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小模型也可以「分割一切」,Meta改进SAM,参数仅为原版5%

前言 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer(ViT)模型,该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的,可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型,并在超出视觉之外的 ......
原版 模型 参数 Meta SAM

普林斯顿陈丹琦团队:手把手教你给羊驼剪毛,5%成本拿下SOTA

前言 给 Llama 2(羊驼)大模型剪一剪驼毛,会有怎样的效果呢?今天普林斯顿大学陈丹琦团队提出了一种名为 LLM-Shearing 的大模型剪枝法,可以用很小的计算量和成本实现优于同等规模模型的性能。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机 ......
剪毛 团队 成本 SOTA 5%

分分钟搞定来源list添加到目标list,据说只要5%的人知道

当你需要在不改变原始列表的情况下将一个列表的元素添加到另一个列表中时,你可以使用Java函数中的来源list添加到目标list。这在多种情况下都可能会被使用到,例如: 数据合并:当你需要将两个或多个列表中的数据合并成一个列表时,可以使用来源list添加到目标list的方法。 数据筛选:当你需要根据某 ......
分分钟 list 来源 目标 5%
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