Fbank是需要語音特征參數(shù)提取方法之一装获，因其獨特的基于倒譜的提取方式希停，更加的符合人類的聽覺原理纤壁，因而也是最為普遍、最有效的語音特征提取算法榕订∥鱿裕基于濾波器組的特征 Fbank(...
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基于Fbank的語音數(shù)據(jù)特征提取 -
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ncnn源碼閱讀筆記（三）
繼續(xù)上一篇，上一篇最后有這么一段代碼： 這一段就是把對應的特殊參數(shù)傳遞給根據(jù)不同的層類型創(chuàng)建的layer對象梳侨。這里說的不同的層類型目前主要有以下這么多（編譯ncnn過程中生成...
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ncnn fastMalloc函數(shù) 內存對齊式分配 代碼淺析1 起因 工作需要蛉威，簡單熟悉下ncnn（騰訊的一個神經(jīng)網(wǎng)絡前向計算框架）相關的源碼∽卟福看到有關內存對齊的一段代碼蚯嫌，忍不住分析一番。 涉及到C語言的指針丙躏、內存择示，總會讓人有些頭大，...
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Cmake中find_package命令的搜索模式之配置模式(Config mode)
??前面有介紹過find_package的兩種搜索模式之一模塊模式（請參考Cmake命令之find_package介紹[http://www.reibang.com/p/a...
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目標檢測算法的評估指標：mAP定義及計算方式前面依次介紹了： 1晒旅，《從零開始在Windows10中編譯安裝YOLOv3》 2栅盲，《在Pascal VOC 數(shù)據(jù)集上訓練YOLOv3模型》 3，《在COCO 數(shù)據(jù)集上訓練YO...
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代碼閱讀-deformable detr（七）
這一篇我們主要總結一下deformable detr中值得注意的幾個地方。 DeformableTransformer 中在不使用two_stage的條件下提供的refere...
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代碼閱讀-deformable DETR （五）
這一篇我們來看一下?lián)p失函數(shù)的定義鱼鼓。 該類定義前的注釋指出DETR的損失包含兩步： 計算模型輸出和gt之間的二分圖匹配拟烫； 對于匹配成功的數(shù)據(jù)對監(jiān)督其類別和box 在初始化函數(shù)的...
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代碼閱讀-deformable DETR （三）
這一篇我們來分析一下將 multi-scale deformable attention 取代self-attention的transformer的構造。 首先來看一下編碼器...
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代碼閱讀-deformable DETR （二）
這篇我們分析一下deformable DETR的核心部分 multi-scale deformable attention蚓哩。首先看一下其數(shù)學形式： 其中M表示attentio...
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代碼閱讀-deformable DETR （一）
因為相對transformer做一些改動看看效果构灸，所以接下來這幾天先來看看deformable DETR的代碼實現(xiàn)。 先來看models的內容： 文件position_enc...
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FastAPI傳輸響應文件
最近博客項目有一個需求,博客前端通過mavon-editor上傳圖片,后端將其保存在數(shù)據(jù)庫中,而這就出現(xiàn)了一個為問題,如何通過FastAPI傳輸這種文件,以及如何對它編碼解碼...
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圖解Numpy的tile函數(shù)
Numpy的 tile() 函數(shù)岸梨，就是將原矩陣橫向喜颁、縱向地復制。tile 是瓷磚的意思曹阔，顧名思義半开，這個函數(shù)就是把數(shù)組像瓷磚一樣鋪展開來。 舉個例子赃份，原矩陣： 橫向： 結果： ...
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超全面目標檢測算法綜述聲明：本文大部分參考機器之心的文章《從RCNN到SSD寂拆，這應該是最全的一份目標檢測算法盤點》，僅作為學習之用抓韩，如若侵權纠永，請馬上聯(lián)系我刪除。（另外谒拴，強烈安利機器之心尝江，文章質量都...
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一步步解析Attention is All You Need！本文將通過細節(jié)剖析以及代碼相結合的方式英上，來一步步解析Attention is all you need這篇文章炭序。 這篇文章的下載地址為：https://arxiv.org/a...
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[翻譯]Network In Network英文原文請點這里 摘要 我們提出了一種新型的深度網(wǎng)絡結構啤覆，稱為“Network In Network”（NIN），它可以增強模型在感受野（receptive field）內對...
