新闻中心 
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08-01【AI达人创造营第二期】目标检测中的loss函数目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域，其中boundingbox的回归是非常重要的步骤，指导网络如何优化网络中的参数使得bbox和gt更接近的就是loss函数...
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07-31【AI达人创造营第二期】TrtPose复现、手动转TRT并训练动物姿态本文推荐英伟达开源的一个自底向上姿态模型，无需先进行人物检测，直接对姿态关键点进行估计，再进行多人匹配， 运行效率非常高。TrtPose是一款轻量级，推理速度极...
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07-29【AI达人创造营第二期】一文读懂textCNN模型原理之前我们提到 CNN 时，通常会认为是属于计算机视觉领域。但是在2014年，Yoon Kim 针对 CNN 的输入层做了一些变形，从而提出了文本分类模型 tex...
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07-28[AI达人创造营第二期]初入NLP——垃圾邮件分类本文以中文垃圾邮件数据集trec06c为对象，对比BERT和RoBERTa模型。BERT用双向Transformer，RoBERTa为其改进版。经训练，两者高轮...
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07-17【AI达人创造营第二期】基于LSTM的现代诗生成器本项目利用LSTM模型实现现代诗自动生成，解决个人创作难题。数据集含约2000首爬取的现代情诗，另混合部分古诗补充数据量。采用LSTM模型，其通过逻辑门优化长文...
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07-16【AI达人创造营第二期】基于jetsonnano部署的手势乐器--模型部署该项目利用Jetson Nano结合PaddleDetection训练的模型，经Tensorrt加速实现手势检测，通过Arduino控制外设输出音阶。8种手势对...
