Openai连接文本和图像CLIP模型(Huggingface版)zero-shot分类代码案例注：大家觉得博客好的话，别忘了点赞收藏呀，本人每周都会更新关于人工智能和大数据相关的内容，内容多为原创，Python Java Scala SQL 代码，CV NLP 推荐系统等，Spark Flink Kafka Hbase Hive Flume等等~写的都是纯干货，各种顶会的论文解读，一起进步。 今
作者：致Great到本章为止，我们已经使用Transformers模型来解决英文语料的NLP任务，但如果我们语料是用Greek, Swahili或者Klingon等语言组成，现在怎么办？一种方法是在Hugging Face Hub上搜索合适的预训练语言模型，并在手头的任务上对其进行微调。然而，这些预训练的模型往往只存在于像德语、俄语或普通话这样的 "丰富资源 "的语言，这些语言有大量的网络文本可供
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2024-09-07 21:55:28
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在ResNet诞生之前，AlexNet、VGG等这些比较主流的网络都是简单的堆叠层，比较明显的现象是，网络层数越深，识别效果越好。但事实上，当网络层数达到一定深度的时候，准确率就会达到饱和，然后迅速下降。2、网络退化的原因由于反向传播算法中的链式法则，如果层层之间的梯度均在（0，1）之间，层层缩小，那么就会出现梯度消失。反之，如果层层传递的梯度大于1，那么经过层层扩大，就会出现梯度爆炸。所以，简单
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2024-04-24 11:29:37
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Tensorflow实现ResNet_V2引言: ResNet是由Kaiming He等4名华人提出，通过使用Residual Unit成功训练了152层的深度神经网络，在ILSVRC 2015比赛中获得冠军，取得了3.57%的top-5错误率，同时参数却比VGGNet少。之后很多方法都建立在ResNet的基础上完成的，例如检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet。在ResNet推出不久，Go
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2024-03-16 13:46:40
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java中的引用和GC简介：java中有四种引用：强软弱虚 强引用： strong Reference，=就是强引用方式，即时出现OOM，GC都不会销毁强引用软引用： soft Reference，当Java所管理的内存趋于阈值时，GC将会销毁一部分软引用，释放内存。弱引用： weak Reference，就算Java所管理的内存没有趋于阈值，GC都有可能销毁部分弱引用。虚引用： 按照GC回收优先
在命令行中使用 Python 时，它可以接收大约 20 个选项(option)，语法格式如下：python [-bBdEhiIOqsSuvVWx?] [-c command | -m module-name | script | - ] [args]本文想要聊聊比较特殊的“-m”选项：关于它的典型用法、原理解析与发展演变的过程。首先，让我们用“--help”来看看它的解释：-m mod run l
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2024-08-30 14:41:48
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Unet系列+Resnet模型（Pytorch)一.Unet1.模型简介Unet的结构如图所示，网络是一个经典的全卷积网络，模型与FCN类似没有全连接层，但是相比于FCN逐点相加，Unet使用torch.cat将特征在channel维度进行拼接，使得特征可以重复利用达到了更好的图像分割效果。2.代码实现为了使得代码简单明了，可以将双卷积单独作为一个Block处理。import torch
impo
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2024-03-16 14:31:41
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RedNet: Residual Encoder-Decoder Network for indoor RGB-D Semantic SegmentationRedNet: 用于室内RGB-D语义分割的残差编码器-解码器网络代码地址：https://github.com/JindongJiang/RedNet摘要 室内语义分割一直是计算机视觉中的一项困难任务。在本文中，我们提出了一个用于室内RG
图像分割之U2-Net介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2005.09007.pdf 代码：https://codeload.github.com/NathanUA/U-2-Net/zip/masterU2net是基于unet提出的一种新的网络结构，同样基于encode-decode，作者参考FPN，Unet，在此基础之上提出了一种新模块RSU(ReSidual U-block
文章目录1.ResNet的创新1）亮点2）原因2.ResNet的结构1）浅层的残差结构2）深层的残差结构3）总结3.Batch Normalization4.参考代码 1.ResNet的创新现在重新稍微系统的介绍一下ResNet网络结构。 ResNet结构首先通过一个卷积层然后有一个池化层，然后通过一系列的残差结构，最后再通过一个平均池化下采样操作，以及一个全连接层的得到了一个输出。ResNet
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2023-12-12 17:19:06
