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  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-12-11
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:abc515666266
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  3. 所属分类:其它

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  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:176kb
    • 提供者:weixin_42116921
  1. P40-源码

  2. P40
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:795kb
    • 提供者:weixin_42178963
  1. 深度图像优先:使用神经网络进行图像恢复但无需学习-源码

  2. 警告! 优化可能无法在某些GPU上收敛。 我们亲身经历了Tesla V100和P40 GPU的问题。 运行代码时,请确保首先获得与论文相似的结果。 使用文字修复笔记本最容易检查。 尝试设置双精度模式或关闭cudnn。 深度图像先验 在此存储库中,我们提供Jupyter Notebooks来复制纸上的每个图形: 深度图像先验 CVPR 2018 德米特里·乌里扬诺夫(Dmitry Ulyanov),安德里亚·韦达(Andrea Vedaldi),维克托·林皮茨基(Victor Lempitsk
  3. 所属分类:其它

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  2. Yolo-Fastest:更快更强大 此表中NCNN基准未更新最新ARM82数据,最新版本NCNN理论上ARM82会有一倍速度提升,待更新... 添加基于ncnn的106关键点C示例: : ***在某些GPU(例如NVIDIA PASCAL)上并没有很好地支持Darknet Group卷积! 针对某些Pascalscal例如1080ti在darknet上训练失败/训练异常缓慢/推理速度异常的可以采用Pytorch版yolo3框架训练/推理 MobileNetV2-YOLOv3-Lite&
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:48mb
    • 提供者:weixin_42116604
  1. FocusSeq2Seq:[EMNLP 2019]用于不同序列生成的混合内容选择(问题生成抽象汇总)-源码

  2. 混合物含量的选择以产生不同的序列 作者:,, (将出现在) 我们使用专家级内容混合选择模块(称为Selector )来明确区分多样化与生成,该模块指导编码器-解码器模型。 多样化的内容选择(一对多) :选择器在源序列上采样不同的二进制掩码(在图中称为focus ; m1,m2和m3)。 聚焦生成(一对一) :编码器-解码器模型从由不同掩码引导的源序列生成不同序列。 这不仅改善了所生成序列的多样性,而且还提高了它们的准确性(高保真度),这是因为常规模型通常会在目标中间而不是在任何目标附近学习
  3. 所属分类:其它

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  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-30
    • 文件大小:795kb
    • 提供者:weixin_42131261