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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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PyTorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它以其靈活性、易用性和強(qiáng)大的動(dòng)態(tài)圖特性而聞名。在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí),數(shù)據(jù)集是不可或缺的組成部分。然而,很多時(shí)...
2024-07-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)pytorch 4.3k 0
一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測(cè)量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
為了解決情感計(jì)算中面臨的問題,來自麻省理工媒體實(shí)驗(yàn)室情感計(jì)算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測(cè)量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。除此...
2018-08-01 標(biāo)簽:人機(jī)交互機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.3k 0
基于YOLO-V5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及實(shí)現(xiàn)行人社交距離風(fēng)險(xiǎn)提示
Yolov5的結(jié)構(gòu)其實(shí)和Yolov4的結(jié)構(gòu)還是有一定的相似之處的,但也有一些不同,這里還是按照從整體到細(xì)節(jié)的方式,對(duì)每個(gè)板塊進(jìn)行講解。這里給出YOLO ...
2022-07-06 標(biāo)簽:gpu代碼數(shù)據(jù)集 4.3k 0
文本分類是 NLP 中最常見的任務(wù)之一, 它可用于廣泛的應(yīng)用或者開發(fā)成程序,例如將用戶反饋文本標(biāo)記為某種類別,或者根據(jù)客戶文本語言自動(dòng)歸類。另外向我們平...
2022-03-22 標(biāo)簽:文本分類數(shù)據(jù)集生態(tài)系統(tǒng) 4.3k 0
基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法大部分都存在不同程度的數(shù)據(jù)集缺失和源碼缺失
不同工作采用的數(shù)據(jù)集,驗(yàn)證方法,性能指標(biāo),數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟都不同,這使得性能對(duì)比很困難,無法確定哪個(gè)工作在相同的應(yīng)用環(huán)境中表現(xiàn)最好。而且很多工作不開源數(shù)據(jù)...
2019-08-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4.3k 0
UrbanScene3D大型數(shù)據(jù)集平臺(tái)用于研究城市場(chǎng)景感知和重建
本次導(dǎo)讀論文提出了一個(gè)用于研究城市場(chǎng)景感知和重建的大型數(shù)據(jù)平臺(tái)UrbanScene3D。該數(shù)據(jù)集包含超過12.8萬張高分辨率圖像,涵蓋16個(gè)場(chǎng)景,包括總...
2022-10-09 標(biāo)簽:模擬器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 4.3k 0
探索“What-If”場(chǎng)景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來分析特定模型
What-If 工具擁有各種功能,包括使用 Facets 自動(dòng)可視化數(shù)據(jù)集、手動(dòng)編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關(guān)更改的影響,以及自動(dòng)生成局部依賴圖(顯示模型的預(yù)...
2018-10-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.3k 0
nteract數(shù)據(jù)探索器的設(shè)計(jì)理念和主要功能
據(jù)可視化主要有兩個(gè)領(lǐng)域:應(yīng)用和工具。在數(shù)據(jù)可視化的語境下,工具是指諸如D3這樣的軟件庫,或者Tableau這樣的平臺(tái),這些可視化工具讓你可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品...
2018-08-31 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 4.3k 0
RadialGAN讓我們可以利用多個(gè)不同來源的數(shù)據(jù)集
Lars等發(fā)表的這篇論文通過在GAN的訓(xùn)練過程中施加特定類別的梯度懲罰,在較老的架構(gòu)上取得了當(dāng)前最先進(jìn)的表現(xiàn)(在該項(xiàng)基準(zhǔn)測(cè)試上超過了之前最佳的學(xué)術(shù)成果)...
2018-09-07 標(biāo)簽:GAN機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.3k 0
伯克利發(fā)布最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集
BAIR為經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的所有10萬個(gè)關(guān)鍵幀上的對(duì)象標(biāo)上對(duì)象邊界框,以了解對(duì)象的分布及其位置。下面的條形圖顯示了對(duì)象計(jì)數(shù)。還有其他方法可以在我們的標(biāo)注...
