SOTA - 程序员秘密

深度学习常见名词概念：Sota、Benchmark、Baseline、端到端模型、迁移学习等的定义

深度学习：Sota的定义 sota实际上就是State of the arts 的缩写，指的是在某一个领域做的Performance最好的model，一般就是指在一些benchmark的数据集上跑分非常高的那些模型。

SOTA-MT:该项目试图维持机器翻译中的SOTA性能

SOTA-MT该项目试图在机器翻译的各个子任务上保持SOTA性能。我们还对NMT的最新进展和潜在的研究趋势进行了详细的回顾。欢迎任何意见和建议。 1.简介机器翻译已进入神经方法时代，吸引了越来越多的研究人员。目前，...

SOTA机制详解

1.SOTA的定义 SOTA即软件在线升级（Software updates Over The Air），是指在不连接烧写器的情况下，通过CAN、UART或其它通讯方式，实现应用程序的更新。在进行SOTA时，需要把旧的应用程序擦除，把新的应用程序写入...

信息抽取数据集和相关SOTA介绍

标签：实体抽取关系抽取自然语言处理

信息抽取数据集和相关SOTA介绍

m-DAN:为图像文本匹配任务实现当前的SOTA模型

标签： JupyterNotebook

用于图像文本匹配任务的当前SoTA模型的实现。链接到本文： : 训练模型： python main.py --mode 0 要测试模型，请确保模型文件位于models文件夹下。 python main.py --mode 1 --model_file_name model_...

基于 SOTA AI模型的图像修复工具__代码_下载

标签： typescript

支持多种模型架构 LDM 支持CPU和GPU 高分辨率支持作为桌面APP运行多冲程支持。按住该cmd/ctrl键可启用多冲程模式。缩放和平移效果展示： ... 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

神经-人-翻译-质量评估：从14种SOTA破解的深度学习HTQE模型，例如TextCNN1D，RCNN，DPCNN，变形金刚，神经...

标签： Python

从14种SOTA入侵的深度学习HTQE模型，例如TextCNN1D，RCNN，DPCNN，Transformers，神经架构。如何使用配置： pip install -r requirements.txt 选择做回归或分类：分类：将翻译分为“好”（1）或“差”（0）或更...

AURIXTC3XX系列的SOTA机制详解硬件工程师电路分析物联网模电单片机嵌入式技术.doc

标签：物联网硬件工程师新能源汽车

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SOTA-models:最先进的深度神经网络模型

标签： Lua

最先进的 (SOTA) 模型用于前馈速度分析的 SOTA 深度神经网络模型库运行代码 th general-profiler.lua --net <modelName>th general-profiler.lua --net <modelName> --cuda标志也可以缩短： --net -> -n和--cuda -> ...

SotA-CV:最新的计算机视觉深度学习方法库

标签： research computer-vision deep-learning neural-network neural-networks compendium

SotA-CV 最新的深度学习资源库可用于计算机视觉。它旨在收集和维护有关计算机视觉最新发展的最新信息，以促进深度学习的研究工作。与协作跟踪研究进度的其他尝试不同，此存储库提供定量评估的汇总结果。这样的...

image_classification:使用ResNets推动CIFAR-10 SOTA

标签： keras image-classification resnet cifar10 tensorflow2 Python

该项目的目标是首先在CIFAR10上复制ResNet SOTA结果，并使用最近发布的一些更新来尽可能提高这种最新状态。使用这样的更新，使用仅由0.27M参数组成的20层ResNet，我就可以在CIFAR10测试集上实现6.90％的错误率。 ...

Prime:一个简单的模块在具有SoTA性能的主要NMT数据集上始终优于自我关注和Transformer模型

标签： transformer attention sequence-to-sequence language-model Python

DR：一个简单的模块在具有SoTA性能的主要NMT数据集上始终优于自我关注和Transformer模型。我们问三个问题：光是注意力就够了吗？并行表示学习是否适用于序列数据和任务？如何设计一个将卷积的归纳偏差和自我...

resnet1d:一维（1D）信号时间序列数据上的多个SOTA骨干深度神经网络（例如ResNet，ResNeXt，RegNet）的...

标签： deep-neural-networks ecg-classification Python

介绍一维（1D）信号/时间序列数据上的多个SOTA骨干深度神经网络（例如ResNet [1]，ResNeXt [2]，RegNet [3]）的PyTorch实现。如果您在工作中使用此代码，请引用我们的论文 @inproceedings{hong2020holmes, title={...

fast-reid:SOTA重新识别方法和工具箱

标签： computer-vision re-ranking pytorch toolbox apex baseline image-search image-retrieval re-identification person-reidentification reids sota random-erasing open-reid person-reid Python

FastReID是一个研究平台，可实现最新的重新识别算法。这是对先前版本的重新编写，是。什么是新的 [2021年4月] 支持部分FC！ [2021年1月] TRT网络定义API已发布！感谢的贡献。 [2021年1月]基于fastreid的NAIC20...

