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准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?

交通标志是道路基础设施的重要组成部分,它们为道路使用者提供了一些关键信息,并要求驾驶员及时调整驾驶行为,以确保遵守道路安全规定。如果没有交通标志,可能会发生更多的事故,因为司机无法获知最高安全速度是多少,不了解道路状况,比如急转弯、学校路口等等。现在,每年大约有130万人死在道路上。如果没有这些道路标志,这个数字肯定会更高。 当然,自动驾驶车辆也必须遵守交通法规,因此需要_识别_和_理解_交通标志。 从传统上来说,可以使用标准的计算机视觉的方法来对交通标志进行检测和分类,但同时也需要耗费相当多的时间来手工处理图像中的重要特征。现在,我们引入深度学习技术来解决这个问题。我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上

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RAG答非所问的根因在切分:从chunk策略到召回率实测的完整排查

上个月帮一个团队看线上RAG客服。用户问“退款几天到账”,它答的是退货流程。模型换了两个,向量库也重新调过,还是答不准。我让他们把检索命中的片段打出来看,问题一下就清楚了。命中的那段是半句话,前半句被切到了另一个chunk里。后来做信创项目的时候发现,切分只是RAG检索链路上的一环,底座选什么,同样影响最终效果。这个后面一起说。

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为什么普通 ASR 到了多人会议场景,准确率往往会明显下降?

很多语音识别模型在标准测试集上的表现已经相当不错。拿一段近距离、单人、环境安静的录音去测试,转写结果往往很接近人工听写。但一旦把同样的模型放到真实会议室里,情况通常就会复杂很多:人名和专业词更容易出错,多人发言时内容容易串到一起,短句被漏掉,甚至文字本身识别正确,却被归到了错误的发言人名下。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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