SOTA

如何在 Unity 游戏中集成 AI 语音识别？

本文将介绍如何使用HuggingFaceUnityAPI在Unity游戏中集成SOTA语音识别功能。您可以访问itch.io网站下载Unity游戏样例，亲自尝试一下语音识别功能。
Hugging Face·2023-06-17 16:18

百度ERNIE 2.0强势发布！16项中英文任务表现超越BERT和XLNet

继1.0后，ERNIE英文任务方面取得全新突破，在共计16个中英文任务上超越了BERT和XLNet,取得了SOTA效果。目前，百度ERNIE2.0的Fine-
·2023-06-17 14:18

baichuan-7B: 开源可商用支持中英文的最好大模型

baichuan-7B的优点在同尺寸模型中baichuan-7B达到了目前SOTA的水平。ba
·2023-06-17 14:14

CVPR2023高质量论文 | Consistent-Teacher：半监督目标检测超强SOTA

作者：计算机视觉研究院编辑：3D视觉开发者社区导读论文地址：https://arxiv.org/abs/2209.01589《Consistent-Teacher:TowardsReducingInconsistentPseudo-targetsinSemi-supervisedObjectDetection》是一篇关于半监督目标检测的论文。该论文提出了一种新的方法，称为“Consistent-T
奥比中光3D视觉开发者社区·2023-06-17 14:43

CVPR 2022 | CNN自监督预训练新SOTA！上交/Mila/字节联合提出HCSC：具有层级结构的图像表征自学习新框架...

第一时间送达转载自：机器之心来自上海交通大学、Mila魁北克人工智能研究所以及字节跳动的研究者提出了一种具有层级语义结构的自监督表征学习框架，在ImageNet数据集上预训练的模型在多个下游任务中取得了SOTA
Amusi（CVer）·2023-06-17 11:15

知识蒸馏方法的演进历史综述

到2015年，许多SOTA都被打破了。业界的趋势是在你能找到的任何场景上都使用神经网络。VGGNet的成功进一步肯定了采用可以使用更深层次模型或模型集成来提高性能。(模型集合只是一个花哨的术语。
文文学霸·2023-06-17 03:26

YOLOv8改进原创MobileViTv2系列：全网首发最新苹果续作加强版 MobileViTv2结构（二），提出移动视觉 Transformer 的可分离自注意力机制，高效涨点提速

提出了一种具有线性复杂度的可分离自注意力方法，进一步提高效率，表现SOTA！性能优于Mobile-former等网络,本文将改进该结构结合YOLOv8系列应用。重点：有不少同学已经反
芒果汁没有芒果·2023-06-17 02:34

CCIG 2023 从视觉-语言模型到智能文档图像处理

三、视觉-语言预训练模型3.1、模型架构3.2、训练目标3.2.1、图像-文本匹配损失（ITM）3.2.2、掩码语言建模损失（MLM）3.2.3、掩码视觉建模损失（MVM）3.3、SOTA模型四、视觉到语言的数字化转型
中杯可乐多加冰·2023-06-16 23:00

如何在 Unity 游戏中集成 AI 语音识别？

本文将介绍如何使用HuggingFaceUnityAPI在Unity游戏中集成SOTA语音识别功能。您可以访问itch.io网站下载Unity游戏样例，亲自尝试一下语音识别功能。
·2023-06-16 22:30

GLM国产大模型训练加速：性能最高提升3倍，显存节省1/3，低成本上手

作者｜BBuf、谢子鹏、冯文2017年，Google提出了Transformer架构，随后BERT、GPT、T5等预训练模型不断涌现，并在各项任务中都不断刷新SOTA纪录。
·2023-06-15 20:50

Block Recurrent Transformer：结合了LSTM和Transformer优点的强大模型

为了解决这个问题Google创建了HybridTransformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。
·2023-06-15 20:49

加速44%！RT-DETR量化无损压缩优秀实战

RT-DETR模型是飞桨目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。其是一种基于DETR架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了SOTA性能。
飞桨PaddlePaddle·2023-06-14 21:58

加速44%！RT-DETR量化无损压缩优秀实战

RT-DETR模型是飞桨目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。其是一种基于DETR架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了SOTA性能。
飞桨PaddlePaddle·2023-06-14 21:28

加速44%！RT-DETR量化无损压缩优秀实战

RT-DETR模型是飞桨目标检测套件PaddleDetection最新发布的SOTA目标检测模型。其是一种基于DETR架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了SOTA性能。
·2023-06-14 18:21

SimCSE学习

0.参考中文任务还是SOTA吗？
HxShine·2023-06-14 08:01

SCANimate论文解读

Canonicalization（规范化）学习蒙皮权重LocallyPose-awareImplicitShapeLearningGiven（局部姿态感知隐式形状学习）实验评估方法规范化局部姿态与全局姿态比较SOTA
‘Atlas’·2023-06-14 04:12

