摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》，作者：Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有必要吗。我寻找了CNNcombinewithRNN的资料，看了CLDNN论文，我知道了：CNN和RNN直接的不同点：CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；R
摘要：RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力，让我惊叹。本文分享自华为云社区《用RNN进行图像分类——CNN之后的探索》，作者：Yin-Manny。一、 写前的思考：当看完RNN的PPT，我惊叹于RNN可以用于描述时间上连续状态的输出，有记忆功能，能处理时间序列的能力。当拿到思考题，在CNN框架下加入RNN程序，这是可以实现的吗，如果可以，它的理论依据是什么，它的实现方法是什么，它的效果是怎样的。加入这个有必要吗。我寻找了CNNcombinewithRNN的资料，看了CLDNN论文，我知道了：CNN和RNN直接的不同点：CNN进行空间扩展，神经元与特征卷积；R
Transformer具体就是属于Sequence-to-Sequence的模型，而且输出的向量的长度并不能够确定，应用场景如语音辨识、机器翻译，甚至是语音翻译等等，在文字上的话例如聊天机器人、文章摘要等等，在分类问题上如果有问题是一些样本同时属于多个类也可以用这个的方法来求解。只要是输入向量，输出向量都可以用这个模型来求解。那么Seq2seq的大致结构如下：也就是有一个Encoder和一个Decoder，将输入的向量给Encoder进行处理，处理后的结果交给Decoder，由Decoder来决定应该输出一个什么样的向量。Encoder以上便是Encoder的作用，输入一排向量，输出也是一排向
Transformer具体就是属于Sequence-to-Sequence的模型，而且输出的向量的长度并不能够确定，应用场景如语音辨识、机器翻译，甚至是语音翻译等等，在文字上的话例如聊天机器人、文章摘要等等，在分类问题上如果有问题是一些样本同时属于多个类也可以用这个的方法来求解。只要是输入向量，输出向量都可以用这个模型来求解。那么Seq2seq的大致结构如下：也就是有一个Encoder和一个Decoder，将输入的向量给Encoder进行处理，处理后的结果交给Decoder，由Decoder来决定应该输出一个什么样的向量。Encoder以上便是Encoder的作用，输入一排向量，输出也是一排向
让我们初学一下Transformer，它确实相对难以理解，下面让我们开始吧！朋友们．Don'tworryaboutit前提在这里我们用x表示文本位置→输入用Tx表示文本长度用y表示输出的文本位置用Ty表示输出的文本长度目前这里有一个文本X:HarryPotterandhermionegrangerinventedanewspell这里我们用one-hot独热矩阵，每一个文本都会对应于1个one－hot，但是我们一个输入文本就要有一个one-hot,这样就会造成大量的参数，于是提出了RNN接下来我们学习RNNRNN模型这里的Wax､Waa､Wya都是参数，就和我们之前学神经网络的W是一个意思下面
让我们初学一下Transformer，它确实相对难以理解，下面让我们开始吧！朋友们．Don'tworryaboutit前提在这里我们用x表示文本位置→输入用Tx表示文本长度用y表示输出的文本位置用Ty表示输出的文本长度目前这里有一个文本X:HarryPotterandhermionegrangerinventedanewspell这里我们用one-hot独热矩阵，每一个文本都会对应于1个one－hot，但是我们一个输入文本就要有一个one-hot,这样就会造成大量的参数，于是提出了RNN接下来我们学习RNNRNN模型这里的Wax､Waa､Wya都是参数，就和我们之前学神经网络的W是一个意思下面
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。本文分享自华为云社区《[NeurIPS2022]消除视觉Transformer与卷积神经网络在小数据集上的差距》，作者：Hint。本文简要介绍NeurIPS2022录用的论文“BridgingtheGapBetweenVisionTransformersandConvolutionalNeuralNetworksonSmallDatasets”的主要工作。该论文旨在通过增强视觉Transform
摘要：本文通过多种操作构建混合模型，增强视觉Transformer捕捉空间相关性的能力和其进行通道多样性表征的能力，弥补了Transformer在小数据集上从头训练的精度与传统的卷积神经网络之间的差距。本文分享自华为云社区《[NeurIPS2022]消除视觉Transformer与卷积神经网络在小数据集上的差距》，作者：Hint。本文简要介绍NeurIPS2022录用的论文“BridgingtheGapBetweenVisionTransformersandConvolutionalNeuralNetworksonSmallDatasets”的主要工作。该论文旨在通过增强视觉Transform
