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在验证集的小规模的 Setting(ResNet50,704x256)下,SparseBEV 能取得 55.8 NDS 的性能,同时保持 23.5 FPS 的实时推理速度,充分发挥了 Sparse 设计带来的优势。...
由于数码相机做过了宽动态处理,对普通数码照片进行归一化,可以简单的将0-255线性映射到0-1。而医学图像、遥感图像则不能简单的利用最小最大像元值归一化到0-1。...
对人工智能技术在军事情报领域应用与研究现状进行了分析梳理,以期为后续军事情报研究提供借鉴。从情报智能分析与军事指挥决策方面,梳理总结了人工智能在军事情报工作中的发展与应用现状。基于情报工作流程,分析了人工智能技术下的军事情报服务模型。系统梳理了美国智能情报系统典型项目研究发展状况,并对人工智能在军事...
请注意,所有剩余的命令都将从Darknet目录执行。因此,所有路径都将相对于该目录,并且数据集目录应该是相对于Darknet目录的一个文件夹。...
数据驱动意味着在数据和模型的天平上侧重于数据,例如大数据分析、数据科学、机器学习等。数据驱动方法(图3)的本质是在没有对应模式的情况下,通过数据进行映射的学习,建立输入和输出之间的映射关系,现在的人工智能大多都是依靠数据驱动。...
根据我们的实验分析,我们认为实现这一目标的关键在于提升检测器在 BEV 空间和 2D 空间的适应性。这种适应性是针对 query 而言的,即对于不同的 query,检测器要能以不同的方式来编码和解码特征。...
语言大模型(如 GPT-3/4、LLaMA 和 PaLM)使用 token 作为基本单位进行工作。它们接受文本作为输入,将其转换为 token(整数),然后预测接下来应该出现哪些 token。 通过操作这些 token,可以更好地了解它们在语言模型内部的工作原理。...
将统一的人体姿态分析框架解耦成不同的模块组件,通过组合不同的模块组件,可以便捷地构建自定义人体姿态分析模型。 本文主要对动物关键点检测模型进行微调与测试,从数据集构造开始,详细解释各模块作用。对一些新手可能会犯的错误做一些说明。...
自动语音识别技术,简单来说其实就是利用计算机将语音信号自动转换为文本的一项技术。这项技术同时也是机器理解人类言语的第一个也是很重要的一个过程。...
相比于 BFS,Dijkstra 算法新增了cost_so_far用于记录从当前点current到起点的路径所需要的代价,并将搜索规则改为优先搜索cost最小的点.如下图所示,,Dijkstra 算法会绕过中央难走的草地....
说起来降噪问题如此简单明了,但自从信号处理开宗立派起,研究人员一直在孜孜不倦地提出各种降噪算法。我最早也没搞懂,大家何必纠结于这么简单的问题,而不去考虑更复杂,更贴近实际的花哨应用?...
人类社会的发展就是不断发现、理解与创造的过程。原始社会利用工具解决生活问题,发现现象并理解现象背后的规律,进而改造甚至创造这个世界,这就是人类社会发展的脉络。...
一般而言,越复杂的任务,越充裕的资源,应该是各自用更加专业的方案来做各自的上限才会比较高,大模型能提供的,是一个基础的、快速的、zero shot或者few shot的baseline方案。...
该研究的结果适用于一般数据集,可以扩展到交叉注意力层,并且研究结论的实际有效性已经通过彻底的数值实验得到了验证。该研究建立一种新的研究视角,将多层 transformer 看作分离和选择最佳 token 的 SVM 层次结构。...
数学、物理不但是其他学科的基础,更是AI的基础。为什么要基于物理学研究AI基础理论?这是因为物理学是研究物质运动最一般规律和物质基本结构的学科,是自然科学的带头学科,其他各自然科学学科的研究基础都建立在物理学科之上,而且哲学与物理的关系也非常紧密。...
深度学习这几年特别火,就像5年前的大数据一样,不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内,所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。...
这种编码方式又叫做 Sinusoidal编码 。直觉上看,第个位置的表征向量维度是 ,这个向量的奇数位置元素使用余弦值,偶数位置元素使用正弦值。...
CPU 和GPU 均具有通用性,但以频繁的内存访问导致资源消耗为代价。CPU 和 GPU 都是通用处理器,可以支持数百万种不同的应用程序和软件。...