英飞凌 AURIX TC3XX 系列单片机的 SOTA 功能实现

1、前言通过前一章了解到了AURIXTC3XX系列单片机的SOTA功能，下面讲述如何实现SOTA功能。
大橙子疯·2023-06-13 06:16

CLIP:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

因此将任务定义为预测哪条文本与哪副图像在语义上最接近，以此来学习SOTA的图像表征。
_忙中偷闲_·2023-06-12 09:33

一起学AI：过去以及当下

系列博客：目录索引AI发展历史简述历史背景人工智能发展历史机器学习两次寒潮符号主义的失败专家系统的失败新阶段神经网络深度学习，联接主义的时代特点工程科学，靠实验尝试，可解释性差效果好，远超当下传统算法，是SOTA
来知晓·2023-06-12 04:43

谁说学生模型就得小？稀疏化DAN模型推理可提速600倍

©PaperWeekly原创·作者|BNDSBilly研究方向|自然语言处理Abstract有效提升模型推理速度的方式是对SOTA的Transformer模型进行压缩，然而当前的推理速度仍然有待提高。
PaperWeekly·2023-06-11 23:23

AIGC零基础30天学习——CLIP模型

该模型直接使用大量的互联网数据进行预训练，在很多任务表现上达到了目前最佳表现（SOTA）。模型架构如上图所示，包括三个部分：（1）对比预训练（contrastpre-trai
franksking·2023-06-10 02:37

【CV】Yolov8：ultralytics目标检测、关键点检测、语义分割

noteYolov8提供了一个全新的SOTA模型，包括P5640和P61280分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。
山顶夕景·2023-06-09 17:40

【AI工具】 一款多SOTA模型集成的高精度自动标注工具（直接安装使用，附源码）

目录高精度自动标注工具简介及其特性标注工具的安装开启自动标注简介X-AnyLabeling是一款全新的交互式自动标注工具，其基于AnyLabeling进行构建和二次开发，在此基础上扩展并支持了许多的模型和功能，并借助SegmentAnything和YOLO等主流模型提供强大的AI支持。无须任何复杂配置，下载即用，支持自定义模型，极大提升用户标注效率！AnyLabeling=LabelImg+Lab
码科智能·2023-06-09 06:45

Yolov5涨点神器：RIFormerBlock助力检测｜CVPR2023｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构

1.RIFormer介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无TokenMixer的架构体系。紧接着，作者改进了学习架构以打破无TokenMixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后，本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干，此外它还具有高推理效率优势。为什么这么做？
AI小怪兽·2023-06-09 02:58

Yolov5轻量化：CVPR2023｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构

1.RIFormer介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无TokenMixer的架构体系。紧接着，作者改进了学习架构以打破无TokenMixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后，本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干，此外它还具有高推理效率优势。为什么这么做？
AI小怪兽·2023-06-08 20:07

实现车牌识别之二--使用Yolov3进行车牌定位

更新一些sota的论文：TowardsEnd-to-EndLicensePlateDetectionandRecognition:ALargeDatasetandBaseline更新一些之前做项目时参考的项目链接链接
帅气的Ezio·2023-06-08 18:14

OpenMMLab开营笔记

OpenMMLab为香港中文大学-商汤科技联合实验室MMLab开源的算法平台，不到两年时间，已经包含众多SOTA计算机视觉算法。
AI浩·2023-06-08 11:37

学生考试作弊检测系统 yolov8

YOLOv8算法的核心特性和改动可以归结为如下：提供了一个全新的SOTA模型，包括P5640和P61280分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。
燧机科技·2023-06-08 06:03

【计算机视觉 | 目标检测】Grounding DINO 深度学习环境的配置（含案例）

“GroundingDINO：MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection”的官方PyTorch实现：SoTA开放集对象检测器
旅途中的宽~·2023-06-07 08:10

SER | 语音情绪识别中的TIM-NET_SER项目复现

大家好，今天复现的是目前语音情绪识别的SOTA论文，论文中文名称是时间建模的重要性：用于语音情感识别的新型时空情感建模方法。
夏天｜여름이다·2023-04-20 23:52

CLIP论文解读

LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision》github：https://github.com/openai/CLIP问题现有SOTA
‘Atlas’·2023-04-18 17:51

Semantic2Graph: Graph-based Multi-modal Feature Fusion for Action Segmentation in Videos阅读笔记

文章链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2209/2209.05653.pdf主要贡献：该文章是目前动作分割领域50salads和gtea数据集上的sota方法，
Encounter84·2023-04-18 09:54

最喜欢随机森林？周志华团队DF21后，TensorFlow开源决策森林库TF-DF

作者|机器之心编辑部来源|机器之心TensorFlow决策森林(TF-DF)现已开源，该库集成了众多SOTA算法，不需要输入特征，可以处理数值和分类特征，为开发者节省了大量时间。
PaperWeekly·2023-04-18 07:41

模型实战（9）之YOLOv8预测模块predictor详解、预测视频后同时保存结果视频+目标帧

作为一种尖端的、最先进的(SOTA)模型，YOLOv8建立在以前版本的成功基础上，引入了新的功能和改进，以增强性能、灵活性和效率。
明月醉窗台·2023-04-16 01:05

