何恺明团队最新研究:提出一个端到端的3D目标检测器VoteNet
分析并比较五种非常有用的深度学习框架的优点及应用。
BERT烹饪之法:fintune 的艺术
一种新的带有不确定性的边界框回归损失,可用于学习更准确的目标定位
GANs领域值得深入研究的七个问题,让我们得以窥视GANs未来的发展走向
突破有限的人类标注的限制,提供一种新的训练视频跟踪的思路
决策树和随机森林模型
英伟达再出黑魔法GauGAN:凭借几根线条,草图秒变风景照
自然语言基础技术之命名实体识别相对全面的介绍
PCA类在降维和数据重构的简单用法
AI做数学的能力不及高中生水平?
一种不同于双线性插值的上采样方法
最新的研究中,研究者仅需要音频信息就生成了人脸
为什么要使用预训练模型?一些顶级的预训练模型介绍
研究人员共同提出了一种面向目标检测任务的新模块Res2Net
完成一个简单的端到端的机器学习模型需要几步?
探讨一些可用于解释机器学习模型的不同技术
TableBank:高质量的标注表格数据集
Python爬取394452条《都挺好》弹幕数据,发现弹幕比剧还精彩?
手把手教你使用Python实现机器学习算法