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RefineNet: Multi-Path Refinement Networks forHigh-Resolution Semantic Segmentation (2017) 论文笔记文章的创新点在于decoder的方式，不同于U-Net在上采样后直接和encoder的feature map进行级联，本文通过RefineNet进行上采样，把encoder产生的feature和上一
@Bean是一个方法级别上的注解，主要用在@Configuration注解的类里，也可以用在@Component注解的类里。目的是创建一个类。当spring需要创建指定的一个类时会调用这个注解（@Bean）的方法。 一个对象@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Info {
String name;
i
1、torchvision的介绍torchvision 是 pytorch 中一个很好用的包，主要由 3 个子包，分别是 torchvision.datasets，torchvision.models 和 torchvision.transforms 参考官网：http://pytorch.org/docs/master/torchvision/index.html 代码：https://gith
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2024-04-16 10:15:18
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Resnet设计起因是随着网络层增加反而梯度下降困难，甚至起到反作用，因此加入残差结构。残差网络原理就是"正常梯度+消失梯度=正常梯度"，只要自身的梯度是正常的，就算加上多层后出现的消失的梯度也是正常的值，这样能够保证梯度正常反向传播。Resnet设计了两类残差块Basic_block和Bottleneck，分别用于不同层次的Resnet。完整代码Basic_block是两层的残差块,用于resn
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2024-05-07 10:18:37
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深度学习网络——resnet导入包定义常用卷积两层残差块的实现三层残差块的实现整个网络的实现不同网络层的实现 导入包导入需要使用的包，并声明可用的网络和预训练好的模型# -*- coding:UTF-8 -*-
# import torch
# import torchvision
#
# net = torchvision.models.resnet18()
# print(net)
im
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2024-05-27 18:47:59
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Hugging Face 是一个开源模型社区。目前已经共享 300k+ 模型，100k+ 应用，50k+ 数据集（截至 231114 数据），可视为 AI 界的 github。
原创
2023-12-11 10:23:06
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昨天Jerry的文章 纯JavaScript实现的调用设备摄像头并拍照的功能 介绍了纯JavaScript借助WebRTC API来开发支持调用设备的摄像头拍照的web应用。而我同事遇到的实际情况是，需要使用SAP UI5这个前端框架来开发web应用。在有了前一篇文章的知识储备后，在SAP UI5里完成这个功能，可以采取同样的思路。我们先回忆前一篇文章里提到的技术实现的要点：(1) 在web应用的
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2024-09-23 11:31:14
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huggingface NLP工具包教程2：使用Transformers引言Transformer 模型通常非常大，由于有数百万到数百亿个参数，训练和部署这些模型是一项复杂的任务。此外，由于几乎每天都有新模型发布，而且每个模型都有自己的实现，所以使用所有这些模型比较麻烦。transformers 库就是为了解决这个问题而创建的。目标是提供一个 API，通过它可以加载、训练和保存任何 Transfo
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2023-11-12 08:27:12
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文章目录课程介绍1. [Transformer models](https://huggingface.co/course/chapter1?fw=pt)什么是自然语言处理？pipeline(不常用 ）TransformersTransformer 模型由两部分组成：语言模型：Architectures vs. checkpoints2. [Using ? Transformers](https
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2024-03-25 15:04:43
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本章介绍使用Transformers库时最常见的用例。可用的模型允许许多不同的配置，并且在用例中具有很强的通用性。这里介绍了最简单的方法，展示了诸如问答、序列分类、命名实体识别等任务的用法。这些示例利用Auto Model，这些类将根据给定的checkpoint实例化模型，并自动选择正确的模型体系结构。有关详细信息，请查看：AutoModel文档。请随意修改代码，使其更具体，并使其适应你的特定用例
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2024-06-06 16:31:19
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