SadTalker（CVPR2023）-音频驱动视频生成

Preliminaryof3DFaceModel3D3.2.MotionCoefficientsGenerationthroughAudioExpNetPoseVAE3.3.3D-awareFaceRender实验SOTA
‘Atlas’·2023-04-15 16:21

2021AAAI-BestPaper-Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting

论文作者的ppt简单的说本文解决的核心问题：比其他的sota工作，在设定预测时间更长的情况下，要更准！，如下图所示：长度从96开始，预测就走下坡路了。
andyham·2023-04-15 13:54

ViT Vision Transformer进行猫狗分类

结构模型定义定义一个模型训练VISIONTRANSFORMER简称ViT，是2020年提出的一种先进的视觉注意力模型，利用transformer及自注意力机制，通过一个标准图像分类数据集ImageNet，基本和SOTA
ZhangTuTu丶·2023-04-13 21:13

『Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks』论文笔记

一为什么读这篇传说中的ResNeXt，也是ResNet官方系列的第三篇，看完这个才算是对ResNet流派有个完整的认识，此外当前很多SOTA模型的底子都是用这个，所以不得不读。
ktulu7·2023-04-13 13:52

SMILEtrack: SiMIlarity LEarning for Multiple Object Tracking论文阅读笔记

SMILEtrack:SiMIlarityLEarningforMultipleObjectTracking是22年11月17日挂载于arXiv的最新论文，并且在MOT17上达到了SOTA。
生命吹起轻叹·2023-04-12 14:53

Transformer for image recognition at scale论文阅读笔记

VIT（visiontransformer）的提出已经在很多评价标准上成为了SOTA的方法，并且训
骑驴去学习·2023-04-12 14:23

sota 数据增强方法

*KeepAugment:ASimpleInformation-PreservingDataAugmentation首先获取携带图像关键信息所在的区域，然后在数据增强的过程中保证携带图像关键信息区域不被破坏。因此其中的关键在于如何获取携带图像关键信息的区域，文章使用的是saliencymapOnFeatureNormalizationandDataAugmentation潜在特征的时刻（A.K.A
加油11dd23·2023-04-12 11:22

GPT3类自动补全助手，个体+超级团队成为可能 | 技术趋势

是2020年文本生成领域内的最先进技术SOTA（state-of-the-art）@opus你只需要写几个主题
shadowcz007·2023-04-11 10:41

Integral Migrating Pre-trained Transformer Encoder-decoders for Visual Object Detection（imTED）

PengZhiliang,不知道是不是复现MAE的大佬本佬，整篇论文读下来还是比较容易理解的，但是感觉和小样本有关的部分很少，只是一个附带点，反而大量篇幅是在讨论如何将MAE整体迁移到目标检测领域，个人觉得可能是sota
GY-赵·2023-04-10 09:18

同济大学等提出EQL v2：用于长尾目标检测的新梯度平衡方法

人工智能初学者论文：https://arxiv.org/abs/2012.08548代码：https://github.com/tztztztztz/eqlv2均衡损失(equalizationloss)v2表现SOTA
Amusi（CVer）·2023-04-09 12:49

多项NLP任务新SOTA，Facebook提出预训练模型BART

该模型结合双向和自回归Transformer进行模型预训练，在一些自然语言处理任务上取得了SOTA性能表现。近日，Facebook发表论文，提出一种为预训练序列到序列模型而设计的去噪自编码器BART。
喜欢打酱油的老鸟·2023-04-09 02:49

Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Localization笔记

将定位与分类分为两个独立的网络，在训练集上使用DDT生成伪groundtruth，通过回归与真实GTbox对比，整体效果达到SOTA。
枫叶--·2023-04-08 16:28

GPT-4博客介绍

可控性）Limitations(限制)Risks&mitigations(风险和应对措施)gpt-4在越复杂任务上，GPT4越是强于chatgpt与chatgpt虽然也是zero-shot，但不能超越sota
Unstoppable~~~·2023-04-08 11:29

字节跳动CVPR 2023论文精选来啦（内含一批图像生成新研究）

今年的CVPR将于六月在加拿大温哥华举办，和往年一样，字节跳动技术团队的同学们收获了不少中选论文，覆盖文本生成图像、语义分割、目标检测、自监督学习等多个领域，其中不少成果在所属领域达到了SOTA（当前最高水平
字节跳动技术范儿·2023-04-08 07:02

CVPR 2023 | 单阶段半监督目标检测SOTA：ARSL

本文提出了针对单阶段半监督目标检测任务的Ambiguity-ResistantSemi-supervisedLearning（ARSL）算法，创新地提出了两个通用的单阶段半监督检测模块：Joint-ConfidenceEstimation（JCE）和Task-SeparationAssignment（TSA）。JCE通过联合分类和定位任务的置信度评估伪标签质量。TSA基于教师模型预测的联合置信度将
飞桨PaddlePaddle·2023-04-07 17:01

GPT系列简介与gpt训练（nanoGPT）

GPT-1当时在9个NLP任务上取得了SOTA的效果gpt2.0GPT-2并未在模型结构上大作文章，只是使用了更多参数的模型和更多的
路新航·2023-04-07 17:18
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