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论文: https://arxiv.org/pdf/2009.09934.pdf 代码: https://github.com/abhinavsagar/msn...
地址： https://github.com/facebookresearch/AugLy
预算没问题的情况下，数据科学应用最好选哪个笔记本？内核 M1 vs. i9–9880H， 我们全方位对比测试了复合benchmarks、 Python、 Num...
Apache TVM 是一个相对较新的 Apache 项目，以深度学习模型推理的性能大幅改进为目标。它属于一种叫做模型编译器(model compilers) ...
AI 的神经元比生物神经元简单的多，不过改进的方向不一定是变得更复杂。有可能只是从其中一部分得到启发。
近年来，基于自注意力特别是 Transformer 的方法大量涌现，首先是在自然语言处理领域，最近在计算机视觉领域。
【导读：这篇来自华盛顿大学的论文深入研究了各种对比自监督模型，系统分析了计算机视觉任务的基准问题；算法，数据集和终端任务如何影响模型性能；以及哪种编码器是最好的...
上一篇文章，我们讨论了深度神经网络如何从一张图像中预测深度。特别是，我们证明了这个问题可以自监督只使用视频和几何约束。这种方法高度可扩展，甚至可以工作在未校准的...
计算机视觉是人工智能的一个领域，它使计算机能够表示视觉世界。由于神经网络可以从数据中学习如何做出准确的预测，深度学习已经彻底改变了这个领域。最近的进展有望使汽车...
这是一个来自 LyftLevel5 的自动驾驶汽车研究和实践案例，通过结合多种感知传感器，来实现更准确的 3D 检测（如汽车，行人，骑自行车的人等）。
要提高神经网络性能并使其适配可用计算资源，一个常见做法是调整结构的深度和宽度。实际上流行的神经网络系列，包括 EfficientNet、 ResNet 和 Tr...
随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。改善这个问题的技术...
最早使用神经网络来检测车道线，分割地面和驾驶的自动驾驶汽车叫 ALVINN，创建于1989年。
很久很久以前，在 Adam 和 Adagrad 发布之前，几乎所有神经网络的训练方式都是一样的 —— 使用一个固定的学习率和随机梯度下降（优化器）。
Python 3.10 的发布日益临近，是时候来看看它将带来的最重要的新特性和变化了。内容包括类型检查，类型别名，switch/case语法，数量统计，上下文管...
程序小哥 Vijish Madhavan 刚刚开源了他搞的去纹身模型 SkinDeep，下面是这个 AI 应用到那个 AI 身上的效果，看起来效果杠杠的。
随着 PyTorch 1.8.1的发布，一个全新改进的性能调试工具 PyTorch Profiler 来了。作为微软和 Facebook 合作的一部分，PyTo...
要实现完全自动驾驶，尚未解决的关键问题之一是预测自动驾驶汽车附近物体的行为。使用我们的 Prediction 数据集和 L5Kit 工具包，即使你之前没有自动驾...
2017年的论文 《Attention is All You Need》 引入了基于注意力机制的 transformer 架构，标志着机器学习有史以来最大的突破...
回看过去的照片可以帮助人们重温一些最难忘的时刻。去年12月，我们发布了电影照片（Cinematic Photos），这是谷歌照片（Google Photos）的...
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