜索；
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2023-12-12 09:02:45
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什么叫语义信息？无论在图像，文本，语音处理领域等，我们常看到一个词，“语义信息”。维基百科中的解释： 语义信息（英语：semantic information）在传媒行业指语言文字提供的信息，在计算机行业指有意义的数据提供的信息，在科学哲学领域泛指任何一种有意义的语言、文字、符号、数据、公式、理论等提供的信息。语义信息的概念主要是用以区别Shannon信息的。百度百科解释：语义信息是信息的表现形式
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2024-06-05 10:01:35
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0 背景与检测模型类似，语义分割模型也是建立是分类模型基础上的，即利用 CNN 网络来提取特征进行分类。对于 CNN 分类模型，一般情况下会存在 stride>1 的卷积层和池化层来降采样，此时特征图维度降低，但是特征更高级，语义更丰富。这对于简单的分类没有问题，因为最终只预测一个全局概率，对于分割模型就无法接受，因为我们需要给出图像不同位置的分类概率，特征图过小时会损失很多信息。其实对于检
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2024-04-07 20:38:06
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语义分割Deeplab系列算法背景Deeplab FamilyDeeplabV1DeeplabV2DeeplabV3概述DeeplabV3+Deeplabv3+实现参考 背景语义分割是许多视觉理解系统重要组成部分。主要有以下的应用场景：医学图像分析，无人驾驶，地物分类等。最早的语义分割算法是基于阈值化、直方图、区域划分、聚类等方法，而基于深度学习的分割方法主要分为以下几类:Fully convo
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2023-10-11 15:53:49
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# 深度学习如何提取图像的语义信息
在计算机视觉领域，深度学习技术已经成为提取图像语义信息的重要工具。通过神经网络模型，特别是卷积神经网络（CNN），我们可以从图像中提取特征，识别物体，并且理解图像的内容。本文将通过一个具体问题——“猫与狗分类”——来展示如何使用深度学习提取图像的语义信息，及其解决方案的实施步骤。
## 问题定义
我们的目标是构建一个深度学习模型来分类输入的图像为“猫”或“
文章目录摘要1. 引言2. 基于R-CNN的目标检测2.1 模块设计2.2 测试时间检测2.3 训练2.4 在PASCAL VOC 2010-12数据集上的测试结果2.5 在ILSVRC2013上的检测结果3. 可视化，消融和误差模式3.1 可视化学习特征3.2 Ablation 研究3.3 网络结构3.4 检测误差分析3.5 目标框回归3.6 定性结果4. ILSVRC2013检测数据集4.1
# 深度学习语义分割入门指南
在这一篇文章中，我们将一起研究如何实现深度学习的语义分割。语义分割是计算机视觉中的一项技术，其目的是将图像中的每一个像素标记为某个特定的类别。要实现这一目标，我们需要经过一系列步骤，本文将提供详细的流程及代码示例。
## 流程概述
下面的表格展示了实现语义分割的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 04:55:38
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程序语言主要由语法和语义两个方面定义，语法由三个基本概念组成：字母表，单词符号和语法单位；语义则是定义语言的单词符号和语法单位的意义。高级语言主要分为4类：强制性语言，应用式语言，基于规则的语言和面向对象语言，其数据类型主要分为三类：基本数据类型，构造数据类型和自定义数据类型。文法是描述语言的语法结构的形式规则。一个上下文无关文法包括4个组成部分：终结符号，非终结符号，开始符号和产生式。形式上定义
1 引言语义分割应用于静止的二维图像、视频，甚至3D或体积数据，是计算机视觉领域的关键问题之一。本文提供了一个广泛的现有数据集的调查，可能是有用的分割项目与深度学习技术。对使用深度学习进行语义分割的最重要的方法、它们的起源和它们的贡献进行了深入和有组织的回顾。全面的性能评估，它收集定量的指标，如准确性、执行时间和内存占用。2 术语和背景概念语义分割显然是实现细粒度推理的自然
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2023-12-15 17:57:33
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By路雪 2017年7月14日 什么是语义分割？ 语义分割指像素级地识别图像，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。如下图： 左：输入图像，右：该图像的语义分割 除了识别车和骑车的人，我们还需要描绘出每个物体的边界。因此，与图像分类不同，语义分割需要根据模型进行密集的像素级分类。 VOC2012和MSCOCO是语义分割领域最重要的数据集。 有哪些不同的解决方案
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2024-01-10 19:07:45
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翻译自qure.ai什么是语义分割对图片的每个像素都做分类。较为重要的语义分割数据集有：VOC2012 以及 MSCOCO 。有哪几种方法传统机器学习方法：如像素级的决策树分类，参考TextonForest 以及 Random Forest based classifiers 。再有就是深度学习方法。更确切地说，是卷积神经网络。深度学习最
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2024-02-07 11:04:40
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什么是图像分割？了解语义分割数据采集语义分割的深度学习实现全卷积网络上采样跳跃连接U-NetDeepLab多尺度物体检测金字塔场景解析网络
原创
2024-04-30 10:38:01
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图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉研究中的一个经典难题，也是图像理解领域关注的一个热点，在场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有着广泛的应用。图像分割，简单来说就是在图像中把目标从背景中分离出来，分为语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation）。语义分割（应用于静态2D
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2023-12-03 19:16:46
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深度学习与语义表示学习 最近自然语言处理与深度学习的一个新发现是，我们可以通过深度学习用实数值向量来表示语句的语义。如图3所示，两句话“John loves Mary”和“Mary is loved by John”的语义向量就相近，而这两句话的语义向量就与“Mary loves John”的语义向
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2017-12-06 22:40:00
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目录 1. 学习语言模型 2. 马尔可夫模型和n元语法 3. 自然语言统计 4. 读取长序列数据 4.1 随机采样4.2 顺序分区 1. 学习语言模型 2. 马尔可夫模型和n元语法 3. 自然语言统计import random
import torch
from d2l import torch as d2l
tok
