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PaddlePaddle

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飞桨时序建模库PaddleTS及产业应用实践
众所周知,时间序列是一种普遍存在的数据形态,与我们的日常生活及生产活动密切相关。如:股票指数、原油价格等金融市场数据;温度、湿度等天气数据;振动、转速等工业设备运行工况数据;以及电力负荷、新能源发电功率等电力数据;还有与我们身体相关的血压、心率、血氧饱和度等健康监测数据,都属于时间序列数据。
用户1386409
2023-03-06
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Transformer赋能产业级实时分割!NeurIPS 2022顶会成果RTFormer带你一探究竟!
图像分割作为计算机视觉的三大任务之一,是智慧城市、工业制造、自动驾驶等领域的一项关键技术。相比图像分类和目标检测任务,图像分割预测输出目标在像素级别的精细信息,在计算机视觉任务中具有不可替代的作用。
用户1386409
2022-11-29
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3行代码建模,训练速度提升200%?这款时序开源神器PaddleTS太强了!
时序是什么?时序预测可以为业务带来哪些价值?产品销量预测、电池剩余寿命预测……这些高价值场景如何提高预测准确率?深度学习模型在时序预测有什么优势?如何寻得一款集前沿高尖时序技术的产品,为业务所用?
用户1386409
2022-11-29
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美景本天成,妙笔偶得之——“妙笔”是怎样炼成的?
刚刚过去的冬奥会开幕式,可以说是一场美轮美奂的视觉盛宴。其中,科技与艺术的融合铸造了各种梦幻的视觉效果,让我们看到AI在艺术领域大有可为。而今天分享的项目也是AI+艺术的一个小方向,灵感来源于我的小女儿。
用户1386409
2022-03-31
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​从小样本学习出发,奔向星辰大海
王雅晴,2019年博士毕业于香港科技大学计算机科学及工程学系,研究方向为机器学习,导师是倪明选教授和郭天佑教授,主要聚焦在小样本学习方向。
用户1386409
2022-03-31
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视频智能生产及内容分析应用工具开源了!​
1、信息多维理解:视频的标题、字幕、画面、语音等信息中蕴含了丰富的视频信息,如何利用多维信息,提升模型高层次语义理解能力仍有很大难度。
用户1386409
2022-03-31
2.3K0
AI+CFD:面向空天动力的科学机器学习新方法与新范式
西北工业大学航天学院副院长秦飞为大家带来的演讲主题是:AI+CFD,面向空天动力的科学机器学习新方法与新范式。
用户1386409
2022-01-17
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AI Studio 精品项目合集 | Transformer在CV领域的实践
在CV领域,CNN一直是各个技术方向最主流的算法,卷积由于其具有局部连接和权重共享的特性,取得了很好的效果。随着Transformer技术在自然语言处理领域取得了丰硕的成果,CV领域也开始尝试将Transformer 技术用于处理图像和视频信息。从2020年的ViT开始,图像分类、目标检测、视频分割等多个技术方向的研究人员都在探索如何将Transformer 技术在NLP中取得的成功借鉴到CV领域,并已经取得了一定的成果。
用户1386409
2021-10-28
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外星世界,真实呈现,外星版Pokemon Go是如何做到的?
基于Pokemon的故事背景的Pokemon Go在刚上线时,在全世界风靡一时。玩家可以通过智能手机在现实世界里发现宠物小精灵(宝可梦),进行抓捕和战斗。打开手机App, 通过摄像头画面就能看到Pokemon出现在真实世界中。
用户1386409
2021-09-27
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本周AI热点回顾:加性注意力机制、训练推理效率优于其他Transformer变体;深度学习的计算复杂度被生物碾压
加性注意力机制、训练推理效率优于其他Transformer变体,这个Fastformer的确够快
用户1386409
2021-09-27
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算法SOTA、功能全面、性能最佳,PaddleDetection 2.0重磅升级!
