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RTMDet是一种高效的实时目标检测器，其自报告指标优于YOLO 系列。它在COCO上实现了52.8% 的 AP ，在 NVIDIA 3090 GPU 上实现了300+ FPS，使其成为当前号称最快、最准确的目标检测器之一。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-679305.html
RTMDet 采用了一种在主干和颈部具有兼容能力的架构，该架构使用包含大内核深度卷积的基本构建块构建。这种设计增强了模型捕获全局上下文的能力，同时保持快速的推理速度。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-679305.html
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特征工程描述了制定相关特征的过程，这些特征尽可能准确地描述底层数据科学问题，并使算法能够理解和学习模式。换句话说：您提供的特征可作为将您自己对世界的理解和知识传达给模型的一种方式。 每个特征描述一种信息“片段”。这些部分的
由于它们的可扩展性和灵活性，现在很少找到不使用TensorFlow、PyTorch、Paddle......（这里的省略号是指各种成熟的深度学习库）的项目。 花时间从头开始编写机器学习算法（即在没有任何基础框架的情况下）似乎有些重复造轮子的感觉。然而，事实并非
作为人工智能工程师，我们通常将每个任务或问题定义为一个函数。 例如，如果我们正在开发面部识别系统，我们的第一步是将问题定义为将输入图像映射到标识符的函数F( X )。但是 问题是如何知道 F(X) 公式？ 事实上，使用公式或一系列
沿着特征工程自动化的思路，深度学习模型从 PNN ⼀路⾛来，经过了Wide＆Deep、Deep＆Cross、FNN、DeepFM、NFM等模型，进⾏了大量的、基于不同特征互操作思路的尝试。 但特征工程的思路走到这里几乎已经穷尽了可能的尝试，模型进⼀步提升的空间非常小，这也是这类模型的局限
在2016年， 随着微软的Deep Crossing， 谷歌的WideDeep以及FNN、PNN等一大批优秀的深度学习模型被提出， 推荐系统全面进入了深度学习时代， 时至今日， 依然是主流。 推荐模型主要有下面两个进展： 与传统的机器学习模型相比， 深度学习模型的表达能力更强， 能够挖掘更多数据
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Xception 是深度为 71 层的卷积神经网络，仅依赖于深度可分离的卷积层。 论文中将卷积神经网络中的 Inception 模块解释为常规卷积和深度可分离卷积运算（深度卷积后跟点卷积）之间的中间步骤。从这个角度来看，深度可分离卷积可以理解为具有最大数
