我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型：即便每个类只有少量样本，经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
稳定扩散模型因其从文本描述生成高质量、多样化图像的能力而获得了极大的关注。但是这些预训练模型在生成高度定制或个性化主题的图像时可能会有所不足。
深度学习算法在近年来取得了巨大的成功，成为了许多领域的研究热点。然而，深度神经网络的训练过程通常需要大量的标记数据和计算资源，这限制了其在实际应用中的广泛应用。为了解决这个问题，预训练（Pretraining）技术应运而生，它通过在无标签数据上进行初始训练，然后在有标签数据上进行微调，从而加速和改善深度学习模型的训练。
光流估计是计算机视觉领域的重要任务，其可以估计图像序列中每个像素的运动矢量。光流估计在许多应用中都有广泛的应用，例如视频压缩、运动分析和场景理解等。LiteFlowNet3 是一个轻量级的光流估计模型，本文将对其进行详细讲解。
这是一篇长文教程，建议大家读不完的话一定要收藏，利用闲暇时光将其读完！更加欢迎将本文转发给同学、朋友、同事等。
WordPress 在 5.5 版本实现了图片延迟加载（懒加载），然后在 5.7 版中扩展到 iframe 中，WordPress 5.9 版本又对延迟加载的实现进行了一些微调以提高性能。
github：https://github.com/Stability-AI/stablediffusion
本文将介绍如何通过LoRA对Stable Diffusion XL 0.9进行Dreambooth微调。DreamBooth是一种仅使用几张图像(大约3-5张)来个性化文本到图像模型的方法。
PyTorch 是近年来较为火爆的深度学习框架，然而其中文版官方教程久久不来。近日，一款完整的 PyTorch 中文版官方教程出炉，读者朋友可以更好的学习了解 PyTorch 的相关细节了。教程作者来自 pytorchchina.com。
Flash 是基于PyTorch Lightning的快速原型任务，基线和微调可扩展深度学习模型的集合。它提供从基准实验到最新研究的无缝体验。它使用户能够构建模型而不会被所有细节所吓倒，并且可以通过Lightning灵活地进行试验以获得完整的多功能性。
机器之心专栏 作者：HJZ Salesforce 亚洲研究院推出了一站式视觉语言开源框架 LAVIS。 视觉语言模型在内容推荐、电子商务里有广泛应用，例如图像描述生成、文本图像检索以及多模态内容分类。依托于海量互联网数据，多模型模型近期得到长足发展，其性能在下游任务上得到了广泛的验证。 尽管如此，现阶段的视觉语言方向的发展也存在其局限性。例如，由于语言视觉任务的多样性和复杂性，特别是对于初学者或者其他领域的工程研究人员，训练和评估现有视觉语言模型并不容易， 其较陡的学习曲线让很多新接触视觉语言方向的人望而却
生成预训练Transformer（Generative Pre-trained Transformer，GPT）系列模型的成功表明，如果在大规模数据上进行训练，大型语言模型在零样本和非可视域中的少量快照任务上的性能与最新技术相当。
视觉 - 语言预训练 (Vision-Language Pre-training，VLP) 提高了许多视觉 - 语言任务的性能。然而，大多数现有的预训练模型只能在基于理解任务或基于生成任务中表现出色。
在企业人工智能中，有两种主要类型的模型：判别式和生成式。判别式模型用于对数据进行分类或预测，而生成式模型用于创建新数据。尽管生成式 AI 近来占据新闻头条，但企业仍在追求这两种类型的 AI。
本部分属该两部系列中的第二部分，该系列涵盖了基于 Keras 对深度学习模型的微调。第一部分阐述微调背后的动机和原理，并简要介绍常用的做法和技巧。本部分将详细地指导如何在 Keras 中实现对流行模型 VGG，Inception 和 ResNet 的微调。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】技术爆发的时代，一切都得拼手速！ 先是ChatGPT的发布给世界带来了一点小小的NLP震撼，随后发布的GPT-4更是破圈计算机视觉，展现了非凡的多模态能力。 不光能读懂人类的梗，给个手绘草图甚至可以直接写出网站的代码，彻底颠覆了对语言模型、视觉模型能力边界的认知。 GPT-4：图里的这个「Lighting充电线」，看起来就是个又大又过气的VGA接口，插在这个又小又现代的智能手机上，反差强烈。 不过像GPT-4这么好的模型，CloseAI选择闭源，
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 支持10余种图像文本任务，囊括20多种数据集，还提供SOTA模型性能和可复现预训练及微调实验配置。 没错，这是一个视觉语言深度学习框架就可以拥有的。 这个库的庐山真面目是：Salesforce亚洲研究院推出的LAVIS。 并且，它还统一了接口，降低开发成本和入门门槛。 最重要的是：已开源！ LAVIS全⽅位⽀持视觉语⾔任务、数据集、模型。 如果还不能看不出它的优势，那话不多说，直接看LAVIS与现有多模态库的对比图。 相较之下，现存的视
