THUCNews数据集，每个样本保存为一个txt。...checkpoint_path, application='seq2seq', model='albert', keep_words=keep_words, # 只保留keep_words中的字...candidate_scores = [], [] for j, (ids, sco) in enumerate(zip(target_ids, target_scores)): # 预测第一个字的时候...，输入的topk事实上都是同一个， # 所以只需要看第一个，不需要遍历后面的。...return tokenizer.decode(target_ids[np.argmax(target_scores)]) def just_show(): s1 = u'夏天来临，皮肤在强烈紫外线的照射下
文/编辑 | 言有三 自动化机器学习技术是非常重要的基础研究，也是如今深度学习模型优化中的热点方向，我们开辟了一个专栏，专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路，本次来给大家进行总结。...【AutoML】如何选择最合适的数据增强操作 AutoML与激活函数 激活机制是一个网络非线性表达能力的来源，早期研究人员已经设计出了不少的激活函数，从Sigmoid到ReLU系列。...【AutoML】归一化(Normalization)方法如何进行自动学习和配置 AutoML与优化方法 要成功训练一个深度学习模型，正确的优化策略是非常重要的，如果使用不当结果会产生很大的差异，使用AutoML...AutoML与优化目标 一个有效的损失函数在深度学习任务中起了关键作用，然而损失函数都是人为设定，不仅需要有经验的人员进行反复尝试，也只能获得次优的方案，如果可以让模型自动对优化目标进行学习，将有望以更低的成本学习到更优的模型...【AutoML】进化算法如何用于自动模型搜索(NAS) 可微分架构与NAS 可微分架构可以在连续的参数空间中进行搜索，这样带来的好处就是可以通过梯度下降算法直接进行优化，是比较高效的搜索NAS方法。
对象检测，对象检测是在图像中定位要素的过程。例如，在遥感图像中，神经网络找到了飞机的位置。在更通用的计算机视觉用例中，模型可能能够检测不同动物的位置。...rotation angle 在多个影像中以多个角度捕获相同的训练样本，用于增强样本数据。...训练过程及结果 训练中可以通过消息窗口查看损失值，损失值呈下降状态说明模型可用，来回摆动，或有增大趋势，可调整参数重新训练。...训练结果保存为一个文件夹，包括以下文件： emd文件，下一步推断过程的输入文件。 pth文件，训练好的模型文件，会被记录到emd中。...非极大值抑制(NMS)，对象检测的输出是针对同一对象的多个边界框，两个要素重叠超过最大比率，会移除置信度低的要素，目的是抑制冗余的框，其过程是迭代-遍历-消除的过程。
模型训练数据库构建 训练数据库主要是支援模型训练，如同款检索中需要的物体检测模型，类目预测模型以及同款检索模型等，在百科资讯搜索中则需要训练商品标题文本分类模型，命名实体识别模型等。...解决方法比价简单，对逻辑值乘以一个尺度值 s 即可，扩大差异化，有利于模型收敛。...使用多任务协同学习后，模型的检索性能相比单任务模型有较大的提升，如下图 32 所示。 2.3.2.7 同款检索之注意力模型 在图 22 中我们讲述了同款检索的一个巨大的挑战即为相似款对同款检索的混淆。...但是在实际的项目落地，我们需要同时考虑部署模型的精度和速度，融合多个模型会占用更多计算资源，降低前向速度。那么怎么既然融合多个模型结构的优势，又不增加计算资源呢？...比如在行旅箱的同款检索中，返回的是印有相同图案的书包，钱包等，而非行旅箱。如何让模型在关注 纹理的同时，也关注下物体的形状信息呢？我们采用局部显著性擦除技术来破坏原图的纹理，迫使模型来关注物体的形状。
支持文本检测、识别和KIE（关键信息提取）标注。 支持检测-分类级联模型进行细粒度分类。 支持一键人脸和关键点检测功能。...使用 11M 图像和 1B 分割掩码进行训练，它可以在不针对特定对象进行训练的情况下分割图像中的对象。...文本检测标签 当用户创建新对象并切换到编辑模式时，可以更新对象的文本。 文本分组 想象一下，当使用 KIE（键信息提取）时，需要将文本分组到不同的字段中，包含标题和值。...我们主要讲解下如何加载自定义模型，这将使你能够使用自己的模型进行自动标记。如果你有一个已根据自己的数据训练过的自定义模型并希望将其用于自动标记，这将非常有用。...通常来说，笔者建议在项目初期阶段可以基于 SAM 利用点或矩阵提示快速完成数据标注，等后期达到一定数据量训练完一个初版模型后再基于检测或检测+分类模型进行一键自动标注。