ReadingList:阅读SOTA NLP论文清单

阅读清单介绍此回购将记录我发现有趣的论文。我会偶尔更新。文件解码 VQA和图像文本检索使用文字教学图像检索 BERT看到了什么：跨模态转换用于视觉问题生成一种快速准确的单阶段视觉接地方法 ...

nlp_tutorial:NLP超强入门指南，包括各任务sota模型汇总（文本分类，文本匹配，序列标注，文本生成，语言...

本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。各任务模型列表汇总：，，，（todo），各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制...

BioNER-Progress:该存储库旨在跟踪BioNER的进展，并提供相关的论文列表和最新技术（SOTA）的概述

该存储库旨在跟踪BioNER的进展，并提供相关的论文列表和最新技术（SOTA）的概述。内容调查文件基于字典的方法基于规则的方法基于机器学习的方法基于SVM的方法基于HMM的方法基于MEMM的方法基于CRF的方法基于神经网络...

基于各种挑战的SOTA医学图像分割方法-Python开发

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基于各种挑战的最新医学图像分割方法！（更新202003）Content Head 2020 ICIAR：自动肺癌患者管理（LNDb）（LNDb）2019 MICCAI：多模式脑肿瘤基于各种挑战的最先进医学图像分割方法！（更新202003）Content Head ...

sota-extractor:SOTA提取器管道

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自动SOTA（最新技术）提取汇总在免费许可证下共享的公共SOTA表。下载已收集的数据或自己运行收集器以获取最新数据。将来，我们计划自动化从论文中提取任务，数据集和结果的过程。获取数据数据保存在目录中。所有...

中国自然语言处理各领域的数据集，SOTA结果-Python开发

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中国自然语言处理（NLP）的共享任务，数据集和最新结果中文NLP中国自然语言处理（NLP）的共享任务，数据集和最新结果任务表共同引用分辨率对话状态管理情感分类实体链接实体标记语言建模机器翻译多任务学习词性（POS...

LancoSum:用于抽象总结的工具包，易于实现基线和我们提出的模型，可以实现SOTA性能

标签： Python

LancoPKU摘要该存储库提供了用于抽象总结的工具包，可以帮助研究人员实现通用基线，基于注意力的序列到序列模型以及我们小组LancoPKU最近提出的三个模型。这些模型可以提高性能，并能够生成更高质量的摘要。...

简单有效，来看看这个NER SOTA！

标签： python 机器学习人工智能

作者|Nine整理|NewBeeNLPFew shot learning（小样本学习）就是要用很少量标注样本去完成学习任务，前几天有同学在交流群里问关于小样本NER的资源，今天一起来看一篇Amazon AI Lab在ACL2022上发表的论文。...

rvi_sota_demo:使用RVI和我们自己的后端服务器的简单SOTA演示

标签： Python

SOTA演示使用RVI和我们自己的后端服务器的简单SOTA演示。请注意，该演示与RVI SOTA参考实施项目无关，该参考项目可在其自己的和库中找到。 TIZEN BOX上SOTA DEMO的安装说明设置所有文件都可以在：sota_demo / ...

绝了！关系抽取新SOTA

标签：机器学习人工智能深度学习

作者|Nine整理 | NewBeeNLP关系抽取目前的算法大概可以分为以下几种：pipeline approach：先抽实体，再判关系，比如陈丹琦的《A Frustratingly Easy Approach for Joint Entity and Relation Extraction 》（后面...

杭电小哥抢先搞定GPT读图功能，单卡就能实现新SOTA｜CVPR 2023

标签：语言模型范文/模板/素材毕业设计 ChatGPT 人工智能

能读图的GPT-4震撼发布了！但要用它还得排队。...跨模态任务上达到新SOTA 话不多说，直接来看在Prophet这种方法的加持下GPT-3的读图能力。我们先来看看它在数据集上的测试结果。研究团队在两个基于外

检测SOTA！DEYO：YOLOv5+DETR成就地表最强目标检测器

目标检测是计算机视觉中的一个重要课题，后处理是典型目标检测流水线的重要组成部分，这对传统目标检测模型的性能造成了严重的瓶颈。作为首个端到端目标检测模型，DETR摒弃了Anchor和非最大抑制（NMS）等手动组件...

2022年人体姿态估计——SOTA关键点检测浅析总结【极简压缩篇】

标签：计算机视觉人工智能深度学习

pose估计——关键点检测思路整理

W2NER：统一NER模型SOTA

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论文：Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification发表方：武汉大学，发表于AAAI2022论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.10070开源代码：https://github.com/ljynlp/W2NER这篇论文...

MIRNet:“学习增强的真实图像还原和增强功能”的官方存储库... SOTA结果可实现图像降噪，超分辨率和图像增强

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学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020），，，，，和论文： : 补充文件：视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域...

pytorch_face_landmark:使用PyTorch的快速准确... 通过CPU上的SOTA面部检测器，最高可达到100 FPS界标推断速度

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Pytorch人脸地标检测使用PyTorch实现人脸标志检测。使用基于坐标或基于热图的回归方法对模型进行了训练。支持不同的面部检测器。这里显示了和结果。支持68点和39点界标推断。支持自动对齐和裁剪支持不同的骨干...

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