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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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港大&騰訊提出DiffusionDet:第一個(gè)用于目標(biāo)檢測的擴(kuò)散模型
近日,來自香港大學(xué)的羅平團(tuán)隊(duì)、騰訊 AI Lab 的研究者聯(lián)合提出一種新框架 DiffusionDet,將擴(kuò)散模型應(yīng)用于目標(biāo)檢測。據(jù)了解,還沒有研究可以...
2022-11-22 標(biāo)簽:目標(biāo)檢測計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2.7k 0
YOLOv5使用教程詳解(單卡,多卡,多機(jī)訓(xùn)練)
上面的代碼默認(rèn)使用GPU 0…(N-1)。使用特定的GPU?可以通過簡單在 --device 后跟指定GPU來實(shí)現(xiàn)?!赴咐?,在下面的代碼中,我們將使用...
2022-11-21 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集 1.7萬 0
如何使用python減少數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量
事實(shí)上,統(tǒng)計(jì)上證明,當(dāng)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí),存在針對每個(gè)特定任務(wù)應(yīng)該使用的最佳數(shù)量的特征(圖 1)。如果添加的特征比必要的特征多,那么我們的模型性能將下降...
2022-11-15 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集 1.4k 0
源1.0在數(shù)學(xué)推理任務(wù)方面的解決方案和表現(xiàn)
毫無疑問,MWP任務(wù)給模型的語言理解能力和數(shù)學(xué)推理能力都帶來了極大的挑戰(zhàn),如何解決MWP任務(wù)也是NLP領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。
2022-11-11 標(biāo)簽:浪潮數(shù)據(jù)集 1.2k 0
KNN算法、分類回歸樹、隨機(jī)森林的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用實(shí)例
KNN屬于一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類算法,用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是完全正確且已分好類的。
2022-11-11 標(biāo)簽:計(jì)算數(shù)據(jù)集 7.1k 0
GA?是赤霉素家族中具有生物活性的成員,也是農(nóng)業(yè)上最常用的PGR之一。雖然GA?對營養(yǎng)生長有普遍的促進(jìn)作用,但它在向發(fā)育生長過渡的過程中的作用是復(fù)雜的,...
2022-11-10 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集微針技術(shù) 1.3k 0
如何使用Ansys光學(xué)解決方案實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的光學(xué)性能
HUD系統(tǒng)多用于汽車或飛機(jī),為駕駛員在其視野范圍內(nèi)提供視覺信息。它由一個(gè)顯示器和一個(gè)光學(xué)系統(tǒng)組成,該系統(tǒng)為駕駛員創(chuàng)建虛影像。光學(xué)系統(tǒng)和顯示屏被放置在儀表板下方。
2022-11-07 標(biāo)簽:顯示器數(shù)據(jù)集 2.2k 0
ArangoDB的社區(qū)版可以在單個(gè)實(shí)例上處理大型數(shù)據(jù)集,允許您垂直擴(kuò)展而不會出現(xiàn)問題。它還可以處理水平擴(kuò)展到包含所有三種數(shù)據(jù)模型的集群。但是,在水平縮放...
2022-11-07 標(biāo)簽:圖形應(yīng)用程序數(shù)據(jù)集 1.1k 0
多車立體事件相機(jī)數(shù)據(jù)集:用于3D感知的事件相機(jī)數(shù)據(jù)集
在基于事件的攝像機(jī)的立體深度估計(jì)方面已經(jīng)有了一些工作,但是,由于缺乏準(zhǔn)確的地面實(shí)況深度,評估只限于小的、不相干的序列,包括攝像機(jī)前面的幾個(gè)物體。
2022-11-07 標(biāo)簽:相機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 2.9k 0
用于評估不同平臺上的定位和建圖精度的多傳感器校園數(shù)據(jù)集
結(jié)合多個(gè)傳感器使機(jī)器人能夠最大限度地感知環(huán)境,并增強(qiáng)其對外部干擾的魯棒性,對機(jī)器人導(dǎo)航至關(guān)重要。
2022-11-04 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人數(shù)據(jù)集 1.4k 0
S3E:用于協(xié)作SLAM的大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集
對于內(nèi)部同步,觸發(fā)單元周期性地產(chǎn)生脈沖來觸發(fā)激光雷達(dá)、雙目攝像機(jī)和IMU。值得注意的是,F(xiàn)PGA產(chǎn)生1 Hz脈沖來觸發(fā)激光雷達(dá),然后激光雷達(dá)返回10 H...
