CV之DL之R-CNN：计算机视觉领域算法总结—R-CNN系列(R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN、MaskR-CNN、CascadeR-CNN、LibraR-CNN各种对比)的简介、安装、案例应用之详细攻略目录相关文章我们从基于区域的目标检测器(FasterR-CNN,R-FCN,FPN)中学到了什么?Sliding-windowdetectors

Whisper是一种令人激动的新型语言模型，采用了全新的语音识别方法，即使是低质量的音频，Whisper也能产生高质量的结果，并且对各种声音和语言的适应性极强，无需进行微调。Whisper是开源的，有一系列可用的模型尺寸，可以作为众多语音转文字应用的有效解决方案，包括翻译、智能个人助理、车辆语音控制系统、客户服务运营等等。在这篇文章中，我们将探讨Whisper与其他语音识别模型的不同之处，并将展示如何使用在Graphcore（拟未）IPU上运行的预构建的PaperspaceGradientNotebook，来起用WhisperTiny的HuggingFace实现。链接：https://ipu.

官方源码：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper模型下载地址：large-v3模型：https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3/tree/mainlarge-v2模型：https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v2/tree/mainlarge-v2模型：https://huggingface.co/guillaumekln/faster-whisper-large-v1/tree/mainmedium模型：htt

Datawhale学习笔记：fastergit丨202401task02分支的相关操作分支在Git中是一个非常重要的概念，它允许我们在一个项目的不同点上工作，而不会互相干扰。以下是一些常用的分支操作：分支的创建创建一个新的分支，可以使用gitbranch命令。例如，如果想创建一个名为feature-branch的新分支，可以运行：gitbranchfeature-branch这将在当前所在的提交上创建一个新分支。默认情况下，新分支会指向当前所在的分支。分支的切换要切换到一个已存在的分支，可以使用gitcheckout命令。例如，如果想切换到feature-branch分支，可以运行：gitch

文章目录使后感PaperReview个人觉得有趣的LogMelspectrogram&STFTTrainingcross-attention输入cross-attention输出positionalencoding数据Decoding为什么可以有时间戳的信息ModelEncoderDecoder时间戳一小句的时间戳一个单词的时间戳TestcodeQKVattentionTexttoken里关于positional_embedding的offsetFasterWhisperVAD使后感因为运用里需要考虑到时效和准确性，类似于YOLO，只考虑tiny,base,和small的模型。准确率基本反应了

第一章Git简介1.1版本控制1.1.1什么是版本控制系统？版本系统能够帮助我们记录代码的变化，并且可以直接恢复到某个版本的代码，不需要一直操作ctrl+z，我们可以比较文件的变化细节，查出最后是谁修改了哪个地方，从而找出导致怪异问题出现的原因，又是谁在何时报告了某个功能缺陷等等。1.1.2集中式版本控制vs分布式版本控制系统现有的版本控制系统主要有两种形式：集中式和分布式。集中式版本控制系统：集中式版本库集中存放于一个单一的中央服务器的，保存所有文件的修订版本，需要在联网的情况下才能工作。集中式版本控制有一个很致命的问题：中央服务器的单点故障。如果宕机一小时，那么在这一小时内，谁都无法提交更

最近在用openai/whisper-small进行语音转文字任务时，想着自己下载模型在本地离线跑，但是遇到了一下问题：importwhisperimportwaveimportnumpyasnpdownload_root=r"\whisper-small"#模型路径Automati_file=r"20230302152850300.mp3"#音频路径model=whisper.load_model("small",download_root=download_root)result=model.transcribe(Automati_file,language="zh",fp16=False

摘要我们引入了YOLO9000，一个可以检测超过9000种类别的先进的实时目标检测系统。首先我们提出了多种yolo检测方法的提升方式，既新颖又参考了之前的工作。改进后的模型，YOLOV2在标准检测任务例如PASCALVO和COCO上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法，同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行，提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。在67fps下，yolov2在VOC2007上取得了78.6的mAP，在40fps下，yolov2取得了78.6的mAP,在超越现有的最先进的方法例如使用了ResNet的FasterR-CNN和SSD的同时运行速度显著的快。最后我们提出了一

概述到目前，GPT只能去接收文本的输入，但是在现实的生活当中，会有语音的需求GPT也有相关的能力接入，我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力当然其他第三方的软件或者接口也是支持这个功能在OpenAI有一个语音转文本的模型叫做whisper在OpenAI它的官方网站当中，在左侧可以看到有一个Audio关于音频的API文档:https://platform.openai.com/docs/api-reference/audio/create-transcription接口:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions可以看到它的参数file参数

介绍github地址：https://github.com/sandrohanea/whisper.netWhisper.net.SpeechtotextmadesimpleusingWhisperModels模型下载地址：https://huggingface.co/sandrohanea/whisper.net/tree/main/classic效果测试通过环境：vs2019.NETFramework4.7.2使用ggml-tiny.bin模型文件CPU推理速度客观，最重要是官方都是需要vs2022才行，我这边直接在vs2019就可以直接跑。视频演示地址：whisper.net将语音转成文