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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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數(shù)據(jù)集共有五個文件,包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之間的用戶數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)已進(jìn)行了脫敏處理...
2023-01-05 標(biāo)簽:SQLpython數(shù)據(jù)集 2.3k 0
基于PGO方法實現(xiàn)快速且精確地求解SLAM優(yōu)化和估計問題
本文組織如下。第二節(jié)描述通用的非線性圖優(yōu)化以及這四種方法中的每一種。實驗是本文的主要部分,在第三節(jié)中進(jìn)行描述,在該節(jié)的第一部分,描述了硬件、實驗設(shè)備和基...
2023-01-04 標(biāo)簽:機(jī)器人數(shù)據(jù)集 2.6k 0
這些投資正在刺激這些公司及其合作伙伴和客戶加速在視覺領(lǐng)域的研究、開發(fā)和部署活動。EVA會定期對視覺開發(fā)者社區(qū)就各種主題開展調(diào)查,最新調(diào)查結(jié)果表明,93%...
2022-12-22 標(biāo)簽:嵌入式機(jī)器視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 1.5k 0
Torchvision框架中在語義分割上支持的是Deeplabv3語義分割模型,而且支持不同的backbone替換,這些backbone替換包括Mobi...
2022-12-21 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 1.4k 0
為了解決上述問題,本文將目光從任務(wù)專用的soft prompt模型設(shè)計轉(zhuǎn)移到任務(wù)通用的模型參數(shù)初始化點搜索,以幫助模型快速適應(yīng)到不同的少標(biāo)注任務(wù)上。本文...
2022-12-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 1.8k 0
關(guān)鍵時刻能救命! eCall in EMC測試方案來了!
現(xiàn)代eCall系統(tǒng)的部署基于ETSI 和CEN標(biāo)準(zhǔn),在十多年前就開始研發(fā)了。該系統(tǒng)當(dāng)前設(shè)計工作在GSM或UMTS網(wǎng)絡(luò)中,預(yù)計到2035年,該系統(tǒng)的滲透率...
2022-12-14 標(biāo)簽:emc通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 2.1k 0
自動駕駛領(lǐng)域的下游任務(wù),我認(rèn)為主要包括目標(biāo)檢測、語義分割、實例分割和全景分割。其中目標(biāo)檢測是指在區(qū)域中提取目標(biāo)的候選框并分類,語義分割是對區(qū)域中不同類別...
2022-12-14 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集點云 3.6k 0
如果我們有一個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,比方說一個case:“海底撈的主要食物是火鍋”,在NER的任務(wù)中,標(biāo)注成為“{海底撈^飯店}的主要食物是{火鍋^食物}”,其中...
2022-12-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集NERnlp 1.6k 0
Dramatron利用大型語言模型的優(yōu)勢,將精心設(shè)計的提示和提示鏈與結(jié)構(gòu)化生成相結(jié)合,以實現(xiàn)整個劇本的長距離連貫性。與之前的連續(xù)文本生成相比,Drama...
2022-12-12 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)集DeepMind 5.3k 0
深度解析MiddleBurry立體匹配數(shù)據(jù)集
我們可以明顯的看到這個視差圖中有一些錯誤,比如臺燈支架斷裂了,視差圖上部分區(qū)域是黑色的,還有背景出現(xiàn)不正常的亮區(qū),同時物體的邊界和原圖的邊界似乎無法對應(yīng)...
2022-12-12 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集 4.3k 0
全球首個面向遙感任務(wù)設(shè)計的億級視覺Transformer大模型
簡單來說,為了更好地應(yīng)對遙感圖像所具有的大尺寸特性以及圖像中的目標(biāo)物體的朝向任意性,我們提出了一種新的旋轉(zhuǎn)可變尺寸窗口的注意力(Rotated Vari...
2022-12-09 標(biāo)簽:視覺數(shù)據(jù)集Transformer 1.2k 0
在他們的研究中,研究人員將他們在 ReAAP 中提出的軟件編譯器與 Nvidia GPU 和 ARM CPU 上的其他三個基線軟件編譯器進(jìn)行了比較。結(jié)果...
2022-12-09 標(biāo)簽:處理器AI數(shù)據(jù)集 916 0
一文速覽醫(yī)學(xué)多模態(tài)進(jìn)展
本文主要從全局和局部進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像的表示學(xué)習(xí),提出GLoRIA模型,主要使用注意機(jī)制,通過匹配放射學(xué)報告中的單詞和圖像子區(qū)域來學(xué)習(xí)圖像的全局-局部表示。其...
2022-12-07 標(biāo)簽:編碼器圖像數(shù)據(jù)集 2.5k 0
盡管NAT在擁有許多潛在的優(yōu)勢,目前的工作中這類模型仍然在很大程度上依賴于句子級別的知識蒸餾(sequence-level knowledge dist...
2022-12-06 標(biāo)簽:NAT機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 1.2k 0
StreetLearn利用谷歌街景構(gòu)建的互動環(huán)境介紹
其中一項任務(wù)在現(xiàn)實世界中類似于一個在特定城市工作的速遞員,他從一個被稱為 "A "的任意地點開始,然后被指示去一個用絕對坐標(biāo)定義的特...
2022-12-06 標(biāo)簽:谷歌數(shù)據(jù)集 1.2k 0
所有的優(yōu)化都集中于 `bbox_iou_optim` 和 `multi_tensor_optimizer` 這兩個擴(kuò)展的 Flag,只要我們訓(xùn)練的時候打...
2022-12-05 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集 1.1k 0
訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)往往需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)有時可能由不可信的第三方來源所提供。這些不可信的數(shù)據(jù)可能會對模型的訓(xùn)練帶來嚴(yán)重的安全威脅。
2022-12-05 標(biāo)簽:模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 1k 0
我們提出了LiteVL,這是一種視頻語言模型,它無需大量的視頻語言預(yù)訓(xùn)練或目標(biāo)檢測器。LiteVL從預(yù)先訓(xùn)練的圖像語言模型BLIP中繼承了空間視覺信息和...
2022-12-05 標(biāo)簽:檢測器數(shù)據(jù)集 1.1k 0
如何在復(fù)雜天氣環(huán)境下進(jìn)行視覺自主導(dǎo)航
所有實驗數(shù)據(jù)分別在德國,瑞典,丹麥和芬蘭獲得,在不同的天氣和光照條件下覆蓋了10,000km 的距離。以10Hz 的幀速率共收集了140 萬幀。每第10...
2022-12-01 標(biāo)簽:傳感器計算機(jī)數(shù)據(jù)集 1.4k 0
全新上線的圖可視化和分析工具TigerGraph Insights
TigerGraph Insights支持多頁面dashboard:每個頁面可以有多個組件,既可以創(chuàng)建Graph的組件,也可以創(chuàng)建傳統(tǒng)BI常用的柱狀圖、...
2022-11-23 標(biāo)簽:可視化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.3k 0
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