介绍：RARE（Robust text recognizer with Automatic Rectification，具有自动校正功能的鲁棒性文本识别器）是由**空间变形网络(STN)和序列识别网络(SRN)**组成。在测试中，首先通过predicted Thin-Plate-Spline(TPS)对图像进行校正，为后续的SRN(通过序列识别方法识别文本)生成更“可读”的图像。RARE模型在识别
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2024-04-26 17:19:39
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电商图片采集工具，图片采集软件可以采集网站上的各种图片，用户可以采集到各种高清图源。今天给大家分享一款免费的网页图片采集工具，支持任意格式的图片采集，只需要导入链接即可批量采集图片。还有更多的采集方式：输入关键词全网文章图片采集/任意网站所有图片采集！不仅可以采集大量的图片还可以对每一张图片进行批量压缩/放大/添加水印等等处理/详细如图这款免费采集网页图片的软件有以下功能特点：1、支持不同网页的图
概念输入的微小改变产生了输出的较大差异。比如一个识别动物的模型，一开始输入马的特征数据，模型能判断出该输入为马；稍微改动一点之后，比如眼睛稍微大一点，模型马上把输入的动物判别成牛了。模型过拟合在模型参数角度来看，是由两个原因造成的：参数量很多参数很大如果能解决上述两个问题或者其中的一个，过拟合问题预期都能有效缓解。规避方法1. dropout前向传播每一个batch_size时每个神经元都以一定的
部分跟新于：4.24日 torchvision 0.2.2.post3torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。torchvision的详细介绍在：https://pypi.org/project/torchvision/torchvision主要包括一下几个包：
vision.datasets : 几个常用视觉数据集，可以下载和加载，这
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2024-05-17 19:46:47
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支持向量机是在高维空间找一个最优分隔平面来进行分类的一种方法。人脸图像一般维度很高，至少上万，如果你用支持向量机，通过核函数继续投影到更高维空间，非常耗时，性能也很差。神经网络的话，直接用来人脸识别也是不现实的。常用的方法有神经网络的升级版本：深度学习(deep learning)。百度也成立了深度学习的研究院。深度学习的人脸识别，效果非常好，成为了现今研究的热门。还有就是几何特征识别方法，这些方
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2024-05-15 14:48:11
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Socher等人于2013年提出了RNTN（Recursive Neural Tensor Networks）模型，即使用张量（Tensor）来表示组合参数。常用的三阶张量可以被理解为多个矩阵构成的向量，其中每个矩阵可以被认为是某种类型的组合操作，最终组合在一起。通过张量，既可以减少所需学习的参数，也可以表示丰富的组合操作，因此RNTN模型也取得了较好的效果。在细粒度情感分
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2024-05-19 12:57:33
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距离上一篇关于Web API的文章有好些时间了，在那篇文章中提到的方法是非常简单而有效的，我在实际的项目中就这么用了，代码经过一段时间的磨合，已经很稳定了，所以我打算写篇总结，并在最近这段时间里提供一个ASP.net Web API的综合例子。对四个HTTP方法的理解 众所周知，HTTP有四个方法，GET、POST、PUT和DELETE，分别对应数据库的SELECT、INSERT、UPDATE和
预训练是什么意思预训练预训练思想的本质 预训练预训练的简单概括 使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻。预训练思想的本质1.模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务进行预训练 2.将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤 上面两句话分别从两个不同的角度来解释预训练思想的本质。第一句话从模型的角度，第二句话从数据的角度学习任务的分解 “预训练”
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2024-03-01 14:32:12
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这里论文中提到的技巧做笔记。InceptionV4 （）GoogLeNetV4）何凯明在Residual Learning 中提到的深度网路的训练，目的是为了稳定网络输出
①先warm-up, very low learning rate
②high learning rateResNet的结构的核心思想是恒等快捷连接（identity shortcut connection）的结构，可以跳过多个
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2024-07-06 21:32:09
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resnet中最中重要的就是
原创
2023-05-18 17:34:34
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# Android Reset Key
