深度学习：Sota的定义 sota实际上就是State of the arts 的缩写，指的是在某一个领域做的Performance最好的model，一般就是指在一些benchmark的数据集上跑分非常高的那些模型。
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详细介绍SOTA升级的流程
AI：大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合(文本/图片/编程...
【计算机视觉 | SOTA模型】整理了197个经典SOTA模型，涵盖图像分类、目标检测等方向
SOTA：state-of-the-art的英文缩写；state-of-the-art常在各种计算机视觉领域的会议期刊论文第一页上见到； 直译意思是：最前沿的，最先进的，目前最高水平； 即指目前检测效果最好、识别率最高、正确率最高，算法...
SOTA-MT该项目试图在机器翻译的各个子任务上保持SOTA性能。我们还对NMT的最新进展和潜在的研究趋势进行了详细的回顾。欢迎任何意见和建议。 1.简介机器翻译已进入神经方法时代，吸引了越来越多的研究人员。目前，...
用于图像文本匹配任务的当前SoTA模型的实现。 链接到本文： : 训练模型： python main.py --mode 0 要测试模型，请确保模型文件位于models文件夹下。 python main.py --mode 1 --model_file_name model_...
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当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和...
从14种SOTA入侵的深度学习HTQE模型，例如TextCNN1D，RCNN，DPCNN，Transformers，神经架构。 如何使用 配置： pip install -r requirements.txt 选择做回归或分类： 分类：将翻译分为“好”（1）或“差”（0）或更...
SotA-CV 最新的深度学习资源库可用于计算机视觉。 它旨在收集和维护有关计算机视觉最新发展的最新信息，以促进深度学习的研究工作。 与协作跟踪研究进度的其他尝试不同，此存储库提供定量评估的汇总结果。 这样的...
支持多种模型架构 LDM 支持CPU和GPU 高分辨率支持 作为桌面APP运行 多冲程支持。按住该cmd/ctrl键可启用多冲程模式。 缩放和平移 效果展示： ... 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件
最先进的 (SOTA) 模型用于前馈速度分析的 SOTA 深度神经网络模型库运行代码 th general-profiler.lua --net <modelName>th general-profiler.lua --net <modelName> --cuda标志也可以缩短： --net -> -n和--cuda -> ...
该项目的目标是首先在CIFAR10上复制ResNet SOTA结果，并使用最近发布的一些更新来尽可能提高这种最新状态。 使用这样的更新，使用仅由0.27M参数组成的20层ResNet，我就可以在CIFAR10测试集上实现6.90％的错误率。 ...
DR：一个简单的模块在具有SoTA性能的主要NMT数据集上始终优于自我关注和Transformer模型。 我们问三个问题： 光是注意力就够了吗？ 并行表示学习是否适用于序列数据和任务？ 如何设计一个将卷积的归纳偏差和自我...
本教程致力于帮助同学们快速入门NLP，并掌握各个任务的SOTA模型。 各任务模型列表汇总：，，，（todo）， 各任务概述和技巧：，文本匹配，序列标注，文本生成，语言模型 之后就可以开始逐个击破，但也不用死磕，控制...
该存储库旨在跟踪BioNER的进展，并提供相关的论文列表和最新技术（SOTA）的概述。内容调查文件基于字典的方法基于规则的方法基于机器学习的方法基于SVM的方法基于HMM的方法基于MEMM的方法基于CRF的方法基于神经网络...
阅读清单 介绍 此回购将记录我发现有趣的论文。 我会偶尔更新。 文件 解码 VQA和图像文本检索 使用文字教学图像检索 BERT看到了什么：跨模态转换用于视觉问题生成 一种快速准确的单阶段视觉接地方法 ...
自动SOTA（最新技术）提取汇总在免费许可证下共享的公共SOTA表。 下载已收集的数据或自己运行收集器以获取最新数据。 将来，我们计划自动化从论文中提取任务，数据集和结果的过程。获取数据数据保存在目录中。 所有...
英飞凌TC3x sota
中国自然语言处理（NLP）的共享任务，数据集和最新结果中文NLP中国自然语言处理（NLP）的共享任务，数据集和最新结果任务表共同引用分辨率对话状态管理情感分类实体链接实体标记语言建模机器翻译多任务学习词性（POS...
基于各种挑战的最新医学图像分割方法！ （更新202003）Content Head 2020 ICIAR：自动肺癌患者管理（LNDb）（LNDb）2019 MICCAI：多模式脑肿瘤基于各种挑战的最先进医学图像分割方法！ （更新202003）Content Head ...
LancoPKU摘要 该存储库提供了用于抽象总结的工具包，可以帮助研究人员实现通用基线，基于注意力的序列到序列模型以及我们小组LancoPKU最近提出的三个模型。 这些模型可以提高性能，并能够生成更高质量的摘要。...
YOLOv9是目标检测领域的最新SOTA（State-of-the-Art）模型，它采用了一种全新的架构，让传统卷积神经网络焕发出新的活力。相比于之前的版本，YOLOv9在准确性和速度上都有了显著的提升。 这个新架构在设计上更加高效...
SOTA演示 使用RVI和我们自己的后端服务器的简单SOTA演示。 请注意，该演示与RVI SOTA参考实施项目无关，该参考项目可在其自己的和库中找到。 TIZEN BOX上SOTA DEMO的安装说明 设置 所有文件都可以在：sota_demo / ...
计算机视觉领域的SOTA又又又被赣爆了！！！InternImage——基于可变形（抽样）卷积的领域内SOTA！（重振卷积荣光，消灭ViTs暴政！）
本博客主要针对四类行为识别算法中表现较优模型进行介绍，包括SlowFast、Video TimeSformer、Video Swin Transformer、VideoMAE和Intern Video。
本博客将针对在各多目标跟踪数据集上表现较优的算法模型进行介绍，包括TraDeS、FairMoT、SMILETrack、Bytetrack。
MedNeXt是nnUNet原创团队于2023年3月17日上传至arxiv上的新作品，该模型受ConNeXt启发，根据Transformer改进了现有的卷积网络，实现了医学图像分割领域的SOTA。除了用Transformer改造UNet之外，MedNeXt还改进了上...
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