摘要: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection Abstract 据说有大量的方法可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大型数据集上对这些方法的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明。某些方法只在某些模型上运行,也只在某些问题上运 阅读全文
posted @ 2022-04-25 17:26 慢行厚积 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: End-to-End Object Detection with Transformers Abstract: 提出了一种将目标检测视为直接的集合预测问题的新方法。我们的方法简化了检测管道,有效地消除了对许多手工设计组件的需求,比如非最大抑制程序或anchor生成,它们明确地编码了我们关于任务的先验 阅读全文
posted @ 2022-03-16 18:52 慢行厚积 阅读(388) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PP-OCRv2: Bag of Tricks for Ultra Lightweight OCR System Abstract 光学字符识别(OCR)系统已广泛应用于各种应用场合。设计OCR系统仍然是一项具有挑战性的任务。在以前的工作中,我们提出了一个实用的超轻量级OCR系统(PP-OCR),以 阅读全文
posted @ 2022-03-14 19:38 慢行厚积 阅读(697) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: PP-OCR: A Practical Ultra Lightweight OCR System Abstract 光学字符识别(OCR)系统已广泛应用于各种应用场景,如办公自动化(OA)系统、工厂自动化、在线教育、地图制作等。然而,由于文本外观的多样性和计算效率的要求,OCR仍然是一项具有挑战性的 阅读全文
posted @ 2022-03-14 19:38 慢行厚积 阅读(742) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: A Survey of Visual Transformers Abstract Transformer是一种基于注意力的编码器-解码器架构,它彻底改变了自然语言处理领域。受这一重大成就的启发,近年来在将类似transformer的架构应用到计算机视觉(CV)领域方面进行了一些开创性的工作,这些工作 阅读全文
posted @ 2022-03-10 17:52 慢行厚积 阅读(713) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: MMGCN: Multi-modal Graph Convolution Network for Personalized Recommendation of Micro-video ABSTRACT 个性化推荐在许多在线内容分享平台中扮演着核心角色。为了提供高质量的微视频推荐服务,考虑用户与项目( 阅读全文
posted @ 2021-09-29 16:38 慢行厚积 阅读(2194) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: Multi-modal Knowledge Graphs for Recommender Systems ABSTRACT 在各种在线应用中,推荐系统在解决信息爆炸问题和增强用户体验方面显示出了巨大的潜力。为了解决推荐系统中的数据稀疏和冷启动问题,研究人员提出了基于知识图谱(KGs)的推荐,利用有价 阅读全文
posted @ 2021-09-29 16:38 慢行厚积 阅读(2801) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一. 官方版本 后面发现官方有给https://github.com/opencv/opencv/releases 想查看支持哪些函数,即看./opencv-4.5.3/platforms/js/opencv_js.config.py 二.自己编译 参考https://docs.opencv.org 阅读全文
posted @ 2021-09-26 16:44 慢行厚积 阅读(2275) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: Deep & Cross Network for Ad Click Predictions ABSTRACT 特征工程是许多预测模型成功的关键。然而,这个过程并不简单,经常需要手动的特性工程或穷举搜索。DNNs能够自动学习特征交互;然而,它们隐式地生成了所有的交互,并不能有效地学习所有类型的交叉特征 阅读全文
posted @ 2021-09-10 14:18 慢行厚积 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Wide & Deep Learning for Recommender Systems ABSTRACT 具有非线性特征变换的广义线性模型被广泛应用于具有稀疏输入的大规模回归和分类问题。通过一系列cross-product特征变换的特征交互的记忆(memorization)是有效且可解释的,而泛化 阅读全文
posted @ 2021-09-10 14:17 慢行厚积 阅读(242) 评论(0) 推荐(0) 编辑