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只需要十分之一数据,就能通关四大视觉任务,居然还开源了

如下表所示，测评基准收集了 26 个下游任务数据集，囊括了 4 种视觉任务类型：分类，检测，分割和深度估计。

ClipStudioPaint：这是一款专业的绘画软件，支持各种绘画风格，也有一些AI辅助绘画的功能，比如自动上色等。

如果我们的大脑只进化到运用自身的十分之一，而另外十分之九孤立无用，那也太不合理了。如果你希望你的脑子更好使些，而试图寻找那根本不存在的休眠区域，这将是徒劳无功的。更好的方法是：吃好，睡好，多用脑。

基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验

在这一讲中，地平线工具链核心开发者杨志刚以《基于征程5芯片的Transformer量化部署实践与经验》为主题进行了直播讲解。

基于此，地平线多年前起针对神经网络、整Transformer架构等进行了创新设计，打造了计算规模大、计算架构最先进的征程5芯片。该芯片在去年上市的理想L8pro上应用，进一步推动了国产NOA的发展。

地平线征程5芯片是基于最新第三代BPU贝叶斯架构设计的，可以高效地支持Transformer的计算，在Swin Transformer、DETR等算法上，计算效率都很高。

计算机视觉需要学什么

1、学习计算机视觉需要具备的知识储备有：图像处理的知识。图像处理大致包括的内容：光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配等。立体视觉的知识。

2、计算机视觉需要学C/C++、脚本语言编程（如Shell、Python、Perl等）、图像内容搜索、人脸检测识别、图像分类标注、OCR、增强现实、图像质量评价、图像处理、点云视觉定位、三维视觉重建、物体分类识别等。

3、对于没有编程经验的初学者来说，需要先学习编程语言的基本概念和语法，例如变量、循环、条件语句等等。然后需要学习一些常用的计算机视觉算法和工具，如图像处理、边缘检测、特征提取、目标检测等等。

4、可以先学图像处理的知识，再学立体视觉的知识，最后学习人工智能的知识。图像处理大致包括的内容：光学成像基础、颜色、滤波器、局部图像特征、图像纹理、图像配等。

Transformer解读(附pytorch代码)

在Transformer出现之前，RNN系列网络以及seq2seq+attention架构基本上铸就了所有NLP任务的铁桶江山。

详解Transformer （论文Attention Is All You Need）. 正如论文的题目所说的，Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。

也可以使用位置编码，一种不需要学习的封闭形式的表达。在经典的 Transformer 论文“ Attention Is All You Need ”中，作者定义了一种由不同频率的正弦和余弦函数组成的位置编码。

PyTorch是一个非常流行的深度学习框架。但是与其他框架不同的是，PyTorch具有动态执行图，意味着计算图是动态创建的。

本文首次将Swim-transformer引入图像去雨领域，研究了Swim-transformer在图像去雨领域的性能和潜力。具体来说，我们对Swim-transformer的基本模块进行了改进，设计了一个三分支模型来实现单幅图像的去雨。

Transformer原理及其应用

变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯。主要功能有：电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压（磁饱和变压器）等。

变压器（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁芯（磁芯）。主要功能有：电压变换、电流变换、阻抗变换、隔离、稳压（磁饱和变压器）等。

变压器（biànyaqì）（Transformer）是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁心（磁芯）。

《预训练周刊》第33期:预训练语言模型的高效分层域适应

1、简介：本文研究了以分层树结构的域表示实现预训练语言模型的分层。生成式的语言模型，在不同的通用领域语料库上进行训练，然而这就限制了它们对更窄领域的适用性，之前的工作表明，持续的领域内训练可以提供进一步的收益。

2、Transformer是近两三年非常火的一种适用于NLP领域的一种模型，本质上是Encoder-Decoder结构，所以多应用在机器翻译（输入一个句子输出一个句子）、语音识别（输入语音输出文字）、问答系统等领域。

3、通常预训练语言模型是指利用大量无标注的文本数据，学习语言的通用知识和表示，然后在特定的下游任务上进行微调或者零样本学习。预训练语言模型在自然语言理解（NLU）和文本生成等多个任务上都取得了显著的效果提升。