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YOLOv3 是當前最先進的實時檢測目標的系統,相比于前兩個版本,第三版針對小目標的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...
立方體有自己的trng(真隨機數生成器),可以創建隨機數流。它也有prng(偽rng),因此可以用作密碼引擎,主要用于試驗和游戲。它有一個16兆比特(2...
基于Transformer模型的上下文嵌入何時真正值得使用?
作者發現,在決定BERT-embedding和Glove-embedding的效果性能方面,訓練數據量起著關鍵作用。通過使用更多的訓練數據,非上下文嵌入...
作為頂會,評選“最佳論文”和“終身成就獎”幾乎已經是一項“標配”,ACL也不例外。往年會議通常會在正會上宣布獲獎論文/嘉賓,但今年主辦方在會議前一個月就...
人臉識別究竟如何工作?亞馬遜、谷歌、IBM、微軟現在在用什么?
我在進行手動標記時,只要露出四分之一臉就算一個人臉,而我的同事們有的會把不明顯的也算作人臉,或者看到眼睛、鼻子就算一張臉。所以每個人的判斷標準不同。
這項工作是Harwath等人早期一項研究的擴展,他們當時研究將語音與相關主題的圖片相連接。在早期研究中,他們從Mechanical Turk平臺的分類數...
首先,用戶(通常是數據科學家)需要整理和準備數據集,這個階段稱為提取/轉換/加載(ETL)。這項工作現在可以通過 Apache Spark 3.0 在 ...
最近的研究都在考慮如何通過一個大一統模型一次性解決這三種問題。目前的最佳的方法基本都是基于span-based和seq2seq的,然而span-base...
吳恩達在該書中從頭到尾一直強調:由于機器學習是一個迭代的過程,快速迭代至關重要。比起去思考如何為你的問題建造一個完美的機器學習系統,不如先盡快造出一個簡...
與最先進的人工設計架構、基于強化學習的架構搜索方法、以及基于進化算法的其他自動化方法的結果相比,結構突變算法在分類錯誤上稍高出前幾種方法,但耗時要少得多...
MIMLab 將用增強數據集獲得的識別準確率和原始數據集獲得的準確率進行對比,發現對于常見疾病,其識別準確率提高了 20%。對于某些罕見疾病,準確率提高...
為了能夠更準確地構建模型,現在機器學習應用通常要處理大量的數據并生成多種特征,這已成為必要的。而 Python 的 datatable 模塊為解決這個問...
數據可視化用來創造一條快速認識數據集的捷徑,圖形化的數據表示方法能夠將人類的注意力吸引到重要目標,搭建人類與數據進行溝通的橋梁。根據不同數據集的特點,對...
Ariza部署了一個WebApp利用圖像分析技術診斷患者是否患有瘧疾
在諸多瘧疾診斷方法中,鏡檢法是許多醫院的支柱,它的具體流程是先把患者血液涂抹在載玻片上,用造影劑染色以區分血紅細胞內的寄生蟲,然后經專業訓練的臨床醫生再...
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