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当第三方库可以帮我们完成需求时,就不要重复造轮子了,整理了GitHub上7个最受好评的Python库,将在你的开发之旅中提供帮助
CVPR2023即插即用系列|BiFormer:基于动态稀疏注意力构建高效金字塔网络架构
设计一个高效的编码器块,交错更新高级特征(小分辨率特征图)和低级特征(大分辨率特征图),为了更好地融合多尺度特征,开发一种key-aware的可变形注意力来预测更可靠的注意力权重
近日,由微软亚研院提出的Roll-out Diffusion Network(RODIN)模型,首次实现了利用生成扩散模型在3D训练数据上自动生成3D数字化身(Avatar)的功能
CVPR2023|港科大&腾讯AI Lab&港大联合出品:有趣的动态3D场景重建
一个专为计算机视觉领域研究者打造的学术资源宝库,CVPR2023作为计算机视觉领域的顶级会议之一,每年都吸引了众多学者们的关注
检测,分割,人脸,视频处理,医学影像,神经网络结构,小样本学习等方向
一文总结推荐系统必备经典模型(一),推荐系统是指利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程的系统
ChatGPT的文科脑有救了!微软提出MathPrompter,无需微调即可打造「理科」语言模型
GPU利用率低,GPU资源严重浪费?本文和大家分享一下解决方案,希望能对使用GPU的同学有些帮助
ChatGPT自己会选模型了!微软亚研院+浙大爆火新论文,HuggingGPT项目已开源
一行文本,生成3D动态场景:Meta这个「一步到位」模型有点厉害,在最近的一篇论文中,来自Meta的研究者首次提出了可以从文本描述中生成三维动态场景的方法
PyTorch下的可视化工具(网络结构/训练过程可视化)
别掉以轻心!写「材料和方法」部分时,这些坑千万别踩!
Softmax是一个数学函数,用于对0和1之间的值进行归一化...
趁我们不注意,AI画手一直在悄悄迭代,最近新推出的Stable Diffusion Reimagine和Midjourney v5功能如此强大,不仅要淘汰人类画师,连提示工程师的饭碗怕是都要丢了
一文看懂CV中的注意力机制
计算机视觉中的主动学习(Active Learning)介绍
交叉熵损失(Cross-entropy)为什么会优于平方损失(MSE),本文详细讲解了两者之间的差别以及两者的优缺点
会看图的「ChatGPT」来了!给张图就能聊天,讲故事,写广告
盘点了一些在深度学习中常用的、好用的提升模型效果的trick,建议收藏!
B站20万粉丝宝藏UP主“同济子豪兄”把人工智能和计算机视觉领域最高引用,最有影响力,每一个硕博生都必读的20余篇论文做了详细的笔记批注和论文逐句精读视频
这位研究僧,GPT-4都发布了,你还在纯人工搞科研吗?
本文通过一个简单的鸟类分类案例来总结了五个给模型加入先验信息的方法...
GPT-4引发的新一波革命,把打工人推上了「断头台」。孔乙己的未来在哪里?
学术科研专用ChatGPT来了!周末刚开源,GitHub斩获3k+星
不仅可以防止过拟合,也可以减小欠拟合?来自FAIR,Meta AI,UC Berkeley,MBZUAI的研究员们继续对Dropout进行了探索,证明了在训练开始时使用Dropout也可以缓解欠拟合。
理解并统一14种归因算法,让神经网络具有可解释性
LeCun力荐!哈佛博士分享用GPT-4搞科研,细到每个工作流程
论文中的「Results」部分怎么写?这个小细节千万不能忽略...
为了破除「迷信」,高举科学旗帜,近日来自谷歌大脑、哈佛大学的研究人员发布了《Deep Learning Tuning Playbook》,旨在帮助大家解决这一AI领域的老大难问题