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除了AI業內關心他們如何支持語料稀缺的冷門語言,以及如何在BLEU基準測試上提高7個點以外。也有來自西非的網友認為,語言障礙正是全球互聯網用戶數量進一步...
Faiss 的全稱是Facebook AI Similarity Search,是由 Facebook 開發的適用于稠密向量匹配的開源庫,作為向量化檢索...
Yolov5的結構其實和Yolov4的結構還是有一定的相似之處的,但也有一些不同,這里還是按照從整體到細節的方式,對每個板塊進行講解。這里給出YOLO ...
基于Cascade R-CNN的布匹檢測算法提高目標檢測性能
布匹缺陷檢測任務的難點可能有以下幾個方面:小目標問題,缺陷具有極端的寬高比,樣本不均衡。在MS COCO數據集[1]中,面積小于32×32像素的物體被認...
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...
文本分類是 NLP 中最常見的任務之一, 它可用于廣泛的應用或者開發成程序,例如將用戶反饋文本標記為某種類別,或者根據客戶文本語言自動歸類。另外向我們平...
3D 點云廣泛應用于 3D 識別技術中。一些特別的應用領域往往對 3D 點云識別的安全性有更高的要求,如自動駕駛、醫療圖像處理等。學界目前對點云安全性的...
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...
如何利用多個上下文信息來做同義實體發現問題上進行了一些新的探索
作者采用了如下圖所示的模型結構:檢索器 (context retriever)通過檢索的方式從海量文本中選擇一組實體被提到的句子;編碼器(context...
數據增強廣泛是機器學習中常用的數據處理手段,不同的數據集通常會利用針對性的數據處理手段來處理。例如MNIST大多使用尺度、旋轉和平移的操作,也有加入顏色...
為了能夠使得輸入圖像兼容更多的網絡,預處理時對圖像的高和寬進行了限制,使其能夠被16整除。確保網絡中一些含有降采樣操作的層(conv with stri...
基于深度學習的推薦算法大部分都存在不同程度的數據集缺失和源碼缺失
不同工作采用的數據集,驗證方法,性能指標,數據預處理步驟都不同,這使得性能對比很困難,無法確定哪個工作在相同的應用環境中表現最好。而且很多工作不開源數據...
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