因为词和字经过脱敏处理，所以无法使用第三方的词向量，官方特地提供了预训练好的词向量，即 char_embedding.txt 和 word_embedding.txt ，都是 256 维。...数据处理 数据处理主要包括两部分： char_embedding.txt 和 word_embedding.txt 转为 numpy 格式，这个很简单，直接使用 word2vec 的 python 工具即可...太短的就补空格，太长的就截断。操作图示如下： ? 3. 数据增强 文本中数据增强不太常见，这里我们使用了 shuffle 和 drop 两种数据增强，前者打乱词顺序，后者随机的删除掉某些词。...在最后提交模型复现成绩的时候，我只提交了七个这种模型，里面包含着不同子模型的组合，一般包含 3-4 个子模型。这种方式生成的权重文件也比较小（600M-700M 左右），上传到网盘相对来说更方便。...label 设权重，对于正样本给予更高的权重，训练模型，然后和正常权重的模型进行融合，在单模型上能够提升 2-3 个千分点（十分巨大），但是在最后的模型融合是效果很有限（0.0002），而且需要调整权重比较麻烦
为了能够在低 资源设备上运行深度学习模型，需要研发高效的小规模网络. 知识蒸馏是获取高效小规模网络的一种新兴方法， 其主要思想是将学习能力强的复杂教师模型中的“知识”迁移到简单的学生模型中....知识蒸馏是一种教师-学生(Teacher-Student)训 练结构，通常是已训练好的教师模型提供知识，学 生模型通过蒸馏训练来获取教师的知识....迁移学习使用其它领域的丰 富数据的权重来帮助目标数据的学习，而知识蒸馏 不会直接使用学到的权重. (4) 目的不同....“特权信息”指教师模型 提供的解释、评论和比较等信息[17]. 教师模型在训 练的过程中将软目标的“暗知识”迁移到学生模型 中，而学生模型在测试的过程中并不能使用“暗知 识”....如果该领域存在着强大的教师网 络，能通过知识蒸馏给无标签的数据增加注释. 具 体地，教师网络对未标记数据进行预测，并使用它 们的预测信息充当学生模型数据的自动标注[209].
该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？...在这基础上，我们将会使用 OpenCV 运行实时深度学习目标检测模型。 在不改动网络结构和重新训练模型的前提下，我将会演示如何能够忽略和过滤你不感兴趣的目标类别。...在 Python 中运行，IGNORE 集合如下： 在这里，我们将会忽略所有标签为“人”的预测目标（用于过滤的if语句稍后讲解）。...▌运行你的深度学习目标检测模型 运行脚本，打开终端并进入到代码和模型目录，从那里运行接下来的命令： 图6：使用相同的模型进行实时深度学习目标检测演示，在右边的视频中，我编程忽略了特定的目标类别。...我们也可以修改网络中的其他层（包括冻结某些层的权重，在训练过程中再解冻它们）。
前言 众所周知，YOLOv5是一款优秀的目标检测模型，但实际上，它也支持图像分类。在6.1版本中，就暗留了classify这个参数，可以在做检测的同时进行分类。...使用pip安装clearml将启用集成，并允许用户跟踪clearml中的每个训练运行。...Deci.ai优化 在Deci上单击一次即可自动编译和量化YOLOv5，从而获得更好的性能 GPU导出基准 可以使用python utils/benchmarks.py --weights yolov5s.pt...如果需要深入了解YOLO模型是如何引出分类的，可以导出ONNX模型，再使用netron查看。 训练完成之后，会自动调用测试程序，绘制测试结果。...模型预测 模型预测更简单，指定训练好的权重weights，输入图像source，图像尺寸imgsz即可。 模型会从高到低输出前5个类别的概率值。
源 | AI科技大本营 本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。...▌使用方法 可以通过以下命令运行行人掩码脚本： python3 person_blocker.py -i images / img3.jpg -c'（128，128，128）'-o'bus''truck...-m / - model：加载预训练好的 COCO 模型权重的路径(默认是当前目录）：如果没有或不存在指定路径，模型将自动下载到当前目录（注意：权重文件的大小为 258 MB）。...你可以在 classes.py 中或通过使用 -names 来查看掩码的对象选择（默认值是行人）。 -l / - labeled：保存检测到的对象及其对象 ID 注释的标记图像。...特定目标的掩码需要两个步骤：在推理模式下运行以获取每个目标 ID，然后掩码这些目标 ID。 python3 person_blocker.py -i images/img4.jpg -l ?