比赛任务中包含13个不同的服饰类别，每个类别都有独立的8到37个关键点，共计294个关键点。 如何实现同时检测多个类别共294个关键点是此次比赛的难点之一。...图 2 DeepFashion2数据类型分布 在本次比赛中，MTlab团队所建立的模型在综合检测精度表现出明显优势，该模型可以同时对13个类别的服饰进行关键点估计，相较于多个模型而言，大大降低了算法复杂度以及使用成本...使用多尺度训练及多尺度测试的检测方案对模型进一步优化。...为了实现一个模型可以同时检测所有类别的关键点，MTlab将第一步目标框检测中给出的类别信息作为先验知识，通过与输入数据在通道维度上的concatenate ，加入到关键点估计模型中，给予一个强的先验知识...为了解决这个问题，MTlab的模型在目标框检测阶段与关键点估计阶段的loss计算中，引入了针对不同类别的attention，以减少训练中不同类别数据不均衡的情况对关键点模型的影响。
然而 IP 的变更，在交付场景中是必然出现的，这严重影响了一键安装即可用的能力。所以不要将连接地址写成固定值，而是将其设计成为可以通过环境变量的方式动态拾取并配置的形式。...每一个模块对应的应用模版，都应该是可以被独立安装并运行的。交付实施人员根据最终客户的业务需求，按需一键部署出多个应用模块，并在图形化界面下进行拼装，即完成了企业应用的整体交付。...深入了解到如何合理划分模块：使用Rainbond打包业务模块，实现业务积木式拼装 --- 使用Rainbond一键升级企业应用 由 RAM 实现而来的应用模版是具备版本控制机制的，这意味着在同个应用模版的不同版本之间可以快速的升级与回滚...对于交付人员而言，只需要将不同版本的应用模版导入到交付环境中，Rainbond 会自动识别同个应用模版的不同版本，并执行一键升级操作。...启动每一个组件时，Rainbond 会根据元数据中记录的镜像地址拉取对应的镜像。 经过应用元数据的解析插入，以及容器镜像的导入，交付人员就可以在客户环境中一键安装企业应用了。
然而，在实际产业中，由于发生火灾的环境复杂多样、干扰因素较多，对模型检测的精度具有一定的影响，另外，有很多物体和烟火较为相似，比如红色的灯光，容易造成模型误检。...针对如上问题，飞桨产业实践范例库开源了《火灾烟雾检测》方案，提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化到模型部署的全流程可复用方案，提供误检率低至1.1%的模型优化方案，有效解决了复杂环境下烟火检测问题，...下表详细展示了不同实验结果（单卡NVIDIA Tesla V100下同）, 根据上述实验数据，我们的方案降低了错误率、提高了召回率。...范例使用工具介绍 本范例应用使用飞桨PaddleX工具实现，PaddleX集成飞桨智能视觉领域图像分类、目标检测、语义分割、实例分割任务能力，将深度学习开发全流程从数据准备、模型训练与优化到多端部署端到端打通...真实产业场景：与实际具有AI应用的企业合作共建，选取企业高频需求的AI应用场景如智慧城市-安全帽检测、智能制造-表计读数等； 完整代码实现：提供可一键运行的代码，在“AI Studio一站式开发平台”上使用免费算力一键
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机器之心整理 参与：一鸣、杜伟 本周论文有：颜水成团队的「PSGAN 一键上妆」，黄亮团队在同传任务的集束搜索上进行了一些改进，同时还有 NLP 相关综述、目标检测最新 SOTA 成果、数字在词嵌入中的处理研究等...CBNet 迭代地将前一个主干网络的输出特征（即高级特征）输入到下一个主干网络中，逐步进行一直到最后一个主干网络（Lead Backbone）的特征图，然后使用该特征图进行目标检测。...推荐：目标检测已经是一个非常成熟的领域了，而能够在这一任务上刷新 SOTA 成果非常不易。这篇来自北大和纽约大学石溪分校的论文说明，整合多个主干网络便能刷新最佳效果。...为了解这种能力是如何获取的，研究者在综合列表最大值（synthetic list maximum）、数字解码和 jiafa 任务上对 token 嵌入方法（如 BERT、GloVe 等）进行测试。...字符级嵌入甚至更加准确，其中在所有预训练方法中，ELMo 的数字捕捉能力最强大，而使用字词单元的 BERT 模型准确性不如 ELMo。 ?
