大家好, 我是博客园的老用户了,许久不做.NET技术了,从2013年起,开始从事App技术,写过书,在Linux上搭建区块链,用GO写智能合约,使用nodejs搭建过微服务,用python写过爬虫,写过微信聊天机器人. 人到中年,已经写不出20多岁时意气风发的激扬文字了. 最近开始从事历史类工具的开发,以及人工智能,尤其是OCR技术,又重拾C#和winform的老本行,做了一个半人工标注平台PaddleOCRLabel,在gitee上开源,地址是:https://gitee.com/BaoJia…

摘要:本文提出了一种针对文字识别的半监督方法.区别于常见的半监督方法,本文的针对文字识别这类序列识别问题做出了特定的设计. 本文分享自华为云社区<[CVPR 2022] 不使用人工标注提升文字识别器性能>,作者:Hint. 本文提出了一种针对文字识别的半监督方法.区别于常见的半监督方法,本文的针对文字识别这类序列识别问题做出了特定的设计.具体来说,本文首先采用了teacher-student的网络结构,然后采用字符级别的一致性约束对teacher和student网络的预测进行对齐.此外,考虑到…

Vuex 的遗憾 Vuex 是基于 Vue2 的 option API 设计的,因为 optionAPI 的一些先天问题,所以导致 Vuex 不得不用各种方式来补救,于是就出现了 getter.mutations.action.module.mapXXX 这些绕圈圈的使用方式.想要使用 Vuex 就必须先把这些额外的函数给弄明白. Vue3 发布之后,Vuex4 为了向下兼容只是支持了 Vue3 的写法,但是并没有发挥 composition API 的优势,依然采用原有的设计思路.这个有点浪费…

作者:韩信子@ShowMeAI 机器学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/41 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 自然语言处理实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/45 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/405 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多…

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法…

文章下载地址:A Surface Defect Detection Method Based on Positive Samples 第一部分  论文中文翻译 摘要:基于机器视觉的表面缺陷检测和分类可以大大提高工业生产的效率.利用足够的已标记图像,基于卷积神经网络的缺陷检测方法已经实现了现有技术的检测效果. 然而在实际应用中,缺陷样本或负样本通常难以预先收集,并且手动标记需要耗费大量时间.本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架. 其检测原理是建立一个重建网络,如果它们存在,可以修复样本…

CVPR2020:三维点云无监督表示学习的全局局部双向推理 Global-Local Bidirectional Reasoning for Unsupervised Representation Learning of 3D Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Rao_Global-Local_Bidirectional_Reasoning_for_Unsupervised_Repr…

这一章我们聊聊指令微调,指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢?哈哈只要你细品,你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入,部分认为instruction是prompt的子集,部分认为instruction是句子类型的prompt. 对比前三章介绍过的主流prompt范式,指令微调有如下特点 面向大模型:指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出),因此指令微调是针对大模型设计的,因为指令理解是大模型的涌现能力之一.而prompt部分是面…

 原文地址: https://arxiv.org/pdf/1811.07871.pdf ======================================================== 如何让AI依照人类的意图行事?这是将AI应用于现实世界复杂问题的最大障碍之一. DeepMind将这个问题定义为“智能体对齐问题”,并提出了新的解决方案. 概述了解决agent alignment问题的研究方向.所提出的方法依赖于奖励建模的递归应用,以符合用户意图的方式解决复杂的现实世界问题. 强…

作者:AI研习社链接:https://www.zhihu.com/question/57523080/answer/236301363来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 今天我给大家介绍一下 CVPR 2017 关于医学图像处理的一篇比较有意思的文章,用的是 active learning 和 incremental learning 的方法. 今天分享的主要内容是,首先介绍一下这篇文章的 motivation,就是他为什么要做这个工作:然后介绍一下他…