前言PaddleOCR提供了基于深度学习的文本检测、识别和方向检测等功能。其主要推荐的PP-OCR算法在国内外的企业开发者中得到广泛应用。在短短的几年时间里，PP-OCR的累计Star数已经超过了32.2k，常常出现在GitHubTrending和Paperswithcode的日榜和月榜第一位，被认为是当前OCR领域最热门的仓库之一。PaddleOCR最初主打的PP-OCR系列模型在去年五月份推出了v3版本。最近，飞桨AI套件团队对PP-OCRv3进行了全面改进，推出了重大更新版本PP-OCRv4。这个新版本预计带来了更先进的技术、更高的性能和更广泛的适用性，将进一步推动OCR技术在各个领域的
在现实世界中的事物以及事物之间的关系是极其复杂的。由于客观上存在的随机性、模糊性以及某些事物或现象暴露得不充分性，导致人们对它们的认识往往是不精确、不完全的，具有一定程度的不确定性。这种认识上的的不确定性反映到知识以及由观察所得到的证据上来，就分别形成了不确定性的知识及不确定性的证据。人们通常是在信息不完善、不精确的情况下运用不确定性知识进行思维、求解问题的，推出的结论也是不确定的。因而还必须对不确定性知识的表示及推理进行研究。 第1关：可信度方法1、如果证据E的出现使得结论H一定程度为真，则可信度因子（C）A、-1B、CF(H,E)=1C、0D、CF(H,E)=02、在可信度方法中，若证据A
在没有过拟合的情况下，相同模型结构下，一般模型的参数量和计算量与最终的性能成正比，在比较不同模型性能时，最好能保持模型参数量和计算量在相同水平下，因此相应参数的统计很重要。这里只进行理论计算，最终的效果（内存和速度）还和网络结构，代码实现方式、应用的平台性能等条件有关系，例如使用GEMM实现CNN时会增加内存，但实际的计算速度会加快。相同条件下，GRU由于时序依赖关系不能并行加速，实际速度会比CNN更慢。1.指标1.1Parameters(参数量)参数量一般指模型的可训练的参数个数，参数量和内存成正比。1.2计算量衡量计算量的指标比较多，用来衡量模型的运行速度。1.2.1FLOPsFLOPs（
想要迈向通用人工智能，必须要构建一个能够理解人类生活的真实世界，并掌握丰富技能的具身通用智能体。今年以来，以GPT-4(V)[1]、LLaVA[2]、PALM-E[3]等为代表的多模态大语言模型（Multi-modalLargeLanguageModel）在自然语言处理、视觉理解、机器人等任务上取得了显著的成功，但这类模型都是基于二维图片文本数据训练得到，在理解三维世界和与三维世界交互方面能力欠缺。为解决这一问题，北京通用人工智能研究院联合北京大学、卡耐基梅隆大学和清华大学的研究人员提出了首个三维世界中的具身多任务多模态的通才智能体LEO。论文链接：https://arxiv.org/abs/
FastSAMC++推理部署—onnxruntimeVX搜索”晓理紫“关注并回复fastsamonnx获取核心代码晓理紫0XX开局一张图，剩下…本文记录只为日后更好学习1FastSAM简介FastSAM是仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的2%进行训练的CNN任意分割模型。FastSAM的性能与SAM方法相当，运行速度提高了50倍。2onnxruntime部署2.1环境与条件需要配置onnxruntime相关环境这个就网上自行解决需要把原始权重模型转为onnx模型2.2onnx模型转换本文参考进行转换，在转换过程中需要把dynamic_axes设置为None，采用静态维度进行，在核心源码中
时序知识图谱知识图谱（KGs）作为人类知识的集合，在自然语言处理、推荐系统和信息检索等领域显示展现了很好的前景。传统的KG通常是一个静态知识库，它使用图结构数据拓扑，并以三元组（s,p,o）的形式集成事实（也称为事件），其中s和o分别表示主语（头实体）和宾语（尾实体）实体，p作为关系类型表示谓词。在现实世界中，由于知识不断发展，时序知识图谱（TKG）的构建和应用成为领域热点，其中三元组（s,p,o）扩展为四元组，增加了时间戳t，即（s,p,o,t）。下图是由一系列国际政治事件组成的TKG。时序知识图谱（子图）:时序知识图谱推理TKG为许多下游应用提供了新的视角和见解，例如决策、股票预测和对话系
深度学习进入新纪元，Transformer的霸主地位，要被掀翻了？2017年6月12日横空出世，让NLP直接变天，制霸自然语言领域多年的Transformer，终于要被新的架构打破垄断了。Transformer虽强大，却有一个致命的bug：核心注意力层无法扩展到长期上下文。刚刚，CMU和普林斯顿的研究者发布了Mamba。这种SSM架构在语言建模上与Transformers不相上下，而且还能线性扩展，同时具有5倍的推理吞吐量！论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.00752论文一作AlbertGu表示，二次注意力对于信息密集型模型是必不可少的，但现在，再也不需要了！论文
一、概述在视觉任务中，图像分割任务是一个很广泛的领域，应用于交互式分割，边缘检测，超像素化，感兴趣目标生成，前景分割，语义分割，实例分割，泛视分割等。交互式分割，这种分割任务，它允许用户手动细化掩码来分割任意类型的对象。然而，这种方法需要用户的不断参与和指导，类似于ps里面的抠图快速选择工具。实例分割任务是它能够自动分割特定类别的对象，例如行人，狗，电视或椅子，但需要大量的手动标注数据，标注样本要以上万个样本，然后要经过大量的计算资源和代码算法知识来训练模型。这种方式应用最广泛应该是人像自动抠图：为了解决这些分割任务的局限性，Meta推出了「分割一切」AI算法SegmentAnything，为
最近一段时间以来，GPT和LLaMA等大型语言模型(LLM)已经风靡全球。 另一个关注度同样很高的问题是，如果想要构建大型视觉模型(LVM)，我们需要的是什么？ LLaVA等视觉语言模型所提供的思路很有趣，也值得探索，但根据动物界的规律，我们已经知道视觉能力和语言能力二者并不相关。比如许多实验都表明，非人类灵长类动物的视觉世界与人类的视觉世界非常相似，尽管它们和人类的语言体系「两模两样」。在最近一篇论文中，UC伯克利和约翰霍普金斯大学的研究者探讨了另一个问题的答案——我们仅靠像素本身能走多远？论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.00785项目主页：https://y
计算机视觉的GPT时刻，来了！最近，来自UC伯克利的计算机视觉「三巨头」联手推出了第一个无自然语言的纯视觉大模型（LargeVisionModels），并且第一次证明了纯视觉模型本身也是可扩展的（scalability）。除此之外，研究人员还利用超过420Btoken的数据集让模型可以通过上下文学习来理解并执行下游任务，并且统一了图片/视频、有监督/无监督、合成/真实、2D/3D/4D等几乎所有的数据形式。论文地址：https://arxiv.org/abs/2312.00785值得一提的是，让LVM做非语言类智商测试（Raven'sProgressiveMatrices）中常见的非语言推理问
