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图解机器学习 | 回归树模型详解
用于回归任务的决策树称作回归树,属性选择与生长方式与分类决策树不同。本文讲解决策树回归算法的核心思想、启发式切分、最优属性选择、过拟合、正则化、以及缺失值处理等关键知识点。
基于EasyCV复现ViTDet:单层特征超越FPN
ViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-based Mask R-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法,而ViT-based Mask R-CNN给出了用ViT作为backbone的Mask R-CNN的训练技巧,并证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。而ViTDet进一步改进了一些设计,证明了ViT作为backone的检测模型可以匹敌基于FPN的backbone(如SwinT和MViT)检测模型。
阿里灵杰融合智能算力,全栈AI服务为探索者铺路
阿里灵杰大数据AI一体化平台提供全流程的开发和运维服务。尤其在模型训练和推理性能、大数据与AI工程能力方面,凭借技术领先性和丰富落地实践,成为区别传统AI集群的独特优势所在。
BEVFormer-accelerate:基于EasyCV加速BEVFormer
BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法,通过融合环视相机图像的空间和时序特征显式的生成具有强表征能力的BEV特征,并应用于下游3D检测、分割等任务,取得了SOTA的结果。
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