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2023-08-15 talkingdev

论文:轻量级RGB-D分割技术助力移动机器人理解环境

有效的RGB-D语义分割可以帮助移动机器人更好地理解他们所在的环境。尽管深度数据提供了有用的几何洞察,但它可能会带来噪声。本文介绍了一种精简的网络,该网络使用的计算功率较少,但仍然稳健,有效地融合了色彩和...

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2023-08-10 talkingdev

提升计算机视觉学生网络的方法开源

深度神经网络在计算机视觉领域有着出色的表现,但是更快的推理时间是必要的。这篇论文介绍了一种新的Inter-Class Similarity Distillation方法和一种Adaptive Loss Weighting策略,能够更好地从老师网络向学生网络传...

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2023-08-08 talkingdev

TorchScale——提供高效有效的Transformers扩展的PyTorch库

TorchScale是一款PyTorch库,让研究者和开发者能够更高效、更有效地扩展Transformers。它是为了满足对于大规模数据处理的需求而生的工具,通过使用TorchScale,我们可以在保持高性能的同时,实现Transformers的扩展...

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2023-08-04 talkingdev

论文:SoftMoE,一种改进的稀疏混合专家模型,低成本提高模型容量

SoftMoE 是一种新的模型架构,它改进了稀疏的混合专家(MoE)模型。通过使用软分配方法,每个专家处理输入令牌的子集,SoftMoE以更低的成本提供了更大的模型容量。在视觉识别任务中,SoftMoE的表现超过了标准的变压...

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2023-08-03 talkingdev

论文:提升脑瘤分类的新方法,用于MRI图像的L2标准化空间注意力网络

近期的一项研究提出了一种新颖的分类网络,该网络使用L2标准化空间注意力,以提高在MRI图像中识别不同类型脑瘤的准确性。这种网络的应用,将为医生在识别和分析脑瘤类型的过程中提供极大的帮助,从而提高治疗的准确...

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2023-08-03 talkingdev

新研究提出‘聚焦线性注意力’方法,提升视觉变压器的效率与功效(GitHub Repo)

最新研究中,科研人员引入了一种名为‘聚焦线性注意力’的新方法,使变压器(Transformers)变得更为高效和强大。研究人员设计了新的映射函数和秩恢复模块,旨在在保持计算需求较低的同时,提升模型的性能。这一突破性...

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2023-08-01 talkingdev

Rust Llama:用Rust复制llama2.c的新尝试

Rust Llama是一个在GitHub Repo上的项目,它是llama2.c的复制,但是使用的是Rust编程语言。这个项目的目的主要是为了学习,但也可能是为了内存安全。 Rust是一种面向系统的编程语言,强调并发和内存安全性,因此使用...

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2023-07-31 talkingdev

AI Logo艺术:用人工智能打造震撼的商标设计

AI Logo艺术是一种采用人工智能技术的全新商标设计工具。它能够将您的商标设计转化为一件令人震撼的艺术品。通过深度学习和机器学习技术,AI Logo艺术能够理解商标的形状、颜色和元素,然后根据这些信息,创造出具有...

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