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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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手勢識別數(shù)據(jù)集:讓計(jì)算機(jī)了解你的表情與手勢
在當(dāng)今數(shù)字化時代,我們離不開計(jì)算機(jī)、手機(jī)和其他電子設(shè)備。與此同時,手勢識別技術(shù)也越來越受關(guān)注。手勢是我們與生俱來的一種表達(dá)方式,通過它們可以傳達(dá)思想和情...
2023-04-13 標(biāo)簽:手勢識別數(shù)據(jù)集 1.8k 0
低成本開源聊天機(jī)器人Vicuna:可達(dá)到ChatGPT/Bard 90%以上水平
根據(jù)介紹,通過根據(jù)從 ShareGPT.com (一個用戶可以分享他們的 ChatGPT 對話的網(wǎng)站) 收集的用戶共享對話微調(diào) LLaMA 基礎(chǔ)模型,V...
2023-04-06 標(biāo)簽:開源數(shù)據(jù)集聊天機(jī)器人 2.9k 0
我們創(chuàng)建了一個新類型的對象- 查找。查找允許您描述存儲在對象列中的值。它們也稱為參考數(shù)據(jù)、值列表或字典。您可以手動創(chuàng)建新的查找,也可以根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的值自...
2023-02-20 標(biāo)簽:連接器數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集 851 0
SeaTunnel,Apache基金會中第一個誕生自中國的數(shù)據(jù)集成平臺項(xiàng)目
社區(qū)提供了豐富的方式與開發(fā)者進(jìn)行互動,提供了國際開發(fā)者和用戶交流的平臺,包括建立微信/QQ 群(使用者群與貢獻(xiàn)者群)、郵件列表、GitHub issue...
2023-02-15 標(biāo)簽:連接器開源數(shù)據(jù)集 3.2k 0
利用視覺+語言數(shù)據(jù)增強(qiáng)視覺特征
傳統(tǒng)的多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練方法通常需要"大數(shù)據(jù)"+"大模型"的組合來同時學(xué)習(xí)視覺+語言的聯(lián)合特征。但是關(guān)注如何利用視覺+...
2023-02-13 標(biāo)簽:建模數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 1.5k 0
開源模型OpenCLIP達(dá)成ImageNet里程碑成就
LAION全稱為Large-scale Artificial Intelligence Open Network,是一家非營利組織,其成員來自世界各地,...
2023-02-07 標(biāo)簽:開源計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 1.9k 0
同時,AI技術(shù)也適合用于人員動作與安全規(guī)范的相關(guān)應(yīng)用,運(yùn)用姿態(tài)估測與分析技術(shù),可強(qiáng)化生產(chǎn)效率與生產(chǎn)安全;另外具有視覺能力的低速工業(yè)自走車,或者是機(jī)器手臂...
2023-02-06 標(biāo)簽:CV數(shù)據(jù)集ai技術(shù) 2.1k 0
DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))在訓(xùn)練過程中遇到的一些問題
必須要保證大量、高質(zhì)量且?guī)в袦?zhǔn)確標(biāo)簽的數(shù)據(jù),沒有該條件的數(shù)據(jù),訓(xùn)練學(xué)習(xí)很困難的(但是最近我看了以為作者寫的一篇文章,說明不一定需要大量數(shù)據(jù)集,也可以訓(xùn)練...
2023-02-06 標(biāo)簽:語音識別數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.8k 0
安科瑞能耗監(jiān)測系統(tǒng)在重慶馨樂庭桃源居酒店建筑項(xiàng)目的設(shè)計(jì)與應(yīng)用
系統(tǒng)可將各主要耗能設(shè)備的能耗與去年同期值和上月值進(jìn)行同比環(huán)比分析,檢驗(yàn)節(jié)能效果,根據(jù)分析結(jié)果執(zhí)行節(jié)能績效考核,以及節(jié)能目標(biāo)的修正。統(tǒng)計(jì)各支路當(dāng)年每月用能...