与此不同的是，本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。...▌使用方法 可以通过以下命令运行行人掩码脚本： python3 person_blocker.py -i images / img3.jpg -c'（128，128，128）'-o'bus''truck...-m / - model：加载预训练好的 COCO 模型权重的路径(默认是当前目录）：如果没有或不存在指定路径，模型将自动下载到当前目录（注意：权重文件的大小为 258 MB）。...你可以在 classes.py 中或通过使用 -names 来查看掩码的对象选择（默认值是行人）。 -l / - labeled：保存检测到的对象及其对象 ID 注释的标记图像。...：在推理模式下运行以获取每个目标 ID，然后掩码这些目标 ID。
当然，这个预先训练过的模型必须公开，这样我们就可以利用这些模型并重新使用它们。 重用模型 在我们掌握了这些预先训练好的模型之后，我们重新定位学习到的知识，包括层、特征、权重和偏差。...有几种方法可以将预先训练好的模型加载到我们的环境中。最后，它只是一个包含相关信息的文件/文件夹。...它通常会有所有的层和权重，你可以根据你的意愿调整网络。 对问题进行微调 现在的模型也许能解决我们的问题。对预先训练好的模型进行微调通常更好，原因有两个： 这样我们可以达到更高的精度。...在我们将自定义层添加到预先训练好的模型之后，我们可以用特殊的损失函数和优化器来配置它，并通过额外的训练进行微调。...VGG-19网络还使用ImageNet数据库中的100多万张图像进行训练。当然，你可以使用ImageNet训练过的权重导入模型。这个预先训练过的网络可以分类多达1000个物体。
与此不同的是，本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。...01 使用方法 可以通过以下命令运行行人掩码脚本： python3 person_blocker.py -i images / img3.jpg -c'（128，128，128）'-o'bus''truck...-m / - model：加载预训练好的 COCO 模型权重的路径(默认是当前目录）：如果没有或不存在指定路径，模型将自动下载到当前目录（注意：权重文件的大小为 258 MB）。...你可以在 classes.py 中或通过使用 -names 来查看掩码的对象选择（默认值是行人）。 -l / - labeled：保存检测到的对象及其对象 ID 注释的标记图像。...特定目标的掩码需要两个步骤：在推理模式下运行以获取每个目标 ID，然后掩码这些目标 ID。 python3 person_blocker.py -i images/img4.jpg -l ?
本文分享利用yolov4+deepsort实现目标跟踪，主要是讲解如何使用，具体原理可以根据文中的参考资料更加深入学习。.../download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights 使用 YOLOv4 运行跟踪器 为了将 YOLOv4 应用到目标跟踪上，首先我们需要将权重文件转换...Yolov4-tiny允许你获得一个更高的速度(FPS)的跟踪器，但可能在精度上有一点损失。确保你已经下载了权重文件，并将其添加到“data”文件夹中。...目标跟踪器跟踪的类别 默认情况下，代码被设置为跟踪coco数据集中的所有80个类，这是预先训练好的YOLOv4模型所使用的。但是，可以简单地调整几行代码，以跟踪80个类中的任意一个或任意一个组合。...这些类可以是模型训练的80个类中的任何一个，可以在data/classes/ cocoa .names文件中看有那些跟踪类 这个示例将允许跟踪person和car的类。 ?
