随着数字设备的快速普及，如何将图像和视频完美适配各种屏幕尺寸，成为了一个亟待解决的问题。阿联酋沙迦大学的科研团队最近发表了一项研究，利用深度学习模型开发出一种全新的技术，能够自动预测图像的 最佳 尺寸，从而实现不同设备间的无缝显示。

卵巢癌是全球女性中第八大常见癌症，预后通常较差，每年有大量新增病例与死亡病例。其包含多种具有不同预后和治疗方案的组织学亚型，准确的组织学亚型分类是诊断过程的关键，但却颇具挑战。病理学家依靠宏观和微观特征进行诊断，一致性仅约 80%。在诊断不确定时，需借助辅助测试或专家二次诊断，这增加了后勤和财务负担。随着癌症发病率上升和诊断复杂性增加，全球组织病理学服务面临巨大压力。

目标检测 🚀 实例分割⭐ 姿态检测 图像分类 字符识别 提供yolov5-6.2版本模型训练方法，快速训练专有检测模型。 训练方法提供resnet-18模型训练方法，快速训练专有分类模型。 训练方法提供paddleocr模型训练方法，快速训练字符识别专有模型。 提供瑞芯微量化 ...

在ImageNet上的图像分类 研究人员在ImageNet的在两种设置下与现有工作进行了比较。设置（a）涉及同质架构，其中教师和学生网络分别为ResNet34和ResNet18；设置（b）涉及异质架构，在该设置中，教师网络为ResNet50，学生网络为MobileNetV1。 对于Logit蒸馏，WKD-L在两种 ...