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為了解決上述問題,本文將目光從任務專用的soft prompt模型設計轉移到任務通用的模型參數初始化點搜索,以幫助模型快速適應到不同的少標注任務上。本文...
現代eCall系統的部署基于ETSI 和CEN標準,在十多年前就開始研發了。該系統當前設計工作在GSM或UMTS網絡中,預計到2035年,該系統的滲透率...
自動駕駛領域的下游任務,我認為主要包括目標檢測、語義分割、實例分割和全景分割。其中目標檢測是指在區域中提取目標的候選框并分類,語義分割是對區域中不同類別...
如果我們有一個訓練數據集,比方說一個case:“海底撈的主要食物是火鍋”,在NER的任務中,標注成為“{海底撈^飯店}的主要食物是{火鍋^食物}”,其中...
Dramatron利用大型語言模型的優勢,將精心設計的提示和提示鏈與結構化生成相結合,以實現整個劇本的長距離連貫性。與之前的連續文本生成相比,Drama...
我們可以明顯的看到這個視差圖中有一些錯誤,比如臺燈支架斷裂了,視差圖上部分區域是黑色的,還有背景出現不正常的亮區,同時物體的邊界和原圖的邊界似乎無法對應...
全球首個面向遙感任務設計的億級視覺Transformer大模型
簡單來說,為了更好地應對遙感圖像所具有的大尺寸特性以及圖像中的目標物體的朝向任意性,我們提出了一種新的旋轉可變尺寸窗口的注意力(Rotated Vari...
2022-12-09 標簽:視覺數據集Transformer 961 0
在他們的研究中,研究人員將他們在 ReAAP 中提出的軟件編譯器與 Nvidia GPU 和 ARM CPU 上的其他三個基線軟件編譯器進行了比較。結果...
本文主要從全局和局部進行醫學圖像的表示學習,提出GLoRIA模型,主要使用注意機制,通過匹配放射學報告中的單詞和圖像子區域來學習圖像的全局-局部表示。其...
盡管NAT在擁有許多潛在的優勢,目前的工作中這類模型仍然在很大程度上依賴于句子級別的知識蒸餾(sequence-level knowledge dist...
其中一項任務在現實世界中類似于一個在特定城市工作的速遞員,他從一個被稱為 "A "的任意地點開始,然后被指示去一個用絕對坐標定義的特...
所有的優化都集中于 `bbox_iou_optim` 和 `multi_tensor_optimizer` 這兩個擴展的 Flag,只要我們訓練的時候打...
訓練深度神經網絡(DNNs)往往需要大量的訓練數據,這些數據有時可能由不可信的第三方來源所提供。這些不可信的數據可能會對模型的訓練帶來嚴重的安全威脅。
我們提出了LiteVL,這是一種視頻語言模型,它無需大量的視頻語言預訓練或目標檢測器。LiteVL從預先訓練的圖像語言模型BLIP中繼承了空間視覺信息和...
所有實驗數據分別在德國,瑞典,丹麥和芬蘭獲得,在不同的天氣和光照條件下覆蓋了10,000km 的距離。以10Hz 的幀速率共收集了140 萬幀。每第10...
全新上線的圖可視化和分析工具TigerGraph Insights
TigerGraph Insights支持多頁面dashboard:每個頁面可以有多個組件,既可以創建Graph的組件,也可以創建傳統BI常用的柱狀圖、...
港大&騰訊提出DiffusionDet:第一個用于目標檢測的擴散模型
近日,來自香港大學的羅平團隊、騰訊 AI Lab 的研究者聯合提出一種新框架 DiffusionDet,將擴散模型應用于目標檢測。據了解,還沒有研究可以...
上面的代碼默認使用GPU 0…(N-1)。使用特定的GPU?可以通過簡單在 --device 后跟指定GPU來實現。「案例」,在下面的代碼中,我們將使用...
事實上,統計上證明,當執行機器學習任務時,存在針對每個特定任務應該使用的最佳數量的特征(圖 1)。如果添加的特征比必要的特征多,那么我們的模型性能將下降...
毫無疑問,MWP任務給模型的語言理解能力和數學推理能力都帶來了極大的挑戰,如何解決MWP任務也是NLP領域的研究熱點之一。
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