BlendMask通过更合理的blender模块融合top-level和low-level的语义信息来提取更准确的实例分割特征,该模型综合各种优秀算法的结构,例如YOLACT,FOCS,Mask R-CNN,比较tricky,但是很有参考的价值。BlendMask模型十分精简,效果达到state-of-the-art,推理速度也不慢,精度最高能到41.3AP,实时版本BlendMask-RT性能和速度分...
在论文中，经常会看到“STATE-OF-THE-ART”这一术语，它指的是当前某一领域最先进、最前沿的技术、理论或方法。这一术语通常用于说明某个研究或技术在特定领域的现状，表明该研究或技术是基于当前最前沿的知识和技术发展而来。在论文中，使用“STATE-OF-THE-ART”可以突出研究的重要性和创新性，同时也...
封面是OpenAI在 spinning up 中给出的分类,然而这已不足以囊括现有的SOTA算法,再次感慨AI领域发paper的速度。(然而在智能方面好像也没有推进很多,不过不积跬步无以至千里嘛) 为了让大家对 RL 的 SOTA 算法有一个直观的概念,我重新整理了一下 SOTA 算法目录,有些我已经在self-implement,有些写了相关的paper rea...
在IJB-B数据集上的1:N人脸识别结果比较如下图,同样取得了大幅度的精度提升。 然后作者将提出的算法GhostVLAD与目前的state-of-the-art比较。 如下图中Table 3和Table 4,在IJB-A和IJB-B上比较验证和识别结果,同样所提算法精度也胜出不少,请注意作者使用的训练集比其中很多state-of-the-art算法规模要小,但依...
最近,OpenDILab 团队提出的 多智能体强化学习算法 ACE 在《星际争霸2》微操环境(SMAC)和谷歌足球环境(Google Research Football,GRF)中取得了近乎全线 state-of-the-art 的成绩,相关论文已经发表在 AAAI 20…
最终的MORAN算法在多个数据集上均超越了state-of-the-art。 实验结果 作者称论文投稿时达到多个数据集当时最高准确率。 最新改进 该文已被Pattern Recognition录用,近期升级的MORAN v2版又做了多项改进: (1)增强了MORN网络的稳定性,降低了训练难度,实现了单步训练; ...
ECCV18 state-of-the-art的工作PCB [1]给我们的启发是,提取局部区域的特征、并且每个区域都施加id约束,这样能够训练出判别性很强的模型。因此,我们也采用这种局部特征+每个区域id约束的方式。 部件对齐池化(PAP: Part Aligned Poolin...
BlendMask通过更合理的blender模块融合top level和low level的语义信息来提取更准确的实例分割特征,该模型效果达到state of the art,但结构十分精简,推理速度也不慢,精度最高能到41.3AP,实时版本BlendMask RT性能和速度分别为34.2mAP和2
实验结果如表4中所示,可以看出,由实验结果可得,Bert+Sim-Transformer结合fine-tune Bert的FT-TM算法效果相较仅对BERT进行fine-tune的方法FT-NTM,准确率提升了近5个百分点,达到了目前的State of the Art。 表4 句子语义相似任务在Quora数据集的结果 为了确保实验结论的有效性,除去Quora的数据集之外,我们还采用了...
“state of the art”对应的中文翻译为“最先进的”或“达到最高水准的”,常用于描述技术、设备或方法在当前领域的领先水平。这一