DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection组会汇报 现有的实时检测器一般为基于cnn的架构,在检测速度和准确性上实现了合理的权衡。然而,这些实时检测器通常需要NMS来进行后处理,这通常很难进行优化,而且不够健壮,从而导致检测器的推理速度慢。近年来,基于transformer的检测器取得了显著的性能。然而,DETR的高计算成本问题尚未得到有效的解决,这限制了DETR的实际应用,导致无法充分利用其好处。虽然DETR简化了目标检测流程(pipeline)的过程,但由于模型本身的计算成本高,很难实现实时目标检测。本文重新考虑了DETR,并对其关键组件进行了详细的分析和实验,减少了不必要的计算冗余。提出了一种实时检测器(RT-DETR),RT-DETR不仅在精度和速度方面优于目前最先进的实时检测器,而且不需要后处理,因此检测器的推理速度没有延迟,而且保持稳定,充分利用了端到端检测流程(pipeline)的优势。
2024-05-13 21:28:52 716KB 人工智能
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使用说明 分对话系统和机器翻译两部分 data为数据集 model为训练的模型 translation文件夹下又分了Seq2Seq和transformer两个模型,大家按需查看使用 以transformer文件夹为例,attention.py主要实现了注意力机制,transformer.py实现了transformer的主体架构,data.py为数据的预处理以及生成了词典、dataset、dataloader,readdata.py运行可以查看数据形状,train.py为训练模型,predict.py为预测,config.py为一些参数的定义。 transformer机器翻译的模型是用cuda:1训练的,如果要使用可能需要修改代码 如:gpu->cpu,即在CPU上使用 torch.load('trans_encoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage) torch.load('trans_decoder.mdl', map_location= lambda storage, loc: storage)
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八数码问题网页可视化
2024-05-11 15:19:19 375KB 人工智能
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AI配音专家,只需要把文案就可生成几十种声音的音频,萝莉音,御姐音,东北方言,四川方言,粤语,还有英文发音。
2024-05-09 18:45:02 114.93MB 人工智能
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基于 pytorch-transformers 实现的 BERT 中文文本分类代码 数据: 从 THUCNews 中随机抽取20万条新闻标题,一共有10个类别:财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐,每类2万条标题数据。数据集按如下划分: 训练集:18万条新闻标题,每个类别的标题数为18000 验证集:1万条新闻标题,每个类别的标题数为1000 测试集:1万条新闻标题,每个类别的标题数为1000
2024-05-09 10:42:25 732.57MB pytorch bert 文档资料 人工智能
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2024-05-08 19:12:12 10.82MB PPT模板
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超级漂亮的二次元模型 擅长二次元女性创作 适合对AI绘图感兴趣的小白 下载stable-diffusion-webui或者novelai-webui后 把ckpt模型放在models\Stable-diffusion\下 把vae模型放在models\VAE\下 把embedding模型放在\embeddings\下 把lora模型放在 \extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora\下
2024-05-08 10:43:51 703B 人工智能
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专业研究机构研究人工智能相关技术书籍、发展报告、行业报告 供人工智能行业学生,程序员,产品经理,从业者等多个职位人员需要 适合了解,研究,调研,学习等多项用途。
2024-05-08 09:08:16 8.37MB 人工智能
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21个项目玩转深度学习:基于Tensorflow的实践详解PDF版本
2024-05-07 20:13:29 129.33MB 深度学习 TensorFlow 人工智能
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MCA: Multidimensional collaborative attention in deep convolutional neural networks for image recognition MCA:用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力
2024-05-07 19:17:45 4.1MB 深度学习 人工智能
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