CVPR2020：训练多视图三维点云配准 Learning Multiview 3D Point Cloud Registration 源代码和预训练模型：https://github.com/zgojcic/3D_multiview_reg 论文地址： https://openaccess.the ...
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2020-06-29 09:31:56
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随着预训练技术的到来，作为深度学习重要应用领域之一，自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？有人也许会说：多训练几个epoch嘛！ ...
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2020-06-26 18:01:07
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import torch.nn as nnimport torchvision.models as modelsclass resnet(nn.Module): def __init__(self): super(resnet,self).__init__() self.model = models ...
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2020-06-21 00:29:09
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随着预训练技术的到来，作为深度学习重要应用领域之一，自然语言处理也迎来了新的春天。通过使用预训练模型可以大大减少模型训练对数据的依赖，仅需要使用少量数据在下游任务中微调（Fine-tune），就可以获得效果非常优秀的模型。不过如果希望获得更好的效果，该怎么办呢？有人也许会说：多训练几个epoch嘛！ ...
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2020-06-17 20:25:50
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torchvision.model model子包中包含了用于处理不同任务的经典模型的定义，包括：图像分类、像素级语义分割、对象检测、实例分割、人员关键点检测和视频分类。 图像分类： 语义分割： 对象检测、实例分割和人员关键点检测： 视频分类： ResNet 3D ResNet Mixed Conv ...
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2020-05-24 19:23:48
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1.概述 erine是一种自然语言处理的预训练模型，对自然语言推理，命名实体识别，文本分类有很好的效果。 2.模型结构 3.模型结构 1).Transformer Encoder 该模型使用多层Transformer作为基本编码器，与其他预训练类似GPT、BERT等模型。Transformer可以捕 ...
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2020-05-19 00:58:52
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在2017年之前，语言模型都是通过RNN，LSTM来建模，这样虽然可以学习上下文之间的关系，但是无法并行化，给模型的训练和推理带来了困难，因此有人提出了一种完全基于attention来对语言建模的模型，叫做transformer。transformer摆脱了NLP任务对于RNN，LSTM的依赖，使用 ...
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2020-05-06 19:36:59
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先上开源地址： https://github.com/huggingface/pytorch-transformers#quick-tour 官网： https://huggingface.co/pytorch-transformers/index.html PyTorch-Transformers ...
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2020-04-28 14:44:40
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[TOC] 自回归语言模型与自编码语言 自回归语言模型 通过给定文本的上文，对下一个字进行预测 优点：对文本序列联合概率的密度估计进行建模，使得该模型更适用于一些生成类的NLP任务，因为这些任务在生成内容的时候就是从左到右的，这和自回归的模式天然匹配。 缺点：联合概率是按照文本序列从左至右进行计算的 ...
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2020-03-29 01:14:20
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调用预训练模型ResNet18时报错：RuntimeError: Given input size: (512x3x3). Calculated output size: (512x-3x-3). Output size is too small at /opt/conda/conda-bld/py ...
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2020-03-28 15:03:12
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