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4月前
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Transformers入门指南:从零开始理解Transformer模型
【10月更文挑战第29天】作为一名机器学习爱好者,我深知在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型的重要性。自从2017年Google的研究团队提出Transformer以来,它迅速成为NLP领域的主流模型,广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等多个任务。本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南,介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。
CVPR 2023 | 主干网络FasterNet 核心解读 代码分析
本文分享来自CVPR 2023的论文,提出了一种快速的主干网络,名为FasterNet。核心算子是PConv,partial convolution,部分卷积,通过减少冗余计算和内存访问来更有效地提取空间特征。
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5月前
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手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型
本教程由肆十二(dejahu)撰写,详细介绍了如何使用YOLOV5训练口罩检测模型,涵盖环境配置、数据标注、模型训练、评估与使用等环节,适合大作业及毕业设计参考。提供B站视频、CSDN博客及代码资源链接,便于学习实践。
ONNX 优化技巧:加速模型推理
【8月更文第27天】ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一个开放格式,用于表示机器学习模型,使模型能够在多种框架之间进行转换。ONNX Runtime (ORT) 是一个高效的推理引擎,旨在加速模型的部署。本文将介绍如何使用 ONNX Runtime 和相关工具来优化模型的推理速度和资源消耗。
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