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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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面臨上述的訓練和測試數(shù)據(jù)之間的領域差異的問題,簡單地應用數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型可能導致模型聚焦于每個領域的偏差,即便訓練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問題,本文研究了...
2019-06-07 標簽:數(shù)據(jù)集解耦遷移學習 6959 0
數(shù)據(jù)分析吃雞,首先得要有數(shù)據(jù)呀。網(wǎng)上逛了一圈發(fā)現(xiàn),Kaggle上已經(jīng)有吃雞比賽的數(shù)據(jù)集了,而且數(shù)據(jù)量極大,包含70多萬場比賽上億條玩家的數(shù)據(jù),大概有20...
2018-05-16 標簽:數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 6929 0
何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”:ImageNet預訓練并非必須
ImageNet預訓練方式加快了收斂速度,特別是在訓練早期,但隨機初始化訓練可以在訓練一段時間后趕上來。考慮到前者還要進行模型的微調(diào),訓練總時間二者大體...
2018-11-24 標簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學習 6884 0
一種新的帶有不確定性的邊界框回歸損失,可用于學習更準確的目標定位
目標檢測是一種多任務學習問題,包含目標定位和目標分類。當前最佳的目標檢測器(比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...
2019-04-23 標簽:函數(shù)計算機視覺數(shù)據(jù)集 6801 0
圖像生成領域的一個巨大進展,BigGAN的效果真的有那么好嗎?
因此,如果快速瀏覽BigGAN生成的一系列圖像,我們能從中發(fā)現(xiàn)不少圖具有詭異的美感。比如模型在生成下面幾幅景觀圖時都遵循了從數(shù)據(jù)集中學到的構圖和光影,但...
2018-11-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集 6796 0
我們可以看到,該網(wǎng)絡將傳統(tǒng)的非線性插值替換成 DUpsample,同時在 feature fuse 方面,不同于之前方法將 Decoder 中的特征上采...
2019-04-08 標簽:函數(shù)梯度數(shù)據(jù)集 6795 0
好吧,這行代碼看著稍微有點長,其實在Datalore里打起來非常快,因為很多地方稍微敲一兩個字母就可以一路補全下去。與此同時,我們能在右邊看到,Data...
2018-06-11 標簽:編輯器機器學習數(shù)據(jù)集 6793 0
何愷明團隊所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型
本文試圖通過研究一個未開發(fā)的數(shù)據(jù)體系來解決這個復雜的問題:使用外部社交媒體上數(shù)十億的帶有標簽的圖像作為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)源具有大而且不斷增長的優(yōu)點,而且是“...
2019-06-29 標簽:圖像分類機器學習數(shù)據(jù)集 6760 0
何愷明團隊最新研究:提出一個端到端的3D目標檢測器VoteNet
在圖像中,通常在目標中心附近存在一個像素,但在點云中卻不是這樣。由于深度傳感器僅捕獲物體的表面,因此3D物體的中心很可能在遠離任何點的空白空間中。因此,...
2019-04-26 標簽:檢測器數(shù)據(jù)集深度學習 6673 0
其實它這里的做法和原論文中的問答比較像,不過增加了問題分類環(huán)節(jié)。將頁面文檔分成多個片段,和 query 拼接,然后同時對幾個問題,用[CLS]進行預測問...
2019-04-23 標簽:算法線性數(shù)據(jù)集 6657 0
如何結合TensorFlow目標檢測API和OpenCV分析足球視頻
使用Tensorflow的目標檢測API,可以快速搭建目標檢測模型。如果你不熟悉這套API,可以看下我之前寫的介紹Tensorflow目標檢測API,以...
2018-07-08 標簽:數(shù)據(jù)集深度學習TensorFlow 6640 0
針對線性回歸模型和深度學習模型,介紹了確定訓練數(shù)據(jù)集規(guī)模的方法
具體來看,對于傳統(tǒng)的機器學習算法,模型的表現(xiàn)先是遵循冪定律(power law),之后趨于平緩;而對于深度學習,該問題還在持續(xù)不斷地研究中,不過圖一為目...
2019-05-05 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集深度學習 6601 0
CVPR 2019:中科院、牛津等提出SiamMask網(wǎng)絡,視頻跟蹤最高精度
長久以來,我們的思維傾向于陷入舒適區(qū)。當 A 做了物體檢測,我們嘗試改網(wǎng)絡,改 loss,別的領域 trick 拿來就是一篇。而我們常常忽略了更為重要的...
2019-03-10 標簽:自動化數(shù)據(jù)集深度學習 6589 0
講解隨機梯度下降、類別數(shù)據(jù)編碼、Vowpal Wabbit機器學習庫
在數(shù)據(jù)量不大的情況下,上面的數(shù)學效果不錯(我們這里不討論局部極小值、鞍點、學習率選擇、動量等問題,請參考《深度學習》一書的數(shù)值計算那一章)。批量梯度下降...
2018-07-17 標簽:函數(shù)機器學習數(shù)據(jù)集 6574 0
如何使用TensorFlow2.0構建和部署端到端的圖像分類器
從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片,我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小,并且將所有像素值都進行標準化...
2019-05-31 標簽:數(shù)據(jù)集cnntensorflow 6549 0
NIST手寫字符集的第一部分已經(jīng)在一年前發(fā)布,它是一個由2000名人口普查局員工手寫的訓練集和500名高中生手寫的更具挑戰(zhàn)性的測試集。 LeCun、Co...
2019-06-02 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集MNIST 6442 0
訓練一個機器學習模型,實現(xiàn)了根據(jù)基于文本分析預測葡萄酒質(zhì)量
我們可以把上述的其他信息也引入作為特征參數(shù),這樣就能構建出一個更全面的模型來預測葡萄酒質(zhì)量。為了將文字描述與其他特征結合起來進行預測,我們可以創(chuàng)建一個集...
2019-05-16 標簽:模型機器學習數(shù)據(jù)集 6420 0
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的組合模型處理NLP任務諷刺檢測
數(shù)據(jù)為均衡和失衡的諷刺推文數(shù)據(jù)集,取自Ptacek等2014年的工作和The Sarcasm Detector。移除了用戶名、URL、#標記,使用了NL...
2018-07-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集深度學習 6416 0
特征工程是不一個簡單的技能,它更像是復雜的藝術形式。 它包含了考慮數(shù)據(jù)集和域的過程,選擇對于模型最有用的特征,以及測試特征以優(yōu)化選擇。 Scikit-l...
2018-10-04 標簽:分類器機器學習數(shù)據(jù)集 6356 0
數(shù)據(jù)科學高效工具:feature-selector,幫你快速完成特征選擇
該方法以及之后的identify_low_importance都只適用于監(jiān)督學習(即需要label,這也是為什么實例化feature-selector時...
2018-12-13 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集 6305 0
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