Stable Baselines官方文档中文版 Github CSDN 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正 在自定义环境使用RL baselines，只需要遵循gym接口即可。 也就是说，你的环境必须实现下述方法（并且继承自OpenAI Gym类）： 如果你用图像作为输入，输入值必须在[0,255]因为当用CNN策略时观测会被标准化（除以255让值落在[0,1]） i

Stable Baselines官方文档中文版 Github CSDN 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正 先用Colab Notebook在线试试吧 下述所有示例都可用Google colab Notebooks执行： 开始训练、保存、载入多重处理监视训练和及绘图Atari游戏强制退出（包括训练好的agent）事后经历回顾RL Baselines zoo 基础用法：训练、保

Stable Baselines官方文档中文版 Github CSDN 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正 下面这个表格展示了stable baselines项目中采用的所有RL算法及其重要特征：迭代策略、离散/连续行动、多线程 NameRefactored [1]RecurrentBoxDiscreteMulti ProcessingA2C✔️✔️✔️✔️✔️ACER✔️✔️

Stable Baselines官方文档中文版 Github CSDN 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正 Stable-Baselines假设你已经了解强化学习(Reinforcement Learning)基本概念。 不过，如果你想继续学习RL，推荐下面几个资源： OpenAI Spinning UpDavid Silver’s courseLilian Weng’s b

Stable Baselines官方文档中文版 Github CSDN 尝试翻译官方文档，水平有限，如有错误万望指正 大多数强化学习算法包都试图采用sklearn风格语法。 下面是一个简单的案例，展示如何在Cartpole环境中训练和运行PPO2. import gymfrom stable_baselines.common.policies import MlpPolicyfrom

题目：Simple Baselines for Image Restoration 单位：旷视 收录：ECCV2022 论文：https://arxiv.org/abs/2204.04676 代码：https://github.com/megvii-research/NAFNet 文章目录 1. Motivation2. Contributions3. Methods

EMNLP| 2019 BERT for Coreference Resolution: Baselines and Analysis 1.问题 基于前面提出的端到端的共指消解模型，如何在基准数据集上表现更好的效能 2.解决方法 使用Bert来进行改进，在OntoNotes ( + 3.9 F1 )和GAP ( + 11.5 F1 )基准上取得了显著提升 3.摘要 优点：论文采用的Be

阅读后收获：对于VQA，使用MLP model，将I-Q-A作为输入做caption效果要好于以I-A作为输入，将I-A作为输入做caption效果要好于以Q-A作为输入，将Q-A作为输入做caption效果要好于以A作为输入，但是仅仅以A作为输入，在Visual7W telling task中就可以达到50.7%的准确性，说明了仅仅学习A分布的bias就可以取得不错的效果。另外结合不断填充扩

介绍 微软神作，pose track 的新base line  比ICCV Pose track 冠军在mAP上高15个点，在MOTA上高6个点 姿态估计 一个简单的ResNet 结构 三个卷积层+BN+ReLU中间一个1*1的卷积层产生pose的heatmap后面接了3个反卷积和卷积交替的网络获得高分辨率的heatmat使用Mean Squared Error(MSE) loss，

基础信息如下 https://arxiv.org/pdf/2112.15093.pdfhttps://github.com/FudanVI/benchmarking-chinese-text-recognition Abstract 深度学习蓬勃发展的局面见证了近年来文本识别领域的迅速发展。然而，现有的文本识别方法主要针对英文文本。作为另一种广泛使用的语言，中文文本识别在各个领域都有广泛