1.常見三線表畫法 \usepackage{graphicx} 2.控制表格寬度 將{cccc}修改如下\begin{tabular}{p{3cm}<{\centering}...
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MMClassification/MMPretrain安裝使用1. 安裝及測(cè)試 https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/1.x/get_started.html#id2[https:/...
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擴(kuò)散模型與GLIDEOpenAI最近發(fā)布了DALL-E 2.可看作是CLIP+GLIDE.GLIDE是一個(gè)擴(kuò)散模型，想弄清楚DALL-E 2,需要先了解擴(kuò)散模型及GLIDE的原理晌杰。 1.DDPM...
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CLIP論文閱讀筆記論文CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision Abstract ...
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VLP大規(guī)模數(shù)據(jù)集收集策略1.Wukong的一億圖文對(duì)數(shù)據(jù)集收集策略: Wukong：100 Million Large-scale Chinese Cross-modal Pre-training ...
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Augmix數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法augmix是對(duì)同一張圖片施加不同的數(shù)據(jù)增強(qiáng)跷睦，然后將多張 增強(qiáng)后的圖片疊加。AugMix其實(shí)是混合同一個(gè)圖像的經(jīng)過不同數(shù)據(jù)增強(qiáng)得到的圖像肋演，而CutMix和MixUp是混合兩個(gè)...
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AAAI2021論文解讀：Distilling Localization for Self-Supervised Representation Learning這篇論文的核心是通過顯著性估計(jì)的方法將圖像前景粘貼到其他背景圖像中抑诸，進(jìn)行對(duì)比學(xué)習(xí)，對(duì)比學(xué)習(xí)部門完全沿用現(xiàn)用方法爹殊，所以應(yīng)用在下游任務(wù)如檢測(cè)蜕乡，單實(shí)例多實(shí)例的矛盾仍然沒有解決，但是...
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你好梗夸，請(qǐng)教下层玲，運(yùn)行可執(zhí)行文件生成.wav，linux系統(tǒng)下是自動(dòng)播放音頻還是要手動(dòng)自己播放反症。我的是遠(yuǎn)程的機(jī)器辛块，不知道能不能自動(dòng)播放。非常感謝铅碍。
Linux 下使用使用科大訊飛語(yǔ)音合成SDK筆記
Linux 下使用科大訊飛語(yǔ)音合成的功能首先我們需要先到科大訊飛注冊(cè)并在控制臺(tái)中選擇創(chuàng)建響應(yīng)的應(yīng)用润绵，我們開通語(yǔ)音合成并選擇相應(yīng)的SDK進(jìn)行下載。下載之后可以得到一個(gè)Zip包胞谈，...
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自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法--Barlow TwinsAbstract SSL需要學(xué)習(xí)對(duì)輸入的擾動(dòng)（可以理解為一張圖像的不同視角）保持不變的編碼（embedding）尘盼。但是這會(huì)造成平凡常數(shù)解（trivial constant s...
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自監(jiān)督學(xué)習(xí)算法整理該領(lǐng)域論文主要來(lái)自三大組：Facebook AI Research (FAIR) ：MoCo v1&v2, SwAV，Simsiam,TwinsGoogle Research...
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SIMCLR V2論文整理摘要目前利用大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的主要方法是無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練+監(jiān)督型調(diào)參烦绳。本文提出的方法包括三部分1）使用SIMCLRv2對(duì)一個(gè)大型的resnet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無(wú)監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)卿捎，2）在少量有...
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Simclr論文整理摘要 本文提出的對(duì)比式自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法不需要專有結(jié)構(gòu)或者 memory bank，結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單爵嗅。主要證明了一下幾點(diǎn)1）多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法的組合對(duì)于預(yù)測(cè)任務(wù)的有效設(shè)計(jì)是非常重要的；...
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論文整理：LEARNING AND EVALUATING REPRESENTATIONS FOR DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION該論文提出了一種新的增強(qiáng)分布的對(duì)比學(xué)習(xí)方法笨蚁，該方法通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)來(lái)擴(kuò)展訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布睹晒，將增強(qiáng)后的數(shù)據(jù)也作為不同樣本進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)趟庄，自監(jiān)督學(xué)習(xí)傾向于讓不同樣本距離拉遠(yuǎn)，所以除了原...
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英文科研論文詞句積累
we study how to leverage the learned representations for one-class classification.2.We ...
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自監(jiān)督學(xué)習(xí)整理1. 自監(jiān)督學(xué)習(xí)定義 自監(jiān)督學(xué)習(xí)主要是利用輔助任務(wù)（pretext）從大規(guī)模的無(wú)監(jiān)督數(shù)據(jù)中挖掘自身的監(jiān)督信息伪很，通過這種構(gòu)造的監(jiān)督信息對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練戚啥，從而可以學(xué)習(xí)到對(duì)下游任務(wù)有...
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Simclr及CSI中對(duì)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法的相關(guān)實(shí)驗(yàn)simclr動(dòng)圖https://vdn1.vzuu.com/SD/9e10ead6-5a34-11eb-b86b-26b5ae12cbf4.mp4?disable_local...
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論文學(xué)習(xí)Self-supervised Learning:Generative or Contrastive本文為北大唐杰組發(fā)表的自監(jiān)督學(xué)習(xí)綜述論文 1 INTRODUCTION Yann LeCun將自監(jiān)督學(xué)習(xí)定義為”the machine predicts any parts ...
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自監(jiān)督學(xué)習(xí)綜述 | Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neural Networks: A Survey作者：Longlong Jing and Yingli Tian Self-supervised Visual Feature Learning with Deep Neur...