，根据样本的相似程度，将相似度高的划分到同一个聚簇中 降维问题：缩小数据的维度、规模 3）机器学习的一般过程 数据收集 → 数据清洗 → 选择模型 → 训练 → 评估 → 测试 → 应用及维护 2....解决方法：增加模型复杂度、增加特征 过拟合：模型过分拟合与训练样本，导致泛化能力不足，表现为在训练集准确率较高、测试集下准确率较低。...损失函数：交叉熵 二分类模型实现多分类：多个二分类模型 2）决策树 定义：利用"同因同果"原理，构建一个树状结构，将具有相同属性的样本划分到同一个子节点下，利用投票法实现分类，求均值实现回归 信息熵...多尺度检测与特征融合：在大小不同的特征图上进行检测；特征融合指将大小不同的特征图融合在一起 R-CNN系列、YOLO系列 3）OCR专题 OCR模型包含两部分：文字检测、文字识别 检测模型 CTPN...深度学习：数据量越多越好（单个类别达百数量级） 4）数据不够如何处理？ 数据增强 选择在少量样本下性能不错的模型（SVM，U-Net） 5）样本极度不均衡如何处理？
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♣ 问题 若一个主机上有多个Oracle实例，则该如何确定哪些共享内存段属于想要清掉的实例的内存段？ ♣ 答案 使用sysresv命令。...sysresv是Oracle在Linux/Unix平台上提供的工具，可以用来查看Oracle实例使用的共享内存和信号量等信息。...sysresv存放的路径：$ORACLE_HOME/bin/sysresv。使用时需要设置LD_LIBRARY_PATH环境变量，用来告诉Oracle共享库文件的位置。...oracle@rhel6lhr ~]$ which sysresv /u01/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/bin/sysresv & 说明： 有关sysresv的更多内容可以参考我的...资料：https://mp.weixin.qq.com/s/Iwsy-zkzwgs8nYkcMz29ag ● 本文作者：小麦苗，只专注于数据库的技术，更注重技术的运用 ● 作者博客地址：http://
飞桨与德厚泉科技联合开源了垃圾检测的产业实践范例，提供了从数据准备、模型训练及优化的全流程可复用方案，降低产业落地门槛。...接下来，在PaddleDetection 提供的模型基线中，通过简单的对比可以发现，PP-PicoDet-s-416在速度-精度的平衡上达到了目前同等体量模型中的最优性能，因此本范例将选择此模型，进行后续的演示...模型评估 虽然通常目标检测模型是使用精度mAP作为评估指标，但是在垃圾识别项目的实际应用中，如果继续使用mAP指标进行评估则会有很大问题。...然而，我们的最终目的是检测是否存在垃圾，以及垃圾在图片中的位置，并不在意检测到的是一堆垃圾还是一个垃圾。...计算无目标图片中被误检图片所占的比例，即为图片级别的误检率。 这样就可以在实际场景中更加有效地衡量我们的方案效果。 模型优化 本次范例提供了包括原始数据的扩充、加载预训练集多种优化方案。
YOLO历史回顾 几天前，目标检测经典模型YOLO系列再添一个新成员YOLOv8，这是Ultralytics公司继YOLOv5之后的又一次重大更新。...仅看检测方向的话，简单总结下YOLOv8在结构算法上相比YOLOv5的升级： 骨干网络部分 选用梯度流更丰富的C2f结构替换了YOLOv5中的C3结构，为了轻量化也缩减了骨干网络中最大stage的blocks...YOLOv8集百家所长达到了实时检测界的一个新高度。 就在YOLOv8发布的当晚，飞桨PaddleDetection团队就支持了YOLOv8的推理部署，并正在研发可训练版本中。...一个较强的预训练在下游任务中的效果会优于绝大多数的调参和算法优化。...实际业务场景中，在遇到比COCO更大规模数据集的情况下，传统的基于COCO预训练的模型就显得杯水车薪了，无论训练200 epoch还是80 epoch，模型收敛都会非常慢，而使用Objects365预训练模型可以在较少的训练轮次
对于基于搜索的预测模块，我们不直接训练分类模型，而是利用一个特征模型（参考第6章）和一个待检索数据库完成基于搜索的加权KNN分类。...为了减少复杂的背景影响，系统需要具备在图像中定位主体目标并提取主体特征的能力。 下图说明了用户在查询图像过程中主体检测对检索结果的重要性。...然而，未点击的图像仍然可能是与查询图像具有同款宝贝的图像，因为当许多同款的宝贝图像被返回时，用户只会点击结果中的一个或两个。...2．Deep ranking框架 如何处理图像中的背景噪声并检测出主体对象？ 参考书中第4章关于检测的介绍，一种直接的方法是部署现成的主体检测算法，如Faster R-CNN或SSD。...（图4 两个分支的深度联合网络模型，用于主体检测和特征学习。上面是主体检测分支，下面是特征学习分支） 如何学习这个联合模型的参数呢？
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