且选择已经公认的网络结构另一个重要的原因是，这些网络几乎都提供了在大规模数据集ImageNet[11]上预先训练好的参数权重（Pre-trained Weights）。这一点非常重要！...我们使用很小的学习率来学习层FC7与FC8之间的权重矩阵而固定这之前所有层的权重； ?...ü Import相关的模块以及参数的设置——图4； ü 构建Inception_V3深度卷及网络，使用在ImageNet大规模图片数据集上已经训练好的参数作为初始化，定义回调函数保存训练中在验证集合上最好的模型...5、后记 我们回顾了深度学习中的深度卷积网络的典型结构和特点，并且知道了如何使用梯度下降算法来训练一个深度网络。...我们展示了如何用微调技术，使用Inception_V3网络来解决Kaggle的NCFM海鱼分类比，并且通过两个简单而有效的小技巧，使得我们的排名能够进入Top 5%。
文 | camel 来自雷锋网（leiphone-sz）的报道 雷锋网 AI 科技评论消息：5 月 2 日，Facebook AI Research（FAIR）官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF...ELF OpenGo 在与世界排名前 30 的四位职业围棋棋手（金志锡，申真谞，朴永训及崔哲瀚）的对弈中，OpenGo 以 14：0 的成绩赢得了所有的比赛；在比赛中OpenGo使用单块 GPU 每步50...另外，ELF OpenGo 在与目前公开可用的、最强的围棋机器人 LeelaZero 的对一种，后者采用了除ponder外的缺省配置，以及公开权重（192x15，158603eb, Apr. 25, 2018...可扩展性：任何具有 C / C ++接口的游戏都可以通过编写一个简单的包装器插入到这个框架中。 轻量级：ELF 运行速度非常快，开销很小。...在一台 MacBook Pro 上，基于 RTS 引擎构建的简单游戏（MiniRTS）使用 ELF 平台，能够单核每秒运行 40K 帧；而只使用 6 块 CPU+1 块 GPU 从零开始训练 MiniRTS
属于命令式的编程方式，与编写Python的方式类似，更容易上手。 网络的结构在不同的层次中可以变化，使用更灵活。...比较典型的如循环神经网络语言模型，由于使用了LSTM结构，动态图在执行过程中，不可避免的会在Python API和底层C++高性能计算库之间频繁切换执行， 而静态图由于执行期几乎全部由C++高性能库完成...API等；另外，动态图中可以随意使用Python的控制流语句，但是在静态图中，当控制流中的判断条件与数据相关时（如前文提到while_loop的例子），需要转换为使用while_loop，cond，case...数据读取过程不同：虽然使用的接口基本一致，但动态图在程序运行时读入数据，与我们平时编写python等程序的习惯相同，但在静态图组网阶段并没有实际运行网络，因此并不读入数据，所以需要使用“占位符”（paddle.data...Model.predict适用于训练好的模型直接进行预测，paddle inference适用于对推理性能、通用性有要求的用户，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，保证模型在服务器端即训即用
前言 在深度学习的世界里，大型神经网络因其出色的性能和准确性而备受青睐。然而，这些网络通常包含数百万甚至数十亿个参数，使得它们在资源受限的环境下（如移动设备和嵌入式系统）运行变得不切实际。...2、知识蒸馏的原理 通过训练一个小模型来模仿一个预先训练好的大模型，从而将大模型中所含的“暗知识”传递给小模型。在这个过程中，通过最小化损失函数来传递知识，label是大模型预测的类概率分布。...这种调整温度的方法可以帮助传递大模型中所含的“暗知识”到小模型中。...将两个损失函数进行加权求和，以平衡模型学习“暗知识”和准确预测真实标签。这样可以确保学生模型在蒸馏过程中既能够有效地获得来自老师模型的知识，又能够保持对真实标签的准确预测能力。...通过知识蒸馏，可以将大型模型的知识迁移到更小、更高效的模型中，从而使得这些模型能够在资源有限的设备上运行，同时保持较高的准确率。
