“RoIAlign 方法可以基于每个个体在场景中的边界框从多尺度特征图中获得独立个体的特征。” 什么叫做“多尺度特征”？ 多尺度特征 = 多尺度+特征 特征（feature）：图像内某一对象与其他对象区别的信息 多尺度（variable-scale ...

　　最近再从事深度学习方面的工作，感觉还有很多东西不是很了解，各种网络模型的结构的由来还不是很清晰，在我看来所有的网络都是一层层的卷积像搭积木一样打起来的，由于还没实际跑所以还没很深刻感受到几种网络类型的区别，在此我想梳理一下几种常见的网络结构，加深一下理解。 本文转自此 ...

构建深度学习模型的基本步骤 需要举例的地方以波士顿房价预测为案例 波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建 ...

　　主要介绍下完成了模型训练、评估之后的部署环节。 　　前言：之前舆情情感分析那一篇文章已经讲了如何使用ernie以及paddlehub来进行模型的训练和优化以及评估环节，所以接下来会讲下如何进行部署，进行实际的运用环节。在这里，用的是上次讲的舆情情感分析的模型。 　　将Fine-tune好 ...

通常我们训练出的模型都比较大，将这些模型部署到例如手机、机器人等移动设备上时比较困难。模型压缩（model compression）可以将大模型压缩成小模型，压缩后的小模型也能得到和大模型接近甚至更好的性能。这篇文章总结了几种常用的模型压缩方法：网络裁剪（network pruning）、知识蒸馏 ...

前面看到谷歌发表的运用在机器翻译上的论文《Attention is all you need》，很是让人惊讶，这是一种全新的模型，与之前的经典的seq2seq模型改动较大，它完全摒弃了RNN或CNN神经网络，大大简化了模型的复杂度，而且效果还相当好。当然Attention模型可以单独使用，但这篇 ...

深度学习之模型量化 深度学习之模型量化 各位小伙伴，大家好。深度学习具体工作你有没有碰到模型占用空间偏大、PC 平台与移植到板子上的运行效率差距偏大，进而无法满足高帧率、实时性的要求？AI 奶油小生也碰到上述问题，以下 ...

一、背景 深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。 为了解决这些问题，压缩模型以最大限度地减小模型对于计算空间和时间的消耗。 二、理论基础 必要性：目前主流的网络 ...