目标检测技术作为视觉技术届的顶梁柱,不仅单兵作战在人脸、车辆、商品、缺陷检测等场景有出色的表现,也是文本识别,图像检索、视频分析、目标跟踪等复合技术的核心模块,应用场景可谓比比皆是。
用户1386409
2021-05-07
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听六小桨讲AI | 第3期:优化器及其三种形式BGD、SGD以及MBGD
大家好,我是助教唐僧。在上期中,主桨人见见为大家讲解了卷积的批量计算以及应用案例,后续还有详解卷积变体的课程,见见老师还在努力开发中,希望大家期待一下。
用户1386409
2021-05-07
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本周AI热点回顾:学者向Linux提交「恶意代码」,结果整个大学被封;Deepfake这次不换脸了,直接换了座城市
让神经网络学习了如何解决偏微分方程是令人兴奋的,但还有很大的不足。一旦在一定的网格尺寸上进行训练,神经网络就变得非常特定于该分辨率。深度网络已经学会了预估将数据从一个有限维空间映射到另一个空间的函数。但以不同的分辨率求解偏微分方程时,如果想对流场有一个更细致的了解,或更改初始和边界条件,则需要重新开始训练,学习预估新的函数。
用户1386409
2021-05-07
5430
BERT和GAN咋压缩,且看咱PaddleSlim新利器—— OFA
目前在深度学习领域,一方面需要追求更高的性能,采用强大、复杂的模型网络和实验方法;另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能,但过高的存储空间需求和计算资源消耗,是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域,以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。
用户1386409
2021-04-20
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穿越时空的深情注视!让老照片“动”起来!
过去的点点滴滴组成了今天的我们,有一些分离不小心成了永别,老照片承载了一个普通人沉甸甸的过去和回忆。但是随着岁月流逝,老照片逐渐老化腐蚀,珍贵的记忆就要随之离去。
用户1386409
2021-03-26
1K0
情人节这天,idol居然对我「说情话」!?
情人节将至,当其他人还在苦思冥想如何准备情人节礼物时,我却已经收到了我最喜欢的idol说给我的情话视频~不仅如此,我还用自己的照片说出了亲爱的ta最喜欢的告白台词,究竟是什么技术让我能够在这个情人节脱颖而出?
用户1386409
2021-03-09
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四天搞懂生成对抗网络(四)——CycleGAN的绝妙设计:双向循环生成的结构
在“风格迁移四部曲系列”的《风格迁移的“精神始祖”Conditional GAN》文章中,已经跟大伙一起在MNIST手写数据集上手撸了CGAN,让GAN学会了“认标签,写数字”。然后,我们将CGAN“拟合条件概率分布”的思想发扬光大,在文章《用CGAN做图像转换的鼻祖pix2pix》中,让GAN学会了“看图学画风”,并用学会的图片风格渲染新图片。到这里GAN是不是已经有了点艺术家的气质了~
用户1386409
2020-11-23
17.1K0
四天搞懂生成对抗网络(三)——用CGAN做图像转换的鼻祖pix2pix
也许是CycleGAN的光芒太过耀眼,Pix2Pix就像家中的次子,还没得宠多长时间,就被弟弟CycleGAN抢走了风头。这也怪不得它们的“爹滴”朱大神把“域风格迁移”的CycleGAN(下个项目介绍)造得太好用了,似乎完全能够代替“像素风格迁移”的Pix2Pix,以至于都来不及给Pix2Pix起个××GAN的名字~
用户1386409
2020-11-23
2.7K0
基于飞桨复现 SRGAN 模型,对图像进行超分辨率重构
SRGAN是一种用于图像超分辨率(SR)的生成对抗网络(GAN),能够推断四倍放大因子的照片般逼真的自然图像。
用户1386409
2020-11-06
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本周AI热点回顾:GPT-3论坛跟帖灌水一周无人发现; 潘建伟院士高徒陆朝阳获美国物理学会量子计算奖
在计算机视觉领域中,卷积神经网络(CNN)一直占据主流地位。不过,不断有研究者尝试将 NLP 领域的 Transformer 进行跨界研究,有的还实现了相当不错的结果。近日,一篇匿名的 ICLR 2021 投稿论文将标准 Transformer 直接应用于图像,提出了一个新的 Vision Transformer 模型,并在多个图像识别基准上实现了接近甚至优于当前 SOTA 方法的性能。
用户1386409
2020-10-27
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