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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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計(jì)標(biāo)簽為正樣本,分類為正樣本的數(shù)目為True Positive,簡(jiǎn)稱TP,標(biāo)簽為正樣本,分類為負(fù)樣本的數(shù)目為「False Negative」,簡(jiǎn)稱FN,...
2023-02-10 標(biāo)簽:模型圖像分類數(shù)據(jù)集 3k 0
性別偏見(jiàn)探索和緩解的中文數(shù)據(jù)集-CORGI-PM
大規(guī)模語(yǔ)言模型(LMs)已經(jīng)成為了現(xiàn)在自然語(yǔ)言處理的關(guān)鍵技術(shù),但由于訓(xùn)練語(yǔ)料中常帶有主觀的性別偏見(jiàn)、歧視等,在大模型的使用過(guò)程中,它們時(shí)常會(huì)被放大,因此...
2023-02-10 標(biāo)簽:RGB過(guò)濾器數(shù)據(jù)集 1.5k 0
一個(gè)真實(shí)閑聊多模態(tài)數(shù)據(jù)集TikTalk
隨著大量預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本對(duì)話任務(wù)中的出色表現(xiàn),以及多模態(tài)的發(fā)展,在對(duì)話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。
2023-02-09 標(biāo)簽:IGCT數(shù)據(jù)集 3.5k 0
新型的端到端弱監(jiān)督篇幅級(jí)手寫中文文本識(shí)別方法PageNet
PageNet與現(xiàn)有方法在MTHv2、SCUT-HCCDoc和JS-SCUT PrintCC數(shù)據(jù)集上的端到端識(shí)別指標(biāo)對(duì)比如下表所示??梢钥闯觯贛THv...
2023-01-12 標(biāo)簽:Ar數(shù)據(jù)集半監(jiān)督學(xué)習(xí) 3.1k 0
使用tf.data進(jìn)行數(shù)據(jù)集處理
在進(jìn)行AI模型訓(xùn)練過(guò)程前,需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理, Tensorflow提供了tf.data數(shù)據(jù)集處理模塊,通過(guò)該接口能夠輕松實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集預(yù)處理。tf.da...
列舉一些常見(jiàn)的數(shù)據(jù)問(wèn)題以及解決方案
其次,有些數(shù)據(jù)集,和很多原因有關(guān),無(wú)論是訓(xùn)練集還是測(cè)試集,準(zhǔn)確率可能都只是在六七十甚至更低,我們其實(shí)無(wú)法苛求模型能達(dá)到更好的水平。
2022-11-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集 3.5k 0
利用Transformer和CNN 各自的優(yōu)勢(shì)以獲得更好的分割性能
概述 在這篇論文中,提出了一種新的醫(yī)學(xué)圖像分割混合架構(gòu):PHTrans,它在主要構(gòu)建塊中并行混合 Transformer 和 CNN,分別從全局和局部特...
2022-11-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnnTransformer 8.1k 0
Abstract Intro ? 盡管基于預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言模型的摘要取得了成功,但一個(gè)尚未解決的問(wèn)題是生成的摘要并不總是忠實(shí)于輸入文檔。造成不忠實(shí)問(wèn)題的原因...
2022-11-01 標(biāo)簽:編碼器語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1.7k 0
普通視覺(jué)Transformer(ViT)用于語(yǔ)義分割的能力
本文探討了普通視覺(jué)Transformer(ViT)用于語(yǔ)義分割的能力,并提出了SegViT。以前基于ViT的分割網(wǎng)絡(luò)通常從ViT的輸出中學(xué)習(xí)像素級(jí)表示。...
2022-10-31 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集Transformer 6.4k 0
在本文中,我們利用圖像描述模型提出一個(gè)新穎的探針?lè)椒āMㄟ^(guò)這個(gè)方法,我們從文本角度分析了VLP模型的語(yǔ)義對(duì)齊機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的VLP模型在對(duì)齊方面有明...
2022-10-28 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 2.2k 0
TOIST借助COCO掩碼將問(wèn)題擴(kuò)展到實(shí)例分割問(wèn)題實(shí)現(xiàn)更精細(xì)的定位
歸功于大規(guī)模視覺(jué)語(yǔ)言模型,名詞指代表達(dá)理解模型已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)展。然而,在像智能服務(wù)機(jī)器人這樣的現(xiàn)實(shí)交互中,系統(tǒng)輸入通常較為隱晦(比如舒服得坐下這樣的...
2022-10-27 標(biāo)簽:機(jī)器人模型數(shù)據(jù)集 1.2k 0
MRC和QA中使用的思想方法在信息抽取任務(wù)中的應(yīng)用
主要的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)有常見(jiàn)的準(zhǔn)確率P、召回率R和F1值。在上述四個(gè)任務(wù)的前三個(gè)中,使用P、R、F1可以滿足要求。
2022-10-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 1.7k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們生活的中心,無(wú)論是作為消費(fèi)者、客戶、研究者還是從業(yè)人員。
2022-10-25 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.2k 0
基于溫度數(shù)據(jù)集的時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)
本文主要介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)并描述任何時(shí)間序列的兩種主要模式(趨勢(shì)和季節(jié)性)。并基于這些模式對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分解。最后使用一個(gè)被稱為Holt-Winters季...
2022-10-24 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集 2.4k 0
利用基本分類框架來(lái)執(zhí)行廣泛的圖像合成任務(wù)
介紹一篇關(guān)于概率生成模型非常有意思的工作,保持了Aleksander Madry一如既往的風(fēng)格。
2022-10-24 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 872 0
第一個(gè)大規(guī)模點(diǎn)云的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練MAE算法Voxel-MAE
Voxel-MAE證明了對(duì)大規(guī)模點(diǎn)云進(jìn)行基于掩碼的自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí),來(lái)提高無(wú)人車的感知性能是可行的。KITTI、nuScenes、Waymo數(shù)據(jù)集上,S...
2022-10-21 標(biāo)簽:編碼器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 5.2k 0
該論文的出發(fā)點(diǎn)是將端到端基于片段的(span-based)語(yǔ)義角色標(biāo)注(SRL)轉(zhuǎn)換為基于詞的(word-based)圖解析(graph parsing)任務(wù)。
2022-10-21 標(biāo)簽:BIO數(shù)據(jù)集nlp 4.2k 0
groupby是Pandas在數(shù)據(jù)分析中最常用的函數(shù)之一。它用于根據(jù)給定列中的不同值對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)(即行)進(jìn)行分組,分組后的數(shù)據(jù)可以計(jì)算生成組的聚合值。 如果...
2022-10-20 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集 1.8k 0
如何充分挖掘預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)-語(yǔ)言基礎(chǔ)大模型的更好零樣本學(xué)習(xí)能力
因此,合適的prompt對(duì)于模型的效果至關(guān)重要。大量研究表明,prompt的微小差別,可能會(huì)造成效果的巨大差異。研究者們就如何設(shè)計(jì)prompt做出了各種...
2022-10-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2.2k 0
但這種分類方式常因?yàn)樯舷挛亩x邊界模糊,導(dǎo)致集體異常值和上下文異常值的定義邊界也模糊。上下文異常值的上下文在不同文獻(xiàn)中通常非常不同。
2022-10-18 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 2.9k 0
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