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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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探索“What-If”場景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來分析特定模型
What-If 工具擁有各種功能,包括使用 Facets 自動可視化數(shù)據(jù)集、手動編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關(guān)更改的影響,以及自動生成局部依賴圖(顯示模型的預(yù)...
2018-10-11 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4100 0
一種利用強化學(xué)習(xí)來設(shè)計mobile CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法
具體來說,我們提出一種用于設(shè)計移動端的CNN模型的自動神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索方法,稱之為Platform-Aware神經(jīng)結(jié)構(gòu)搜索。圖1是Platform-Awar...
2018-08-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強化學(xué)習(xí) 4071 0
基于YOLO-V5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及實現(xiàn)行人社交距離風(fēng)險提示
Yolov5的結(jié)構(gòu)其實和Yolov4的結(jié)構(gòu)還是有一定的相似之處的,但也有一些不同,這里還是按照從整體到細(xì)節(jié)的方式,對每個板塊進(jìn)行講解。這里給出YOLO ...
2022-07-06 標(biāo)簽:gpu代碼數(shù)據(jù)集 4030 0
數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。
很多人意識到了創(chuàng)建項目的價值,但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集,得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman,在他的博客...
2018-08-02 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 4021 0
文本分類是 NLP 中最常見的任務(wù)之一, 它可用于廣泛的應(yīng)用或者開發(fā)成程序,例如將用戶反饋文本標(biāo)記為某種類別,或者根據(jù)客戶文本語言自動歸類。另外向我們平...
2022-03-22 標(biāo)簽:文本分類數(shù)據(jù)集生態(tài)系統(tǒng) 4013 0
在開始文本挖掘前,數(shù)據(jù)處理和清洗是很重要的一步。在這一步中,我們會刪除標(biāo)點、停止詞等,讓評論的形式盡可能統(tǒng)一。處理好之后,就可以檢查數(shù)據(jù)中最常出現(xiàn)的詞語...
2018-10-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集電商 4007 0
谷歌又為目標(biāo)檢測API進(jìn)行了升級,最新的能力包括哪些方面?
為了在有限大小下保證性能,工程師們不僅量化了權(quán)重,同時對激活也進(jìn)行了量化,實現(xiàn)了速度(大小)和精度的平衡。下圖展現(xiàn)了優(yōu)化后的模型在Pixel2的CPU上...
2018-07-17 標(biāo)簽:谷歌數(shù)據(jù)集TensorFlow 4006 0
LLM 相關(guān)的開源社區(qū)這兩周涌現(xiàn)了很多優(yōu)秀的工作,吸引了很多人的關(guān)注。其中,我比較關(guān)注的是 Stanford 基于 LLaMA 的 Alpaca 和隨后...
2023-04-21 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 3988 0
一種十億級數(shù)據(jù)規(guī)模的半監(jiān)督圖像分類模型
除此模型之外,本研究還嘗試了幾種其他的模型結(jié)構(gòu),一是移除教師 - 學(xué)生模型并使用自訓(xùn)練模型,二是在進(jìn)行模型微調(diào)時使用推斷出的標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在實驗分析...
2019-05-08 標(biāo)簽:函數(shù)圖像分類數(shù)據(jù)集 3912 0
Mozilla基金會發(fā)起的Common Voice項目,發(fā)布新版語音識別數(shù)據(jù)集
2017 年 6 月,Mozilla 宣布推出 Project Common Voice 眾包計劃,旨在為語音識別應(yīng)用構(gòu)建開源數(shù)據(jù)集。他們邀請來自世界各...
2019-03-02 標(biāo)簽:語音識別語音技術(shù)數(shù)據(jù)集 3911 0
MIT不斷開發(fā)新的方法來分析從儀表化車隊收集的大規(guī)模數(shù)據(jù)集
在MIT - AVT研究的頭14個月里,車輛每天行駛里程的可視化。這種可視化沒有顯示最近幾個月,因為每輛車內(nèi)的高容量存儲支持?jǐn)?shù)據(jù)卸載之間的擴(kuò)展記錄以及隨...
2018-09-10 標(biāo)簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3898 0
數(shù)據(jù)并行化對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有何影響?谷歌大腦進(jìn)行了實證研究
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練硬件具備越來越強大的數(shù)據(jù)并行化處理能力。基于 GPU 或定制 ASIC 的專門系統(tǒng)輔以高性能互連技術(shù)使得能夠處理的數(shù)據(jù)并行化規(guī)模前所未有地大...
2018-12-19 標(biāo)簽:加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3889 0
Face++ Detection Team在2018年做COCO skeleton的工作
目前多階段網(wǎng)絡(luò)里的單元網(wǎng)絡(luò)離最優(yōu)比較遠(yuǎn),使用已經(jīng)驗證的網(wǎng)絡(luò)(如 Resnet)要比主流的多階段方法(如 Hourglass)采用的輕量級網(wǎng)絡(luò)好很多,究其...
2019-01-20 標(biāo)簽:人機交互網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3861 0
Batch的大小、災(zāi)難性遺忘將如何影響學(xué)習(xí)速率
所以,我們該如何在限制訓(xùn)練速度的情況下,還可以提高batch size,同時不用維持曲率效應(yīng)帶來的不穩(wěn)定性?答案可能是其他因素在限制學(xué)習(xí)速率,而我們并沒...
2018-11-14 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集ResNet 3799 0
為了能夠使得輸入圖像兼容更多的網(wǎng)絡(luò),預(yù)處理時對圖像的高和寬進(jìn)行了限制,使其能夠被16整除。確保網(wǎng)絡(luò)中一些含有降采樣操作的層(conv with stri...
2019-08-02 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)集 3792 0
在參數(shù)化表面的設(shè)置窗口中,Study 1/Solution 1(2) 可用作數(shù)據(jù)集,結(jié)果參數(shù) theta 則用于定義 x、y 和 z 軸方向的表達(dá)式。需...
2018-11-20 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集COMSOL 3791 0
Google AI最新研究用無監(jiān)督數(shù)據(jù)增強推進(jìn)半監(jiān)督學(xué)習(xí),取得令人矚目的成果
谷歌的結(jié)果促進(jìn)了半監(jiān)督學(xué)習(xí)的復(fù)興,而且還發(fā)現(xiàn)3點有趣的現(xiàn)象:(1)SSL可以匹配甚至優(yōu)于使用數(shù)量級更多標(biāo)記數(shù)據(jù)的純監(jiān)督學(xué)習(xí)。(2)SSL在文本和視覺兩個...
2019-07-13 標(biāo)簽:Google函數(shù)數(shù)據(jù)集 3789 0
如圖2主車(HV)和遠(yuǎn)車(RV)位置關(guān)系,需分析接收到的遠(yuǎn)車(RV)剎車制動消息,通過行駛方向、速度、加速度、位置篩選出存在潛在危險的遠(yuǎn)車制動信息,并做...
2019-01-23 標(biāo)簽:通信制動系統(tǒng)數(shù)據(jù)集 3770 0
KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù),每張圖像中最多達(dá)15輛車和30個行人,還有各種程度的遮擋與截斷。整個數(shù)據(jù)集由389對立體圖像...
2023-02-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)采集計算機視覺數(shù)據(jù)集 3751 0
UrbanScene3D大型數(shù)據(jù)集平臺用于研究城市場景感知和重建
本次導(dǎo)讀論文提出了一個用于研究城市場景感知和重建的大型數(shù)據(jù)平臺UrbanScene3D。該數(shù)據(jù)集包含超過12.8萬張高分辨率圖像,涵蓋16個場景,包括總...
2022-10-09 標(biāo)簽:模擬器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 3731 0
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