該文章作者團(tuán)隊(duì)來自香港中文大學(xué)、騰訊優(yōu)圖、思謀科技等,收錄于ECCV2020.現(xiàn)階段,無錨框的目標(biāo)檢測方法稱為流行,該論文提出了深度分析box來提升檢測性能的方法。查看全文>>
對于一家品牌電商,連接著供應(yīng)商和用戶,改善供應(yīng)鏈的同時(shí)給用戶提供高品質(zhì)、高質(zhì)量、無大牌溢價(jià)的商品。營銷側(cè)業(yè)務(wù)場景是在線電商的重中之重,面臨的場景挑戰(zhàn)包括查看全文>>
深度相機(jī)是近幾年興起的新技術(shù),相比較傳統(tǒng)的相機(jī),深度相機(jī)在功能上添加了一個(gè)深度測量,從而更方便準(zhǔn)確的感知周圍的環(huán)境及變化。深度相機(jī)有很多的應(yīng)用場景,在我們?nèi)粘I钪杏泻芏嗌疃认鄼C(jī)的影子。那它可以用來做什么?三維建模、無人駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、手機(jī)人臉解鎖、體感游戲等都用到了深度相機(jī)來實(shí)現(xiàn)其功能。iPhone X中最大的創(chuàng)新就是使用了前置深度相機(jī)。查看全文>>
什么是類別不平衡問題。其實(shí),在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中,采集的數(shù)據(jù)(建模樣本)往往是比例失衡的。比如網(wǎng)貸數(shù)據(jù),逾期人數(shù)的比例是極低的(千分之幾的比例);奢侈品消費(fèi)人群鑒定等。查看全文>>
對于程序員來講,成為頂級(jí)開源項(xiàng)目的貢獻(xiàn)者是一件有意義的事,當(dāng)然,這也絕非易事。如果你正從事人工智能有關(guān)的工作,那么你一定了解諸如Google Tensorflow,F(xiàn)acebook Pytorch這樣的開源項(xiàng)目。下面我們就說一說如何成為這些頂級(jí)的開源項(xiàng)目的Contributor。查看全文>>
本文的目的是向NLP愛好者們詳細(xì)解析一個(gè)著名的語言模型-BERT。 全文將分4個(gè)部分由淺入深的依次講解。查看全文>>