2022-11-04 標(biāo)簽:機(jī)器人計(jì)時(shí)器數(shù)據(jù)集 1.9k 0
基于深度學(xué)習(xí)的3D分割綜述(RGB-D/點(diǎn)云/體素/多目)
數(shù)據(jù)集對于使用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測試3D分割算法至關(guān)重要。然而,私人收集和標(biāo)注數(shù)據(jù)集既麻煩又昂貴,因?yàn)樗枰I(lǐng)域?qū)I(yè)知識、高質(zhì)量的傳感器和處理設(shè)備。
2022-11-04 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3.1k 0
省級環(huán)保與電網(wǎng)數(shù)據(jù)集中展示平臺概述
在線監(jiān)測管理系統(tǒng)是專為環(huán)境保護(hù)行業(yè)開發(fā)的對實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的專用信息系統(tǒng)。系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時(shí)已充分考慮到可擴(kuò)展性,同時(shí)系統(tǒng)充分利用了MYSQL的強(qiáng)大數(shù)...
2022-11-04 標(biāo)簽:電網(wǎng)數(shù)據(jù)集環(huán)保設(shè)備 948 0
CogBERT:腦認(rèn)知指導(dǎo)的預(yù)訓(xùn)練語言模型
另一方面,從語言處理的角度來看,認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究人類大腦中語言處理的生物和認(rèn)知過程。研究人員專門設(shè)計(jì)了預(yù)訓(xùn)練的模型來捕捉大腦如何表示語言的意義。之前的工...
2022-11-03 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集 1.6k 0
無需權(quán)重更新、微調(diào),Transformer在試錯(cuò)中自主改進(jìn)!
最近的工作表明,transformers 還可以通過將離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)視作順序預(yù)測問題,進(jìn)而從離線數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)策略。Chen et al. (2021...
2022-11-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集DeepMind 1.5k 0
全新科學(xué)問答數(shù)據(jù)集ScienceQA讓深度學(xué)習(xí)模型推理有了思維鏈
在回答復(fù)雜的問題時(shí),人類可以理解不同模態(tài)的信息,并形成一個(gè)完整的思維鏈(Chain of Thought, CoT)。深度學(xué)習(xí)模型是否可以打開「黑箱」,...
2022-11-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2.2k 0
基于Transformer的越野場景可通行區(qū)域檢測模型OFF-Net
可通行區(qū)域檢測對于自動駕駛車輛的環(huán)境感知和路徑規(guī)劃至關(guān)重要。過去十年基于學(xué)習(xí)的可通行區(qū)域檢測算法取得了很大的成功,但是基本上都是關(guān)注城市場景的可通行區(qū)域...
2022-10-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自動駕駛 3k 0
12個(gè)常用的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)總結(jié)
擴(kuò)展用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)量的過程稱為數(shù)據(jù)增強(qiáng)。通過訓(xùn)練具有多種數(shù)據(jù)類型的模型,我們可以獲得更“泛化”的模型?!岸喾N數(shù)據(jù)類型”是什么意思呢?本篇文章只討論“...
2022-10-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 3k 0
商湯打造開放學(xué)術(shù)生態(tài) 推動產(chǎn)學(xué)研上下游深度融合
10月23-27日,全球計(jì)算機(jī)視覺三大頂會之一,兩年一屆的歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會議ECCV(European Conference on Computer...
2022-10-26 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集商湯 970 0
使用張量板進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析
這些模型針對特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練,并經(jīng)過準(zhǔn)確性和處理速度的驗(yàn)證。在部署之前,開發(fā)人員需要評估 ML 模型,并確保其滿足特定的閾值并按預(yù)期運(yùn)行。有很多實(shí)驗(yàn)...
2022-10-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1k 0
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