该算法把样本聚类和特征学习融合到一个端到端的网络框架中，提升模型的跨域能力。该模型在Market训练，DukeMTMC上测试能达到82.0%的准确率，在DukeMTMC上训练，Market上测试能达到92.2%的准确率。
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jd_liuwu
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该项目开源了一些自然语言处理的预训练模型。该项目主要关注对话系统的一些基础模型，尤其是电子商务领域。该项目使用 42 GB 的客户服务对话数据 (大约包含 12 亿个句子) 进行训练，并开源了训练好的BERT模型和词嵌入模型。
Updated 1 year ago Python
SST(Semi-Siamese Training)是一种针对浅层数据的人脸识别模型训练方法，所训练模型为一对半孪生网络，包括一个主模型和一个副模型，每次迭代时网络输入为同一ID的两张人脸图像(注册照和现场照)，副模型从注册照中提取人脸特征并构成一个动态的特征队列，随着训练进行同步更新，根据主模型从现场照中提取的人脸特征和动态特征队列计算损失函数，得到损失值后主模型采用随机梯度下降的方式进行更新，副模型基于当前模型状态与主模型采用滑动平均的方式进行更新，训练完成后主模型用于人脸识别测试。
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将多目标预测技术应用于反向定制场景中，提升产品设计的合理性和未来市场表现的预测准确率。本项目包括数据处理模块、MMOE模型模块和自定义任务模块等。
Updated 2 years ago Python
使用机器学习模型预测新产品上市后一段时间后的销售情况，包括数据处理、模型训练和预测模块。新品销量预测可以辅助供应链中生产计划、库存管理和车辆调度等环节进行决策。
Updated 2 years ago Python
业界首个模块化、标准化的跨模态视觉分析代码库。支持各种多模态任务，轻松复现视觉语言领域主流技术，促进学术界在视觉语言领域的发展。
Updated 2 years ago Python