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首先,用戶(通常是數據科學家)需要整理和準備數據集,這個階段稱為提取/轉換/加載(ETL)。這項工作現在可以通過 Apache Spark 3.0 在 ...
港中大IDEA開源首個大規模全場景人體數據集Human-Art
然而,現有的計算機視覺任務、訓練的數據集等大多只關注到了真實世界的照片,這導致相關模型在更豐富的場景下,常常出現性能下降甚至完全失效的問題。即使是SOT...
清華&美團提出稀疏Pairwise損失函數!ReID任務超已有損失函數!
ReID任務中的由于光照變化、視角改變和遮擋等原因會造成同一類中不同實例的視覺相似度很低(如圖2所示),因此由視覺相似度很低的實例(我們稱之為harmf...
收集NLP各種任務的數據集,加上任務描述和提示組裝成新的數據集,并使用這些數據微調預訓練的大型語言模型。包括指令微調和有監督微調。
進一步,本文研究了在更依賴 KG 的知識庫問答任務中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段,先從大規模知識圖譜上檢索問題相關的小子圖,...
Bloom是個多語言模型,由于需要兼容多語言,所以詞表有25w之多,在中文領域中,大部分詞表并不會被用到。我們通過刪減冗余的詞表,從多語言模型中提取常用...
CVPR2023:IDEA與清華提出首個一階段3D全身人體網格重建算法
三維全身人體網格重建(3D Whole-Body Mesh Recovery)是人類行為建模的一個重要環節,用于從單目圖像中估計出人體姿態(Body P...
AUTOSAR NvM Block的Native、Redundant和Dataset有什么區別?
Native數據是NVM塊中存儲的原始數據,是應用程序需要讀寫的數據。Native數據只在NVM塊中存儲一份,如果數據損壞或丟失,將無法恢復。因此,在寫...
語言模型性能評估必備下游數據集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數據集
零樣本學習是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數據類別,即訓練的分類器不僅僅能夠識別出訓練集中已有的數據類別, 還可以對于來自未見過的類別的數...
基于監督式學習的方法利用足夠的注釋異常樣本,通常可用于實現令人滿意的異常檢測結果。
但自然語言不同,自然語言與 3D 場景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場景來解釋,通過詢問餐具在哪,或者詢問用來攪拌的工具在哪,以這種方式就可以...
利用Contrastive Loss(對比損失)思想設計自己的loss function
在非監督學習時,對于一個數據集內的所有樣本,因為我們沒有樣本真實標簽,所以在對比學習框架下,通常以每張圖片作為單獨的語義類別,并假設:同一個圖片做不同變...
點云壓縮編碼方案的需求與日俱增,全球最具影響力的MPEG和國內外學者共同致力于研究點云壓縮標準框架,力求建立完善的點云壓縮系統,有效應對多源、多尺度場景...
在神經網絡上執行梯度下降法的主要算法。該算法會先按前向傳播方式計算(并緩存)每個節點的輸出值,然后再按反向傳播遍歷圖的方式計算損失函數值相對于每個參數的偏導數。
他們首先通過對梯度范數的有趣觀察來研究 dropout 的訓練動態,然后得出了一個關鍵的實證發現:在訓練初始階段,dropout 降低小批量的梯度方差,...
如果您已經設置了數據管理并且使用的是AMX1001單元,則只需斷開舊單元的連接并連接替換單元,即可更換EBOX。數據集位于下部(ABOX)的EPROM中...
Collection Skeletons: 數據集合的聲明式抽象
使用這個 C++ 庫,Franke 教授團隊重寫了 benchmarks,并在三個不同的硬件平臺 (Intel Desktop、Intel Server...
本文沒有為目標檢測算法的標準化評估和排序提供正式的基準測試套件,因為這將要求保留測試數據,以避免對評估測試集進行過度設置。
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