今天给大家介绍清华大学YudongChen等人发表在AAAI上的一篇文章 “MetaDelta:AMeta-LearningSystemforFew-shotImageClassifification” 。现有的元学习算法很少考虑未知数据集的时间和资源效率或泛化能力，这限制了它们在实际场景中的适用性。在这篇文章中，作者提出了一种新的实用的元学习系统MetaDelta，用于小镜头图像分类。MetaDelta由两个核心组件组成：(1)由中央控制器监督的多个meta-learners以确保效率，(2)一个元集成模块负责集成推理和更好的泛化。MetaDelta的每个meta-learner都由一个经过批量训练的预训练编码器和用于预测的无参数解码器组成。
与传统的卷积神经网络不同，vit使用最初设计用于自然语言处理任务的Transformers 架构来处理图像。微调这些模型以获得最佳性能可能是一个复杂的过程。
来源：Deephub Imba本文约1000字，建议阅读4分钟本文介绍了一种简单、灵活且有效的Vit预训练策略。 MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督与训练。尽管该方法既简单又有效，但 MAE 预训练目标目前仅限于单一模态——RGB 图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。 在新论文 MultiMAE: Multi-modal Multi-task Masked Autoencoders 中，来自瑞士洛桑联邦理工学院 (EPFL
MAE是一种使用自监督预训练策略的ViT，通过遮蔽输入图像中的补丁，然后预测缺失区域进行子监督的与训练。尽管该方法既简单又有效，但 MAE 预训练目标目前仅限于单一模态——RGB 图像——限制了在通常呈现多模态信息的实际场景中的应用和性能。
得益于更快的计算，更好的存储和易于使用的软件，基于深度学习的解决方案绝对可以看到从概念验证隧道进入现实世界的曙光！看到深度学习模型已广泛应用于该行业的各个领域，包括医疗保健，金融，零售，技术，物流，食品技术，农业等！考虑到深度学习模型需要大量资源并且经常需要大量计算的事实，因此我们需要暂停片刻，并考虑一下最终用户使用模型时的推断和服务时间。
AI 模型功能越来越强大，结构也越来越复杂，它们的速度也成为了衡量先进程度的标准之一。
从历史角度看，TensorFlow 是机器学习框架的「工业车床」：具有复杂性和陡峭学习曲线的强大工具。如果你之前用过 TensorFlow 1.x，你就会知道复杂与难用是在说什么。
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的微调基于torchvision 0.3的目标检测模型。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。
Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 支持10余种图像文本任务，囊括20多种数据集，还提供SOTA模型性能和可复现预训练及微调实验配置。 没错，这是一个视觉语言深度学习框架就可以拥有的。 这个库的庐山真面目是：Salesforce亚洲研究院推出的LAVIS。 并且，它还统一了接口，降低开发成本和入门门槛。 最重要的是：已开源！ LAVIS全⽅位⽀持视觉语⾔任务、数据集、模型。 如果还不能看不出它的优势，那话不多说，直接看LAVIS与现有多模态库的对比图。 相较之下，现存的视觉语⾔框架
📷 新智元报道 编辑：桃子 好困 【新智元导读】Llama 2正式官宣免费用，赶快上手微调一个自己的羊驼吧。 今天，Llama 2宣布正式开源，免费用于研究和商用。 📷 下载地址：https
我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。
2019 年 3 月 6 日，谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进，使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到，本文将介绍如何使用 TensorFlow2.0 构建和部署端到端的图像分类器，以及新版本中的新增内容，包括：
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
选自Hive Blog 作者：Bowei 机器之心编译 参与：李亚洲、李泽南 本文将介绍一种将训练后的机器学习模型快速部署到生产种的方式。如果你已使用 TensorFlow 或 Caffe 等深度学习框架训练好了 ML 模型，该模型可以作为 demo。如果你更喜欢轻量级的解决方案，请阅读本文。 GitHub 地址：https://github.com/hiveml/simple-ml-serving 其中包含的条目有： 检查 TensorFlow 安装：https://github.com/hiveml/s
笔者最近在做新零售智慧门店的相关项目，主要涵盖人流量、人物活动区域轨迹等。那么本篇其实是笔者在实践过程中一个"失败"的案例，因为其应用复用在现实场景的时候效果非常差，所以只是当做练习题抛出来。本篇是受《YOLOv3目标检测、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法多目标追踪》启发，感谢这位作者！ 笔者之前没有做过追踪领域的研究，了解的比较浅显，如果有小伙伴在这块儿有相同的困惑，或是已经有好的解决方案，欢迎留言讨论~
本博文本应写之前立的Flag：基于加密技术编译一个自己的Python解释器，经过半个多月尝试已经成功，但考虑到安全性问题就不公开了，有兴趣的朋友私聊讨论吧。 从本篇博客开始，本人将转化写作模式，由话痨模式转为极简模式，力求三言两语让各位看的明白。
