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机器之心编辑部

在深度学习的发展过程中，领域自适应和知识迁移受到越来越多研究者的关注。他们希望一个领域数据集中学习的知识可以迁移到新的领域中。针对这一目的，滴滴和加州大学伯克利分校的研究者提出一种新的多源领域自适应模型，该模型能够同时利用和学习多个不同源域的训练样本，进而显著提升了图像语义分割的性能。

随着深度学习的发展，研究者们希望深度学习模型不但可以从特定领域训练集中学习监督知识，更希望能够进行领域自适应（domain adaptation）和知识迁移技术（knowledge transfer techniques），将在一个领域数据集中学习的知识迁移到新的领域中。那么能否同时利用多个不同领域的训练样本，提高在新领域上的语义理解能力呢？

超级AI，在线标注，既能解放双手，又省时省力。

传统的标注模式需要你对着目标不断拉框，反复机械的动作做多了就变得“麻木”，影响效率还使人烦恼。

-C参数是选择目标信道。如果该信道就目标一个AP使用的话不用加上–bssid,这个参数是为了跟精准的锁定目标。

-w 是保存握手包的名字，获取后会在当前目录生成一个mobi-01.cap的握手包。这时就不用关闭这条shell而是另外打开一个shell。

Aireplay-ng-0 10 -a (AP的mac)-c (客户端的mac)

-0参数是发起deauth攻击.10 是次数可以调节

-a 即第一条shell中BSSID.下面的AP路由器MAC地址

丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

正如大家所知，在进行图像语义分割时，图像被编码成一系列补丁后往往很模糊，需要借助

在《机器学习综述》中大致罗列人工智能常见算法，近些年深度学习发展快速，其中Transformer为甚，其英文的意思是变形金刚，对的就是我们看电影变形金刚的意思。Transformer是大语言模型的基础，比如现在常见的GPT、Bert、PaLM等大模型。Transformer概念是由谷歌在2017年《Attention is All You Need》首次提出。它提出了sequence to sequence with self-attention机制，利用attention解决RNN等长文本无法并行计算。

transformer模型是在NLP领域发表的论文attention is all you need中提出的一种语言处理模型，其transformer模型由于加速了模型推理时间与训练精度，越来越受到了广大机器学习爱好者的追求。特别是transformer模型应用到CV计算机视觉领域后，transformer模型更是得到了广大的应用。

最近大火的AI绘图stable diffusion也是应用到了transformer模型。虽然transformer模型是Google发布的论文，且最初的实现代码是基于TensorFlow实现的，但是pytorch的流行，让很多机器学习爱好者使用pytorch来实现transformer模型。

作者：Jacob Briones

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项目简介

fine-tune YOLO v3 + FaceNet进行人脸识别，辨别。

前期文章的分享，我们介绍了YOLOv7人体姿态估计的文章以及MediaPipe人体姿态估计方面的文章。由于YOLOv7与MediaPipe都可以进行人体姿态估计，我们本期就对比一下2个算法的不同点。