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摘要： 简介 最近在看 speechbrain 语音识别项目，其中第一步就是对文本标签进行 tokenization 了，各种参数看得云里雾里的，现在系统 总结 googel的 sentencepiece 的使用。 参考：https://github.com/google/sentencepiece 一、安 阅读全文

摘要： MASR: https://github.com/nobody132/masr pytorch框架实现, 提供了AISHELL-1数据集上的中文预训练模型 ASRT https://asrt.ailemon.net/ Tensorflow框架实现 比较全面的文档和维护,提供了中文预训练模型 Deep 阅读全文

摘要： 第一期 面试题 from copy import deepcopy a = [1, [2,3,4],5] b = a.copy() # b[0] = 0 # 输出 [1, [2, 3, 4], 5]，不会影响a的结果 # b[1][0] = 1 # 输出 1, [1, 3, 4], 5]，a的结果也 阅读全文

摘要： 论文：Squeeze-and-Excitation Networks code：https://github.com/hujie-frank/SENet 最近，有时间了，正好回顾一下这篇论文，做个笔记，因为文中提出的SE block应用太广泛，只要是个网络就可以加个SE block，可以说是业界的长 阅读全文

摘要： 一、网络结构的主要改进： shufflenet v1主要提出了pointwise group convolution 和 channel shuffle 结构，在保持模型精度的前提下，进一步减小了网络的计算量 1、pointwise group convolution 自mobilenet v1出来 阅读全文

摘要： 一、网络模型结构 提出了 inverted residual structure，主要由 bottleneck block 和 expansion layer 组成，后面会详细的介绍它们的结构 1.1 inverted residual structure Residual block 运行流程：i 阅读全文

摘要： 一、mobilenet v1 主要思想就是使用深度可分离卷积替代原始的卷积运算，从而达到压缩网络模型的目的。 深度可分离卷积主要由 depthwise convolution 和 pointwise convolution 组成，后面会有详细介绍， 首先让我们先回顾下原始的卷积运算 网络的整体结构： 阅读全文

摘要： 最新的 YOLOP 网络模型出来了，同时支持目标检测，可行驶区域分割和车道线分割三大任务，cver们赶紧卷起来，而且还是个real time + sort 的模型。 1、网络结构 如下图： 由一个encoder和三个特定任务的decoder组成 encoder包含： 主干网络（ CSPDarknet 阅读全文

摘要： 之前的博客介绍了upsample层转换到tensorRT出错的解决方法，就是回退onnx版本到1.5.0。虽然暂时解决了问题，但无法使用高版本的pytorch和onnx，https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/12932110.html 最近又上github，发现更简 阅读全文

摘要： 目标检测数据集 阅读全文