2018-06-03 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 4.3k 0
Mozilla基金會(huì)發(fā)起的Common Voice項(xiàng)目,發(fā)布新版語音識(shí)別數(shù)據(jù)集
2017 年 6 月,Mozilla 宣布推出 Project Common Voice 眾包計(jì)劃,旨在為語音識(shí)別應(yīng)用構(gòu)建開源數(shù)據(jù)集。他們邀請(qǐng)來自世界各...
2019-03-02 標(biāo)簽:語音識(shí)別語音技術(shù)數(shù)據(jù)集 4.2k 0
數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。
很多人意識(shí)到了創(chuàng)建項(xiàng)目的價(jià)值,但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集,得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman,在他的博客...
2018-08-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 4.2k 0
vlookup提取關(guān)鍵字匹配多個(gè)結(jié)果
VLOOKUP是一個(gè)流行且功能強(qiáng)大的Excel函數(shù),允許用戶在一列數(shù)據(jù)中搜索特定值,并從另一列檢索相應(yīng)的信息。VLOOKUP通常用于數(shù)據(jù)分析,尤其是在處...
LLM 相關(guān)的開源社區(qū)這兩周涌現(xiàn)了很多優(yōu)秀的工作,吸引了很多人的關(guān)注。其中,我比較關(guān)注的是 Stanford 基于 LLaMA 的 Alpaca 和隨后...
2023-04-21 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 4.2k 0
谷歌又為目標(biāo)檢測(cè)API進(jìn)行了升級(jí),最新的能力包括哪些方面?
為了在有限大小下保證性能,工程師們不僅量化了權(quán)重,同時(shí)對(duì)激活也進(jìn)行了量化,實(shí)現(xiàn)了速度(大小)和精度的平衡。下圖展現(xiàn)了優(yōu)化后的模型在Pixel2的CPU上...
2018-07-17 標(biāo)簽:谷歌數(shù)據(jù)集TensorFlow 4.1k 0
了解用話題建模分析在線產(chǎn)品評(píng)論的重要性
在開始文本挖掘前,數(shù)據(jù)處理和清洗是很重要的一步。在這一步中,我們會(huì)刪除標(biāo)點(diǎn)、停止詞等,讓評(píng)論的形式盡可能統(tǒng)一。處理好之后,就可以檢查數(shù)據(jù)中最常出現(xiàn)的詞語...
2018-10-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集電商 4.1k 0
一種十億級(jí)數(shù)據(jù)規(guī)模的半監(jiān)督圖像分類模型
除此模型之外,本研究還嘗試了幾種其他的模型結(jié)構(gòu),一是移除教師 - 學(xué)生模型并使用自訓(xùn)練模型,二是在進(jìn)行模型微調(diào)時(shí)使用推斷出的標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在實(shí)驗(yàn)分析...
2019-05-08 標(biāo)簽:函數(shù)圖像分類數(shù)據(jù)集 4.1k 0
數(shù)據(jù)并行化對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有何影響?谷歌大腦進(jìn)行了實(shí)證研究
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練硬件具備越來越強(qiáng)大的數(shù)據(jù)并行化處理能力?;?GPU 或定制 ASIC 的專門系統(tǒng)輔以高性能互連技術(shù)使得能夠處理的數(shù)據(jù)并行化規(guī)模前所未有地大...
2018-12-19 標(biāo)簽:加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 4.1k 0
KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場(chǎng)景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù),每張圖像中最多達(dá)15輛車和30個(gè)行人,還有各種程度的遮擋與截?cái)?。整個(gè)數(shù)據(jù)集由389對(duì)立體圖像...
2023-02-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)采集計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 4.1k 0
MIT不斷開發(fā)新的方法來分析從儀表化車隊(duì)收集的大規(guī)模數(shù)據(jù)集
在MIT - AVT研究的頭14個(gè)月里,車輛每天行駛里程的可視化。這種可視化沒有顯示最近幾個(gè)月,因?yàn)槊枯v車內(nèi)的高容量存儲(chǔ)支持?jǐn)?shù)據(jù)卸載之間的擴(kuò)展記錄以及隨...
2018-09-10 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4.1k 0
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