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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)集(2)) :創(chuàng)建數(shù)據(jù)集對象
本篇是利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)集系列博客的第 2 篇。我們在第 1 部分中已定義 MyDataset 類,現(xiàn)在,讓我們...
2022-08-02 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集pytorch 1153 0
利用 Python 和 PyTorch 處理面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)集 - 3:貓和狗
在本篇博文中,我們將在“貓和狗”數(shù)據(jù)庫上重復(fù)先前第 2 部分中已完成的過程,并且我們將添加一些其它內(nèi)容。
2022-08-02 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集pytorch 741 0
除了AI業(yè)內(nèi)關(guān)心他們?nèi)绾沃С终Z料稀缺的冷門語言,以及如何在BLEU基準(zhǔn)測試上提高7個(gè)點(diǎn)以外。也有來自西非的網(wǎng)友認(rèn)為,語言障礙正是全球互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)量進(jìn)一步...
2022-07-21 標(biāo)簽:語言模型機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 2394 0
Faiss 的全稱是Facebook AI Similarity Search,是由 Facebook 開發(fā)的適用于稠密向量匹配的開源庫,作為向量化檢索...
2022-07-14 標(biāo)簽:cpu向量數(shù)據(jù)集 969 0
基于YOLO-V5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)行人社交距離風(fēng)險(xiǎn)提示
Yolov5的結(jié)構(gòu)其實(shí)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(gè)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 4034 0
基于Cascade R-CNN的布匹檢測算法提高目標(biāo)檢測性能
布匹缺陷檢測任務(wù)的難點(diǎn)可能有以下幾個(gè)方面:小目標(biāo)問題,缺陷具有極端的寬高比,樣本不均衡。在MS COCO數(shù)據(jù)集[1]中,面積小于32×32像素的物體被認(rèn)...
2022-07-06 標(biāo)簽:檢測器數(shù)據(jù)集 2459 0
一種全新易用的基于Word-Word關(guān)系的NER統(tǒng)一模型
最近的研究都在考慮如何通過一個(gè)大一統(tǒng)模型一次性解決這三種問題。目前的最佳的方法基本都是基于span-based和seq2seq的,然而span-base...
2022-03-23 標(biāo)簽:word數(shù)據(jù)集 3071 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) 4017 0
關(guān)于3D點(diǎn)云針對失真的穩(wěn)健性的系統(tǒng)性研究
3D 點(diǎn)云廣泛應(yīng)用于 3D 識別技術(shù)中。一些特別的應(yīng)用領(lǐng)域往往對 3D 點(diǎn)云識別的安全性有更高的要求,如自動駕駛、醫(yī)療圖像處理等。學(xué)界目前對點(diǎn)云安全性的...
2022-03-15 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)集 2036 0
基于Transformer模型的上下文嵌入何時(shí)真正值得使用?
作者發(fā)現(xiàn),在決定BERT-embedding和Glove-embedding的效果性能方面,訓(xùn)練數(shù)據(jù)量起著關(guān)鍵作用。通過使用更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù),非上下文嵌入...
2020-08-28 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集文本 3089 0
如何利用多個(gè)上下文信息來做同義實(shí)體發(fā)現(xiàn)問題上進(jìn)行了一些新的探索
作者采用了如下圖所示的模型結(jié)構(gòu):檢索器 (context retriever)通過檢索的方式從海量文本中選擇一組實(shí)體被提到的句子;編碼器(context...
2020-08-28 標(biāo)簽:編碼器模型數(shù)據(jù)集 2951 0
對網(wǎng)絡(luò)謠言真實(shí)性進(jìn)行判別是較為復(fù)雜的系統(tǒng)性任務(wù),可粗粒度分為謠言檢測(rumor detection)、立場分類(stance classificati...
2020-08-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)cnn 4296 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)竟然是模塊化的?
先把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖,所有的數(shù)據(jù)看做是空間中的點(diǎn),點(diǎn)和點(diǎn)之間用邊相連。距離較遠(yuǎn)的兩個(gè)點(diǎn),它們之間邊的權(quán)重值較低,距離較近的兩點(diǎn)之間邊的權(quán)重值較高。
2020-03-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊化數(shù)據(jù)集 2763 0
近些年來,隨著新細(xì)菌種類不斷被發(fā)現(xiàn),雖然基于已知分類訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器通過交叉驗(yàn)證達(dá)到了很高的測量準(zhǔn)確性,但部署模型仍具有高的挑戰(zhàn)性,因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)在不...
2020-01-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1913 0
這一研究的目標(biāo)是通過單張圖像輸入,對圖像中的物體進(jìn)行檢測、獲取不同物體的類別、掩膜和對應(yīng)的三維網(wǎng)格,并對真實(shí)世界中的復(fù)雜模型進(jìn)行有效處理。在2D深度網(wǎng)絡(luò)...
2019-08-02 標(biāo)簽:圖像Facebook數(shù)據(jù)集 4211 0
基于編碼器-解碼器的架構(gòu)來從水下圖像重建出清晰的圖像
研究人員首先充分考慮了水下成像過程中的波長相關(guān)衰減、光散射和水體的影響,合成了豐富的數(shù)據(jù)用于模型訓(xùn)練;隨后解決水體多樣性的挑戰(zhàn),需要利用編碼器分離出與水...
2019-08-02 標(biāo)簽:編碼器圖像數(shù)據(jù)集 5985 0
基于學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略擴(kuò)充你的數(shù)據(jù)集!
數(shù)據(jù)增強(qiáng)廣泛是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)處理手段,不同的數(shù)據(jù)集通常會利用針對性的數(shù)據(jù)處理手段來處理。例如MNIST大多使用尺度、旋轉(zhuǎn)和平移的操作,也有加入顏色...
2019-08-02 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 9513 0
人臉識別產(chǎn)品設(shè)計(jì),AI產(chǎn)品經(jīng)理需要了解的實(shí)戰(zhàn)干貨
獲取圖像的方式有兩種,第一種是直接從源頭獲取,通過對接前端各類相機(jī)、NVR錄像存儲等設(shè)備。第二種是間接獲取,包含網(wǎng)上的開源數(shù)據(jù)集、第三方企業(yè)單位提供、用...
2019-08-02 標(biāo)簽:圖像人臉識別數(shù)據(jù)集 4871 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(shí)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
基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法大部分都存在不同程度的數(shù)據(jù)集缺失和源碼缺失
不同工作采用的數(shù)據(jù)集,驗(yàn)證方法,性能指標(biāo),數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟都不同,這使得性能對比很困難,無法確定哪個(gè)工作在相同的應(yīng)用環(huán)境中表現(xiàn)最好。而且很多工作不開源數(shù)據(jù)...
2019-08-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4114 0
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