安装modelscope失败，怎么破cv nlp领域？
安装modelscope失败，怎么破cv nlp领域
TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用
TextBrewer:融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术、提供便捷快速的知识蒸馏框架、提升模型的推理速度，减少内存占用 TextBrewer是一个基于PyTorch的、为实现NLP中的知识蒸馏任务而设计的工具包，融合并改进了NLP和CV中的多种知识蒸馏技术，提供便捷快速的知识蒸馏框架，用于...
全领域涨点 | Transformer携Evolving Attention在CV与NLP领域全面涨点(文末送书)（二）
4. 实验4.1 图像分类如表1所示，AA-ResNet的表现始终明显优于相应的ResNet。在AAResNet-34、-50、-101和-152的基础上，EA-AA-ResNets的Top-1准确率分别提高了1.21%、0.67%、0.80%和0.67%。4.2 自然语言理解BERT-style模...
全领域涨点 | Transformer携Evolving Attention在CV与NLP领域全面涨点(文末送书)（一）
1 摘要Transformer是一种普遍存在于自然语言处理的模型，近期在计算机视觉领域引起了广泛关注。而Attention map主要用来编码input tokens之间的依赖关系，其对于一个Transformer模型来说是必不可少的。然而，它们在每一层都是独立学习的，有时无法捕获精确的模式。因此在...
泛化神器 | 李沐老师新作进一步提升模型在多域多的泛化性，CV和NLP均有大幅度提升(文末获取论文)
1 简介正则化技术对于稳定和加速深度神经网络的训练至关重要。但是，目前的正则化方法主要是针对独立且均匀分布（IID）的数据而设计的，不能满足许多实际的out-of-distribution(OOD)情况。与大多数以前的工作不同，本文提出了2种归一化方法，SelfNorm和CrossNorm，以促进O...
细数NLP与CV的融合创新：盘点多模态深度学习这几年
本文概述了最先进的多模态深度学习研究中使用的各类方法。近年来，NLP 和 CV 领域在方法上突破不断。不只是单模态模型有所进展，而大规模多模态方法也已经成为非常热门的研究领域。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.04856v1.pdf项目地址：https://github...
CV之后，纯MLP架构又来搞NLP了，性能媲美预训练大模型
搞不起大模型，试一下超高性能的纯 MLP 架构？去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑，提出 MLP-Mixer ，这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制，仅需 MLP，在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。之后清华大学等机...
python3.8.5安装modelscope[cv, nlp]时这个lap依赖安装报错怎么办？
mac，python3.8.5，安装modelscope[cv, nlp]时这个 lap 依赖安装报错，咋解决？似乎这个依赖不支持mac上的python3.8，
使用cv和nlp完成图像的读取缩放旋转等……
图1.jpg读取图片filename = '1.jpg' ## [Load an image from a file] img = cv2.imread(filename) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(img)图像 缩放...
数据漂移检测（二）：NLP 和 CV 中的非结构化数据（Arthur）
介绍数据漂移检测是机器学习监控系统的关键组成部分。 到目前为止，我们已经讨论了表格数据中数据漂移的样子，以及一些测量漂移的方法。 回顾一下，让我们重温一个单一特征中数据漂移的简单示例：比较分布。 在此图中，我们检查单个输入特征（年龄）并查看该变量在两个时间点[在训练数据（绿色分布&#x...
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