口罩检测模型很有趣，相信不少小伙伴跃跃欲试，想知道如何把训练好的口罩模型部署到服务器上吗？跟着我们的教程，只需简单几步就可轻松搞定，个人笔记本电脑就可以哦！快来体验一下吧！...本文手把手教你如何把训练好的模型部署到服务器（如果没有GPU，个人笔记本电脑也可以，方法是一样的）上，调用摄像头，实现口罩实时检测。 首先，让我们先看一个口罩检测效果。...文件夹中的__model__是模型结构文件，__params__文件是权重文件。 03 部署模型 1....4）运行推理。 5）获取模型输出。拿到模型的所有输出tensor，并获取tensor中的数值。 下面通过一段简单的程序介绍如何使用Paddle Inference Python API进行模型推理。...总结 本文介绍了如何使用Paddle Inference Python API进行模型部署，并对代码进行了详细的解释，接着一步一步讲解如何使用Paddle Inference在服务器上进行口罩模型部署。
参考链接： 使用Python进行鼠标和键盘自动化 在计算机上打开程序和进行操作的最直接方法就是，直接控制键盘和鼠标来模仿人们想要进行的行为，就像人们坐在计算机跟前自己操作一样，这种技术被称为“图形用户界面自动化...python界面引入模块 1.2 解决程序出现的错误，及时制止 在开始 GUI 自动化之前，你需要知道如何解决可能发生的问题。...Python 能以很快的速度移动鼠标并击键。实际上，它可能太快，从而导致其他程序跟不上。而且， 如果出了问题，但你的程序继续到处移动鼠标，可能很难搞清楚程序到底在做什么，或者如何从问题中恢复。...你可能没有办法及时关闭IDLE运行窗口或者是DOS界面的python运行窗口，幸而python有几种办法来防止或者恢复这种错误。 ...1.2.1 通过任务管理器来关闭程序 windows中可以使用 Ctrl+Alt+Delete键来启动，并且在进程中进行关闭，或者直接注销计算机来阻止程序的乱作为 1.2.2 暂停和自动防故障设置
在智能设备中，提到了车辆号牌的检测和识别系统。 指挥部队：该系统用于检测被盗和搜查的车辆。将检测到的板与报告的车辆的板进行比较。 停车管理：汽车出入口管理。...：用于重新训练的项目YOLO预训模型）使用名为LabelImg的桌面应用程序。.../darknet detector train custom/darknet.data custom/yolov3.cfg darknet53.conv.74 完成训练后，从图像中检测到你的盘子，从暗网.../自定义/权重中选择最新的模型，并将其路径或名称放在文件object_detection_yolo.py中，也将使用yolov3.cfg文件，就在这个文件中在训练之前把＃放到训练所以可以训练然后运行：...将用于此识别的学习模型必须能够读取图像并呈现相应的字符。 为了充分利用可用于学习的数据，在应用在牌照分割之前使用的相同图像处理步骤之后，通过在正方形中调整大小来单独地剪切每个角色。
因此，如何对神经网络模型进行优化，在尽可能不损失精度的情况下，减小模型的体积，并且计算量也降低，就是我们将深度学习在更广泛的场景下应用时要解决的问题。...一般来说，采用后者的方式，也就是在PC上训练好一个模型，然后将其放在移动端上进行预测。使用本地运行模型原因在于，首先，向服务端请求数据的方式可行性差。...图9 ResNet50网络量化前后的精度对比 在均匀量化的过程中，首先是仅仅对权重进行量化，得到精度为72.8%。...图11 仅量化权重，在 Conv2D节点计算后，需要ReQuantizationRange来得到计算后的范围 如果已经预先使用10张或者1000张图片计算了每一个Conv2D等操作之后需要计算的范围，则...因此，在第一次训练的过程中，retrain.py文件的代码会先分析所有的图片，计算每张图片的瓶颈值并存储下来。因为每张图片在训练的过程中会被使用多次，因此在下一次使用的过程中，可以不必重复计算。
fine tune（微调）方法指的是加载预训练好的 Bert 模型，其实就是一堆网络权重的值，把具体领域任务的数据集喂给该模型，在网络上继续反向传播训练，不断调整原有模型的权重，获得一个适用于新的特定任务的模型...模型输入 在深入代码理解如何训练模型之前，我们先来看看一个训练好的模型是如何计算出预测结果的。 先来尝试对句子a visually stunning rumination on love进行分类。...（special token，如在首位的CLS和句子结尾的SEP）; 第三步，分词器会用嵌入表中的id替换每一个标准词（嵌入表是从训练好的模型中得到） image.png tokenize完成之后，...使用BERT预训练模型 现在，我们需要从填充好的标记词矩阵中获得一个张量，作为DistilBERT的输入。...可以对DistilBERT进行训练以提高其在此任务上的分数，这个过程称为微调，会更新BERT的权重，以提高其在句子分类（我们称为下游任务）中的性能。
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