[翻译]See Better Before Looking Closer
See Better Before Looking Closer: Weakly Supervised Data Augmentation Network for Fine-Grained Visua...
See Better Before Looking Closer: Weakly Supervised Data Augmentation Network for Fine-Grained Visua...
Abstract 尽管Transformer结构在自然语言处理领域已经成为主流,但在计算机视觉领域仍然受到限制。在视觉领域,注意力结构要么和卷积网络一起应用,要么在保证总结构不变的情况下用于替换卷网络...
Abstract 深度神经网络功能强大,但是存在一些不良行为例如记忆性和对对抗样本的敏感性。(it:关注点偏移,趋向简单规则+对异常分布敏感)Mixup给神经网络增加了正则信息,使网络在训练样本中和训...
INTRODUCTION 本文关注移动设备上的推理加速,即Mult-Adds限制在500M以下。 首先,本能想法是减少embedding的尺寸,但会弱化模型捕捉长短距离关系的能力,导致性能下降; 然后...
RNNT原文下载地址 Abstract 很多模型都进行的是转换任务,例如语音识别、机器翻译、蛋白质二级结构生产、文字转语音等。在时序转换任务中,有一个关键挑战是寻找一种在收缩、拉伸、平移下有序列不变性...
Α α:阿尔法 AlphaΒ β:贝塔 BetaΓdu γ:伽玛 GammaΔ δ:德尔zhi塔 DelteΕ ε:艾普西龙 EpsilonΖdao ζ :捷塔 ZetaΕ η:依塔 EtaΘ θ:西...
Abatract 当前系统严重依赖围绕传统技术发展起来的复杂遗留架构的脚手架。存在的问题有: 目前的HMM+GMM+DNN方法,训练声学模型(语音[/latex]gt;音素)、语言模型(音素[/lat...
# 摘要 混合CTC/注意端到端自动语音识别(ASR)将CTC ASR系统和注意ASR系统组合成一个单一神经网络。尽管混合CTC/注意ASR系统在训练和解码方面同时兼顾了CTC和注意架构的优点,但其注...
引用自 https://blog.csdn.net/sinat_36618660/article/details/100166957 why 在深度学习样本训练的过程中,我们采用one-hot标签去进...
项目地址 https://github.com/HRNet/Higher-HRNet-Human-Pose-Estimation 总结 用高分辨率网络完成Bottom-Up姿态识别。聚合关节点使用Ho...