2023-02-01 標(biāo)簽:監(jiān)測系統(tǒng)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)集 683 0
3D UX-Net:超強(qiáng)的醫(yī)學(xué)圖像分割新網(wǎng)絡(luò)
整體來說,這些模型性能是越來越高,在幾個主流的 3D 數(shù)據(jù)基準(zhǔn)測試中也實(shí)現(xiàn)了大大小小的 SOTA,特別是 3D 醫(yī)學(xué)圖像分割這塊。當(dāng)然,時代在進(jìn)步,作為...
2023-02-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割數(shù)據(jù)集 3.4k 0
自動獲取并同步來自任何應(yīng)用程序的綁定數(shù)據(jù)。NET源代碼,包括交錯數(shù)組、任何實(shí)現(xiàn)IListSource或IList的對象,以及任何ADO。NET數(shù)據(jù)集、D...
2023-01-30 標(biāo)簽:編輯器數(shù)據(jù)集 747 0
基于多模態(tài)分解和混合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的商用車燃料電池短時衰減預(yù)測
通過大數(shù)據(jù)平臺下載該燃料電池商用車(燃料電池系統(tǒng)功率110 kW)4個月運(yùn)行數(shù)據(jù),對各個電流出現(xiàn)頻率進(jìn)行統(tǒng)計(jì),發(fā)現(xiàn)電流密度為135 A出現(xiàn)頻次最高,進(jìn)而...
2023-01-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 1.8k 0
TransGeo:第一種用于交叉視圖圖像地理定位的純Transformer方法
提出了一種注意力引導(dǎo)的非均勻裁剪策略,去除參考航空圖像中的大量非信息補(bǔ)丁以減少計(jì)算量,性能下降可忽略不計(jì),通過將省下來的計(jì)算資源重新分配到信息patch...
2023-01-16 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集cnn 1.7k 0
神經(jīng)渲染技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用
近年來,自動駕駛技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn),很多在實(shí)驗(yàn)室中的實(shí)驗(yàn)性項(xiàng)目已經(jīng)逐步走向市場大眾。然而時至今日,自動駕駛技術(shù)仍然難以做到完全無人,甚至無法保證基本的安全...
2023-01-15 標(biāo)簽:傳感器數(shù)據(jù)集自動駕駛 1.1k 0
Transformer的興起:提高實(shí)時視覺處理的準(zhǔn)確度
2012 年,名為 AlexNet 的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)贏得了 ImageNet 大規(guī)模視覺識別挑戰(zhàn)賽 (ILSVRC),這是一項(xiàng)年度計(jì)算機(jī)視覺競賽...
2023-01-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2.2k 0
我們最多可以可視化 3 維數(shù)據(jù)。但是我們有時需要可視化超過3維的數(shù)據(jù)才能獲得更多的信息。我們經(jīng)常使用PCA或t-SNE來降維并繪制它。在降維的情況下,可...
2023-01-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)集 3.5k 0
代爾夫特?cái)?shù)據(jù)集(VOD),4D雷達(dá)、激光雷達(dá)和相機(jī)數(shù)據(jù)
其中,v_r是相對徑向速度,v_r_compensated是點(diǎn)的絕對(即自我運(yùn)動補(bǔ)償)徑向速度。time是點(diǎn)的時間 ID,指示它來自哪個掃描。例如,當(dāng)前...
2023-01-11 標(biāo)簽:傳感器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 3.7k 0
此外,對于一些小類目的商品,在訓(xùn)練集樣本量上和大類目相比差距懸殊,在模型訓(xùn)練過程中會被大類目商品的樣本所影響和主導(dǎo)。針對類目差異和小類目學(xué)習(xí)這兩個問題,...
2023-01-06 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 1.6k 0
本文的方法是在由原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建的摘要長度平衡數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 LAAM,然后像往常一樣進(jìn)行微調(diào)。結(jié)果表明,這種方法可以有效地生成具有所需長度的高質(zhì)量摘要,...
2023-01-06 標(biāo)簽:編解碼器數(shù)據(jù)集 850 0
為千億參數(shù)模型量身定制,最高可實(shí)現(xiàn)60%的稀疏化水平
近日,來自奧地利科學(xué)技術(shù)研究所 (ISTA) 的兩名研究人員 Elias Frantar 和 Dan Alistarh 合作了一項(xiàng)研究,首次針對 100...
2023-01-06 標(biāo)簽:算法模型數(shù)據(jù)集 1.3k 0
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