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百度网盘AI大赛表格结构化赛题需检测表格、行、列及合并单元格。方案选用ppyoloe-plus X网络，通过扩充有遮挡数据、增大训练resize尺寸、替换SIOU为回归损失优化，经300轮训练，单图耗时合规，获第9名，还...

该内容围绕二手车交易价格预测大赛展开，介绍赛题是回归问题，需根据给定数据集预测价格。说明了数据来源、训练集和测试集划分，以及各变量信息。还涵盖数据读取、探索、分析，模型训练（如xgb、lgb）、预测、融合等流程，包括特征...

机器学习预测建模是指利用机器学习算法对现有数据进行分析和建模，从而预测未来的趋势和结果。这种方法已经被广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通和电子商务等。随着人们对数据的需求不断增加，同时计算机的处理能力和算法的发展也为...

本项目复现相关论文，基于CNN-RNN框架实现医学影像报告自动生成，用印第安纳大学胸部X射线数据集，采两阶段方案。实验显示生成结果有医学语义，Paddle实现效果优于原论文，略逊于Pytorch版本。

常用的优化语义分割模型的损失函数包括SoftJaccard损失、SoftDice损失和SoftTversky损失。然而，这些损失函数与软标签不兼容，因此无法支持一些重要的训练技术，比如标签平滑、知识蒸馏、半监督学习和多标...

目标检测是计算机视觉领域中一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别出特定物体，并标注它们的位置和类别。深度学习在目标检测中取得了巨大成功，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的方法。本文将介绍计算机视觉深度学习目标检测的概念...