使用QLoRA对Llama 2进行微调是我们常用的一个方法，但是在微调时会遇到各种各样的问题，所以在本文中，将尝试以详细注释的方式给出一些常见问题的答案。这些问题是特定于代码的，大多数注释都是针对所涉及的开源库以及所使用的方法和类的问题。
在现代文档处理和信息提取领域，机器学习模型的作用日益凸显。特别是在自然语言处理（NLP）技术快速发展的背景下，如何让机器更加精准地理解和处理复杂文档成为了一个挑战。文档不仅包含文本信息，还包括布局、图像等非文本元素，这些元素在传递信息时起着至关重要的作用。传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素，但LayOutLM模型的出现改变了这一局面。
最近，在深度学习模型的训练和部署过程中，我遇到了一个常见的错误：Unexpected key(s) in state_dict: "module.backbone.bn1.num_batches_tracked"。这个错误让我花费了一些时间来查找原因和解决方法。在本文中，我将分享我对这个问题的理解和解决方案。
DDAD 是 2024 年以前 MVTec AD 数据集上性能最好的异常检测模型，本文解读相关论文并对源码进行解读
论文题目：TOAST: Transfer Learning via Attention Steering
本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。
在生成细节丰富和精确的图像描述方面，GPT-4 已经展现出了强大超凡的能力，其标志着一个语言和视觉处理新时代的到来。
该文介绍了万象优图的技术原理、功能特点、适用场景和实现效果等方面的信息。
今天为大家介绍的是来自Yann Lecunn团队的一篇论文。联合嵌入预测架构（JEPA）已经成为一种有前景的自监督方法，它通过利用世界模型来学习。虽然之前它仅限于预测输入的缺失部分，作者在这里探讨了如何将JEPA的预测任务泛化到更广泛的预测类型上。作者引入了图像世界模型（Image World Models, IWM），这是一种超越遮蔽图像建模的方法，它学会在潜在空间中预测全局光度变换的效果。
迁移学习作为一种旨在利用已有知识解决新问题的机器学习技术，在面临小样本问题时展现出强大的适应力和有效性。本文将深入剖析迁移学习在小样本问题中的应用场景、核心策略、实战技巧，并通过Python代码示例详细展示如何在实际项目中运用迁移学习。同时，我们将探讨最佳实践和注意事项，以确保迁移学习在数据匮乏环境下的高效应用。
OpenAi创始人之一Andrej将其在AI安全峰会中演讲的内容稍作整理后出了一版视频，并发布于Youtube上，仅一天时间就已突破20w播放量！内容大致关于LLM的基本概念、安全性以及未来发展趋势，干货满满。贴一个原视频地址https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g
在信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）成为了一门极其重要的学科。它不仅应用于搜索引擎、推荐系统，还广泛应用于语音识别、情感分析等多个领域。然而，理解和生成自然语言一直是机器学习面临的巨大挑战。接下来，我们将深入探讨自然语言处理的一些传统方法，以及它们在处理语言模型时所面临的各种挑战。
code:https://github.com/google-research/vision_transformer(暂未开源)
从几个例子中检测稀有物体是一个新兴的问题。 先前的研究表明元学习是一种很有前途的方法。 但是，精细的调音技术没有引起足够的重视。 我们发现，仅微调现有检测器的最后一层稀有类是至关重要的少数射击目标检测任务。 这种简单的方法比元学习方法的性能要高出约2 ~ 20点，有时甚至是之前方法的准确度的两倍。 然而，少数样本中的高方差往往会导致现有基准测试的不可靠性。 基于PASCAL VOC、COCO和LVIS三个数据集，我们通过对多组训练实例进行采样来修改评估协议，以获得稳定的比较，并建立新的基准。 同样，我们的微调方法在修订后的基准上建立了一个新的最先进状态。
前言 根据我个人的经验，学好AI，有五个必修：数学、数据结构、Python数据分析、ML、DL，必修之外，有五个选修可供选择：NLP、CV、DM、量化、Spark，然后配套七月在线的这些必修和选修课程刷leetcode、kaggle，最后做做相关开源实验。 今天，咱们就来看一看：如何用百行代码实现Kaggle排名Top 5%的图像分类比赛。 1、NCFM图像分类任务简介 为了保护和监控海洋环境及生态平衡，大自然保护协会（The Nature Conservancy）邀请Kaggle[1]社区的参赛者们开
选自arXiv作者：Jiaxi Gu等 机器之心编译编辑：Juniper 华为诺亚方舟实验室的研究者提出了一个大规模的中文的跨模态数据库 ——「悟空」，并在此基础上对不同的多模态预训练模型进行基准测试，有助于中文的视觉语言预训练算法开发和发展。 在大数据上预训练大规模模型，对下游任务进行微调，已经成为人工智能系统的新兴范式。BERT 和 GPT 等模型在 NLP 社区中越来越受欢迎，因为它们对广泛的下游任务甚至零样本学习任务具有很高的可迁移性，从而产生了 SOTA 性能。最近的工作，如 CLIP、ALIGN
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