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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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數(shù)據(jù)集?;陬^條新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)集,質(zhì)量相對(duì)較高。
2022-08-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集nlp 1.8k 0
作者精細(xì)地定義了56種關(guān)系,包括了位置關(guān)系(over,in front of,等),常見的物體間關(guān)系(hanging from等),常見的生物動(dòng)作(wa...
2022-08-24 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集智能制造 1.7k 0
三篇基于遷移學(xué)習(xí)的論元關(guān)系提取
該篇文章為了使論辯中繁瑣的過程自動(dòng)化,提出了一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集IAM,該數(shù)據(jù)集可用于一系列論辯挖掘任務(wù),包括主張?zhí)崛?、立?chǎng)分類、證據(jù)提取等。之后進(jìn)一步提出...
2022-08-16 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 1.9k 0
域適應(yīng)是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)領(lǐng)域,我們的目標(biāo)是在源數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并確保在顯著不同于源數(shù)據(jù)集的目標(biāo)數(shù)據(jù)集上也有良好的準(zhǔn)確性。為了更好地理解域適應(yīng)和...
2022-08-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2k 0
華為與天津市政府合作打造中國(guó)開源的言語意圖模型和數(shù)據(jù)集
8月10日,天津市河北區(qū)人民政府、天津大學(xué)與華為技術(shù)有限公司聯(lián)合簽署“海河。諦聽”言語交互意圖深度理解大模型及其應(yīng)用領(lǐng)域合作備忘錄,將通過深入合作為人工...
2022-08-12 標(biāo)簽:華為開源數(shù)據(jù)集 1.3k 0
視聽表征學(xué)習(xí)(audio-visual learning)已經(jīng)催生了很多有趣的任務(wù),比如視聽通信(AVC)、視聽事件定位(AVEL)、視頻解析(AVVP...
2022-08-08 標(biāo)簽:機(jī)器視覺AI數(shù)據(jù)集 1.3k 0
基于X光圖片的實(shí)例分割垃圾數(shù)據(jù)集WIXRay (Waste Item X- Ray)
提出了第一個(gè)基于 X 光圖片的、實(shí)例級(jí)別的垃圾分割數(shù)據(jù)集 (WIXRay)。數(shù)據(jù)集中包含 5,038 張 X 光圖片,共 30,845 個(gè)垃圾物品實(shí)例。...
2022-08-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集垃圾分類 2.7k 0
一個(gè)YOLO系列的算法實(shí)現(xiàn)庫(kù)YOLOU
這里主要是對(duì)于YOLO系列經(jīng)典化模型的訓(xùn)練對(duì)比,主要是對(duì)于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7以及YOLOX的對(duì)比,部分模型還在訓(xùn)練之中,后續(xù)所有預(yù)...
2022-07-31 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集輕量化 2.7k 0
利用深度學(xué)習(xí)在工業(yè)圖像無監(jiān)督異常定位方面的最新成果
目前,基于深度學(xué)習(xí)的視覺檢測(cè)在監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的幫助下取得了很大的成功。然而,在實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中,缺陷樣本的稀缺性、注釋成本以及缺陷先驗(yàn)知識(shí)的缺乏可能會(huì)導(dǎo)致基...
2022-07-31 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4.2k 0
怎么構(gòu)建命名實(shí)體識(shí)別(NER)任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)
用自己平臺(tái)的商品標(biāo)題去請(qǐng)求一些開放 NER 的 api,比如阿里云、騰訊云、百度 ai 等,有些平臺(tái)的 api 是免費(fèi)的,有些 api 每天可以調(diào)用一定...
2022-07-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集標(biāo)簽 5.2k 0
當(dāng)前用于評(píng)估檢測(cè)模型的性能指標(biāo)主要有幀率每秒(Frames Per Second,F(xiàn)PS)、準(zhǔn)確率(accuracy)、精確率(precision)、召...
2022-07-21 標(biāo)簽:算法目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集 3k 0
一個(gè)大規(guī)模多任務(wù)學(xué)習(xí)框架μ2Net
這種方法可以提高每個(gè)任務(wù)的質(zhì)量,并在收斂時(shí)間、訓(xùn)練實(shí)例數(shù)量、能源消耗等方面提高模型效率。本文提出的機(jī)器學(xué)習(xí)問題框架,可以視作標(biāo)準(zhǔn)多任務(wù)和持續(xù)學(xué)習(xí)形式化的...
2022-07-21 標(biāo)簽:框架機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.1k 0
這項(xiàng)研究提出了一種簡(jiǎn)約光場(chǎng)攝影(CLIP)技術(shù),以便顯著地提高對(duì)密集光場(chǎng)采樣的效率和靈活性。與以往需要密集采樣2D圖像來恢復(fù)4D光場(chǎng)的壓縮光場(chǎng)相機(jī)不同,...
2022-07-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集3D成像 3.9k 0
在大多數(shù)關(guān)于設(shè)計(jì)高效架構(gòu)的文獻(xiàn)中,主要考慮因素不超過參數(shù)的數(shù)量、計(jì)算量和計(jì)算密度。Ma 等人還從內(nèi)存訪問成本的特點(diǎn)出發(fā),分析了輸入/輸出通道比、架構(gòu)的分...
2022-07-10 標(biāo)簽:檢測(cè)器數(shù)據(jù)集ELAN 9.8k 0
而且最近也有研究提出了一些指標(biāo),可以根據(jù)訓(xùn)練示例的難度或重要性對(duì)它們進(jìn)行排序,并通過保留其中一些難度高的示例,就能完成數(shù)據(jù)修剪。
2022-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI數(shù)據(jù)集 1.5k 0
數(shù)據(jù)增強(qiáng)是解決數(shù)據(jù)稀缺問題的另一個(gè)研究方向,旨在通過最小代價(jià)生成大量帶標(biāo)注的訓(xùn)練樣本。數(shù)據(jù)增強(qiáng)大致可以分為圖像級(jí)增強(qiáng)和實(shí)例級(jí)增強(qiáng),當(dāng)包含特定目標(biāo)類別的圖...
2022-07-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 2.9k 0
美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì) 近日,美團(tuán)搜索與NLP部NLP中心語義理解團(tuán)隊(duì)的小樣本學(xué)習(xí)模型FSL++在中文小樣本語言理解權(quán)威評(píng)測(cè)基準(zhǔn)FewCLUE榜單登頂,在自然語言...
2022-07-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集nlp 5.3k 0
邏輯推理MRC的兩個(gè)數(shù)據(jù)集和對(duì)應(yīng)方法
AdaLoGN的整體結(jié)構(gòu)如圖6所示,可以看到自適應(yīng)地?cái)U(kuò)展TLG、消息傳遞過程通過迭代多輪來使得符號(hào)推理和神經(jīng)推理彼此充分交互。最終每一輪得到的擴(kuò)展TLG...
2022-07-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3.5k 0
現(xiàn)有開放域問答系統(tǒng)主要以文本集合作為信息來源回答用戶提問,如圖1所示,現(xiàn)有系統(tǒng)通常需要花費(fèi)大量成本根據(jù)不同的文檔格式設(shè)計(jì)特定的內(nèi)容抽取算法,預(yù)先從異構(gòu)文...
2022-07-08 標(biāo)簽:汽車電子數(shù)據(jù)集 2.3k 0
抽取式文本摘要目前在英文上已經(jīng)取得了很好的性能,這主要得益于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型和豐富的標(biāo)注語料。但是對(duì)于其他小語種語言,目前很難得到大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)。
2022-07-08 標(biāo)簽:微軟數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 2.3k 0
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