我们在视频检索的验证集达到了100%的准确率,在图像检索部分达到85.85%左右,应用对比学习改进后可以达到93.75%;每秒可以处理1.03个视频检索,48.57个图像检索
模型只需要少量新语义标注的数据即可充分学习;(2)模型可以持续学习新语义而无需重新训练
该报告介绍了一种新型代数持久性故障分析方法,该方法将持久性故障分析与代数分析相结合,大大提高了密码分析的效率
在挑战性的POT数据集上平均精度领先第二名LISRD 12%(相对提高比例), 领先于基于非关键点的方法LDES 64.7%,以下视频给出了在POT上视频替换物体的效果对比
结果表明:ViT借助于代理模型的先验信息可以在没有预训练的情况下快速收敛,其最终效果也在参数量接近时高于传统的CNN模型
我们的方法探索了针对ViT的增量学习的问题,大量的实验表明我们的方法在公共数据集上表现了优越的性能,超越了同样CNN架构的方法4.0% 到6.0% 的准确率
鉴定委员会认为,浙江大学、达摩院、阿里云突破了超大规模图表示、图存储、图算子以及图加速等技术难点,研发了自主可控、开源开放、分布式高性能云上图神经网络学习平台(Aligraph),显著提升了我国相关企业的核心竞争力
AZFT 2021年优秀实习生
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