## 介绍
在Android开发中，reset key（重置密钥）是一种用于对应用程序或数据进行重置的机制。reset key的使用可以确保应用程序在某些情况下能够返回到初始状态，例如在用户忘记密码时重置应用程序的登录状态。
本文将介绍如何在Android应用程序中使用reset key，以及如何实现一个简单的重置功能。
## 使用reset key
原创
2023-12-01 06:28:11
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1. 结构相似度 这篇文章的研究背景是建立一个衡量图像质量好坏的测量准则。客观图像质量测量分为两种，一种是使用参考标准图像，另一种是无参考标准图像。而本文是第一种类型的客观图像质量测量。 假设人类视觉系统（HVS）倾向于抽取结构化信息。 遭到批评的算法：一幅图像的信号可以理解称为一幅无噪声信号图像（Refference Image Signal）和一幅误差信号（Err
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2024-09-18 14:38:43
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BHuman框架中，最为核心的部分就是Representation和Module，几乎所有的重要功能都是由这种体系来实现的。如果需要重构BHuman的代码框架添加自己需要的功能，或者借鉴Bhuman重写一个新的机器人框架，学习Representation和Module理论都是首要的。Representation和Module的功能描述根据BHuman开源库中Coderelease2019里的描述，
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2024-10-28 19:58:48
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残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出，resnet在2015 年的ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）中取得了冠军，其与传统的卷积神经网络相比主要有两个亮点：（1）提出residual结构（残差结构），并搭建超深的网络结构(突破1000层)；（2）使用Batch Normali
验证集是验证还是训练？训练集用于训练模型的参数，验证集用于训练模型的超参数。不同超参数（hyper-parameter）组合，就对应着不同的潜在模型。验证集上跑的，实际上是一个模型集合，验证集的存在，就是为了从这一堆可能的模型中，找出表现最好的那个。超参数重要性？超参数包括训练轮数，学习速率等等。如果一个模型，训练数据比别人多得多，效果就会很好（参数训练的很到位），但是模型的架构（超参数设定）未必
AI达人特训营2022/6/14 雾切凉宫一、项目简介 现在自动驾驶场景中，天气和时间（黎明、早上、下午、黄昏、夜晚）会对传感器的精度造成影响，比如雨天和夜晚会对视觉传感器的精度造成很大的影响。此项目旨在对拍摄的照片天气和时间进行分类，从而在不同的天气和时间使用不同的自动驾驶策略。 *以上为在未标注数据集中的检测结果二、数据集来源及分析 使用公共数据集天气以及时间分类 - 飞桨AI Studio
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2024-06-25 15:25:06
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re模块简单介绍与使用简介re模块是python独有的匹配字符串的模块；该模块中的很多功能是基于正则表达式实现的；Python自1.5版本起增加了re 模块，它提供 Perl 风格的正则表达式模式；导包import re 正则表达式的基础语法正则表达式是什么描述了一种字符串匹配的模式（pattern）功能一：用来检查一个字符串串是否含有某种子字符串功能二：将匹配的子串（满足规则的字符串）
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2024-05-19 08:09:40
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# PyTorch模型剪枝：以ResNet50为例
随着深度学习的发展，神经网络模型的规模越来越大，这使得它们在推理时需要消耗大量的计算资源和内存。为了解决这一问题，模型剪枝应运而生。本文将以PyTorch中的ResNet50模型为例，讲解模型剪枝的基本原理和实现方法，并提供相关代码示例。
## 什么是模型剪枝？
模型剪枝是一种减少网络规模的方法，主要通过去除不必要的参数和连接，从而使得模型
原创
2024-10-23 05:34:04
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目录重构基础模型冻结权重下一步下载源 - 300.4 KB在本系列文章中，我们将应用深度学习网络ResNet50来诊断胸部X射线图像中的Covid-19。我们将使用Python的TensorFlow库在Jupyter Notebook上训练神经网络。此项目所需的工具和库是：IDE：Jupyter Notebook库：TensorFlow 2.0KerasNumPyMatplotlibCV2我们假设
ResNeXt50、ResNest50、ResNet50、EfficentNet对比 ResNet50和ResNeXt50附一张ResNet的结构图：(图片后期再补充) ResNeXt50思想，就在于将卷积中的基数，完成整个算横向层面卷积层的拓展。根据文章的结果显示，在imageNet-1K的数据集上，错误率在不断下降。但根据论文提交的数据来看，相比大部分数据下降效果可能不明显
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2024-06-03 21:33:42
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