YOLO 技术
YOLO 是一族以单阶段、实时为特点的端到端目标检测算法。
大模型 · 万物互联 · 人工智能的结构化知识库。人人可阅读、可贡献、可追溯。
YOLO 是一族以单阶段、实时为特点的端到端目标检测算法。
ResNet 是引入残差连接使极深网络可训练的图像分类网络。
图像分割是将图像划分为若干语义区域并为每个像素分配类别的任务。
图像分类是为整幅图像分配一个或多个类别标签的任务。
目标检测是定位图像中物体的位置并识别其类别的任务。
卷积神经网络是擅长处理网格结构数据(如图像)的深度学习模型。
计算机视觉是研究让计算机从图像与视频中获取、处理与理解信息的学科。
对话系统是与用户通过自然语言多轮交互以完成任务的系统。
文本摘要是自动生成原文简洁概括以保留核心信息的任务。
依存句法分析是刻画句子中词语之间依存关系(主谓、动宾等)的语法分析任务。
预训练语言模型是在大规模无标注语料上预先训练的通用语言表示模型,可微调适配下游任务。
问答系统是根据用户提问自动返回准确答案的人工智能系统。
文本分类是将文本划分到预定义类别的的基础 NLP 任务。
情感分析是自动识别文本所表达的主观态度与情绪倾向的任务。
机器翻译是利用计算机自动将一种自然语言转换为另一种语言的技术。