公衆号内容拓展學習筆記（2021.4.3）

📎 今日要點

1. 【粉絲項目 效率提高10倍】OCR場景文字圖檔合成工具釋出！ ⭐️⭐️
   • 主要内容：OCR場景文字圖檔合成工具
   • 論文：https://github.com/zcswdt/Color_OCR_image_generator
2. 一文看盡各種 NLP 任務 ⭐️⭐️
   • 主要内容：NLP任務大體可以分成兩大類，一種是文本序列到文本序列，比如機器翻譯，文本風格遷移等，另一種是序列到類别，比如情感分類，實體命名識别，主題分類，槽位填充等。
3. 本周AI開源項目精選（上） | 最佳實踐機器學習項目模闆 、Yolov5+CV提高聾人通路性 ⭐️⭐️
   • 主要内容：
     • Yolov5通過計算機視覺提高聾人社群的可通路性
     • OCNLI 中文原生自然語言推理任務
     • ml-skeleton-py 最佳實踐機器學習項目模闆
     • julius 基于PyTorch的快速DSP用于音頻和一維信号
4. EfficientNetV2震撼釋出！87.3%準确率！模型更小，訓練更快！谷歌大腦新作 ⭐️⭐️⭐️⭐️
   • 主要内容：谷歌在EfficientNet的基礎上，引入了Fused-MBConv到搜尋空間中；同時為漸進式學習引入了自适應正則強度調整機制，組合得到了EfficientNetV2，它在多個基準資料集上取得了SOTA性能，且訓練速度更快。
   • 論文：EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
   • GitHub：https://github.com/google/automl/efficientnetv2 （官方）
   • GitHub：https://github.com/d-li14/efficientnetv2.pytorch (pytorch)
   • 核心要點：
     • 提出一類更小、更快的卷積神經網絡EfficientNetV2。受益于訓練感覺NAS與縮放，EfficientNetV2在訓練速度與參數量方面顯著優于其他方案
     • 提出一種改進版漸進學習政策，它可以自适應的随圖像大小而調整正則化因子。它可以在加速訓練的同時提升精度
     • 所提方案在ImageNet、CIFAR、Cars、Flowers等資料集上取得了11x更快的訓練速度，6.8x更少的參數量
5. 使用OpenCV測量圖像中物體之間的距離 ⭐️
   • 主要内容：使用OpenCV測量圖像中物體之間的距離的一個demo。

📎 Others

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