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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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一種新的帶有不確定性的邊界框回歸損失,可用于學(xué)習(xí)更準(zhǔn)確的目標(biāo)定位
目標(biāo)檢測(cè)是一種多任務(wù)學(xué)習(xí)問題,包含目標(biāo)定位和目標(biāo)分類。當(dāng)前最佳的目標(biāo)檢測(cè)器(比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...
2019-04-23 標(biāo)簽:函數(shù)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 6802 0
GANs領(lǐng)域值得深入研究的七個(gè)問題,讓我們得以窺視GANs未來的發(fā)展走向
如果樣本中的元素被模型設(shè)置了0概率,那么懲罰將會(huì)變成無窮大!而GANs則通過間接的方式設(shè)置0概率,懲罰將會(huì)緩和的多。另一個(gè)方法來自于歸一化流(norma...
2019-04-22 標(biāo)簽:GaN模型數(shù)據(jù)集 5711 0
突破有限的人類標(biāo)注的限制,提供一種新的訓(xùn)練視頻跟蹤的思路
我們這里提出的其實(shí)是介于 tracking 與 optical flow 的中間的 mid-level correspondence 或者說是 semi...
2019-05-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻跟蹤數(shù)據(jù)集 2267 0
我們知道決策樹容易過擬合。換句話說,單個(gè)決策樹可以很好地找到特定問題的解決方案,但如果應(yīng)用于以前從未見過的問題則非常糟糕。俗話說三個(gè)臭皮匠賽過諸葛亮,隨...
2019-04-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集決策樹 8325 0
英偉達(dá)再出黑魔法GauGAN:憑借幾根線條,草圖秒變風(fēng)景照
在幾個(gè)具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,與現(xiàn)有方法相比,SPADE 在視覺保真度和與輸入布局的對(duì)齊方面具有優(yōu)勢(shì)。最后,我們的模型允許用戶輕松地控制合成結(jié)果...
2019-05-01 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集英偉達(dá) 3498 0
自然語(yǔ)言基礎(chǔ)技術(shù)之命名實(shí)體識(shí)別相對(duì)全面的介紹
早期的命名實(shí)體識(shí)別方法基本都是基于規(guī)則的。之后由于基于大規(guī)模的語(yǔ)料庫(kù)的統(tǒng)計(jì)方法在自然語(yǔ)言處理各個(gè)方面取得不錯(cuò)的效果之后,一大批機(jī)器學(xué)習(xí)的方法也出現(xiàn)在命名...
2019-04-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理 5178 0
PCA類在降維和數(shù)據(jù)重構(gòu)的簡(jiǎn)單用法
sklearn.decomposition.SparsePCA和sklearn.decomposition.MiniBatchSparsePCA:Spa...
2019-04-17 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集PCA算法 1.3萬(wàn) 0
DeepMind在這篇論文中引入了一個(gè)由許多不同類型的數(shù)學(xué)問題組成的數(shù)據(jù)集,對(duì)于模型來說,優(yōu)于缺乏上述人類能力,在處理跨系列的問題類型(包括我們?cè)谙旅嬖?..
2019-04-09 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3674 0
我們可以看到,該網(wǎng)絡(luò)將傳統(tǒng)的非線性插值替換成 DUpsample,同時(shí)在 feature fuse 方面,不同于之前方法將 Decoder 中的特征上采...
2019-04-08 標(biāo)簽:函數(shù)梯度數(shù)據(jù)集 6796 0
圖片判別器(Image Discriminator Network):判別器由幾層步長(zhǎng)為 2,kernel 大小是 4x4 的卷積網(wǎng)絡(luò)組成,并使用譜歸一...
2019-04-08 標(biāo)簽:傳輸模式數(shù)據(jù)集人臉圖像 1945 0
為什么要使用預(yù)訓(xùn)練模型?一些頂級(jí)的預(yù)訓(xùn)練模型介紹
多用途模型是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的熱門話題。這些模型為機(jī)器翻譯、問答系統(tǒng)、聊天機(jī)器人、情緒分析等我們感興趣的自然語(yǔ)言處理應(yīng)用提供了動(dòng)力。這些多用途自然語(yǔ)言處...
2019-04-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理遷移學(xué)習(xí) 3.9萬(wàn) 0
研究人員共同提出了一種面向目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的新模塊Res2Net
由于單獨(dú)的Res2Net模塊對(duì)于整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有特定的要求,Res2Net模塊的多尺度表示能力也和CNN的分層特征聚合模型彼此獨(dú)立,所以可以很容易地將R...
2019-04-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 4159 0
完成一個(gè)簡(jiǎn)單的端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要幾步?
完成了下載數(shù)據(jù),圖像分割和處理,就可以訓(xùn)練模型了。接下來,我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)訓(xùn)練。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用圖像中的像素點(diǎn)逐步構(gòu)建出更高層次的特...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類數(shù)據(jù)集 4347 0
探討一些可用于解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同技術(shù)
下圖則闡述了在需要清晰簡(jiǎn)單的模型可解釋性時(shí),通常首選白盒模型 (具有線性和單調(diào)函數(shù)) 的原因。圖的上半部顯示,隨著年齡的增長(zhǎng),購(gòu)買數(shù)量會(huì)增加,模型的響應(yīng)...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2959 0
TableBank:高質(zhì)量的標(biāo)注表格數(shù)據(jù)集
通常每個(gè)Word文檔都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的Office XML源代碼文件,在代碼中對(duì)應(yīng)表格的位置,可以對(duì)其進(jìn)行修改,讓表格加上邊框,以此來區(qū)分表格與文檔的其他部...
2019-04-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言處理nlp 6013 0
Python爬取394452條《都挺好》彈幕數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)彈幕比劇還精彩?
發(fā)送條數(shù)在3條及以內(nèi)的用戶數(shù)占比達(dá)到了83.73%,他們累計(jì)貢獻(xiàn)了133331條彈幕,占到彈幕總數(shù)的34.01%,反過來看,剩下16.27%的用戶貢獻(xiàn)了...
2019-04-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析python數(shù)據(jù)集 3271 0
手把手教你使用Python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
特征提取就是應(yīng)用某種算法通過某種方式來量化數(shù)據(jù)的過程。比如,對(duì)于圖像數(shù)據(jù),我們可以采用計(jì)算直方圖的方法來統(tǒng)計(jì)圖像中像素強(qiáng)度的分布,通過這種方式,我們就得...
2019-04-04 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)集 4401 0
一個(gè)單路徑One-Shot模型,以解決訓(xùn)練過程中面對(duì)的主要挑戰(zhàn)
One-Shot 是一種新范式。它定義了超網(wǎng)絡(luò),并以相似的方式做權(quán)重復(fù)用。但是并沒有將模型結(jié)構(gòu)分布參數(shù)化。模型搜索從超網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中解耦,并且解決步驟是獨(dú)立...
2019-04-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4511 0
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)最難的地方,就是建模
在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)里面,每個(gè)實(shí)體有自己的一張表(table),所有屬性都是這張表的字段(field),表與表之間根據(jù)關(guān)聯(lián)字段"連接"(join)在一起。所以...
2019-04-04 標(biāo)簽:SQL數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)集 4764 0
想知道制造它的全部材料清單嗎? 包括Jetson Nano在內(nèi),一共只需要250美元。其中還包括一個(gè)攝像頭、一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器,甚至還有一個(gè)微型P...
2019-04-03 標(biāo)簽:機(jī)器人數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.2萬(wàn) 0
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