摘要：
分割给定图像中的不同对象一直是计算机视觉领域的一项非常重要的任务。多年来，我们已经看到像 Deeplab 这样的自编码器模型被用于语义分割。在所有分割模型中，仍然有一个名字居于首位那就是U-Net。U-Net 于 2018 年发布，从那时起它获得了巨大的普及，并以某种形式用于与分割相关的几个不同任务 阅读全文
摘要：
在文本自动理解的NLP任务中，命名实体识别(NER)是首要的任务。NER模型的作用是识别文本语料库中的命名实体例如人名、组织、位置、语言等。 NER模型可以用来理解一个文本句子/短语的意思。它可以识别文本中可能代表who、what和whom的单词，以及文本数据所指的其他主要实体。 在本文中，将介绍对 阅读全文