丁我爱

在过往的十年里，卷积神经网络CNN支配了计算机视觉的技术发展，下一个十年，或许将由Transformer接过接力棒了？ 还记得在2020年的年末回顾中（《[年终AI大事件回顾...

公输睚信

本文旨在实现抠图算法 Semantic Human Matting 的第二阶段模型 M-Net，也即 Deep Image Matting。值得说明的是，本文实现的模型与原始...

公输睚信

上一篇文章 Pytorch 实现自定义卷积：以 2.5 维卷积（2.5D Convolution）为例 已经简要的讲解了使用 Pytorch 来自定义卷积层，但略有不足的是没...

医学小白学生信

1 概述 无监督的算法在训练的时候只需要特征矩阵X，不需要标签。有监督学习是在模型在训练的时候，即需要特征矩阵X，也需要真实标签y。聚类算法又叫做“无监督分类”，其目的是将数...

VincentTeddy

RepVGG将训练推理网络结构进行独立设计，在训练时使用高精度的多分支网络学习权值，在推理时使用低延迟的单分支网络，然后通过结构重参数化将多分支网络的权值转移到单分支网络。R...

Superhi

Transformer 模型 （速度快） 使用了 Self-Attention 机制，不采用RNN顺序结构，使得模型可以并行化训练，而且能够拥有全局信息。 Transform...