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科學上的“可復制性危機”指的是當另一組科學家嘗試同樣的實驗時,研究結果沒有被重復。這意味著最初的結果是錯誤的。一項分析表明,世界上85%的生物醫(yī)學研究都...
關于3D點云針對失真的穩(wěn)健性的系統(tǒng)性研究
3D 點云廣泛應用于 3D 識別技術中。一些特別的應用領域往往對 3D 點云識別的安全性有更高的要求,如自動駕駛、醫(yī)療圖像處理等。學界目前對點云安全性的...
NNCF壓縮與量化YOLOv8模型與OpenVINO部署測試
OpenVINO2023版本衍生出了一個新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神經網絡壓縮...
最近做的一個 project 需要復現(xiàn) EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT,本文是對復現(xiàn)過程對踩到坑,以及對應的解決方案和實現(xiàn)...
OpenAI:用可擴展的多任務系統(tǒng),在多語言任務上取得了良好的成績
最近我們嘗試用無監(jiān)督學習增強系統(tǒng),進一步研究語言能力。無監(jiān)督技術訓練能通過含有巨大信息量的數據庫訓練單詞的表示,與監(jiān)督學習結合后,模型的性能會進一步提高...
本文主要介紹時間序列預測并描述任何時間序列的兩種主要模式(趨勢和季節(jié)性)。并基于這些模式對時間序列進行分解。最后使用一個被稱為Holt-Winters季...
有了數據后要找地方進行計算也是個頭疼的問題。雖然對于普通的機器學習問題來說,你的筆記本就能夠搞定,但是對于深度學習任務或者大數據量的數據集,小本本的算力...
基于視覺Transformer的監(jiān)督視頻異常檢測架構進行腸息肉檢測的研究
本文提出一種有效的基于視覺Transformer的弱監(jiān)督視頻異常檢測架構來實現(xiàn)精準檢測結直腸息肉。這也是首篇利用弱監(jiān)督視頻標簽來進行腸息肉檢測的研究, ...
2022-09-27 標簽:檢測數據集Transformer 2.2k 0
收集NLP各種任務的數據集,加上任務描述和提示組裝成新的數據集,并使用這些數據微調預訓練的大型語言模型。包括指令微調和有監(jiān)督微調。
中科大&字節(jié)提出UniDoc:統(tǒng)一的面向文字場景的多模態(tài)大模型
如上圖所示,UniDoc基于預訓練的視覺大模型及大語言模型,將文字的檢測、識別、spotting(圖中未畫出)、多模態(tài)理解等四個任務,通過多模態(tài)指令微調...
圖片判別器(Image Discriminator Network):判別器由幾層步長為 2,kernel 大小是 4x4 的卷積網絡組成,并使用譜歸一...
CVPR 2023最佳論文候選!真實高精3D物體數據集OmniObject3D
面向真實 3D 物體的感知、理解、重建與生成是計算機視覺領域一直倍受關注的問題,也在近年來取得了飛速的進展。然而,由于社區(qū)中長期缺乏大規(guī)模的實采 3D ...
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