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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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ECV2023大賽儀表盤讀數(shù)識(shí)別德國冠軍方案解讀
算法分為4個(gè)流程,首先用yolov5s模型從原圖中識(shí)別出儀,接著用yolov8x-pose模型檢測(cè)出儀表中的刻度線、指針的關(guān)鍵點(diǎn),再用DBNetpp模型...
2023-07-13 標(biāo)簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 1.5k 0
語義分割是一項(xiàng)重要的像素級(jí)別分類任務(wù)。但是由于其非常依賴于數(shù)據(jù)的特性(data hungary), 模型的整體性能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)集的大小而產(chǎn)生大幅度變化。同...
2022-08-11 標(biāo)簽:模型計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 1.5k 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 1.5k 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 1.5k 0
清華朱軍團(tuán)隊(duì)提出ProlificDreamer:直接文本生成高質(zhì)量3D內(nèi)容
將 Imagen 生成的照片(下圖靜態(tài)圖)和 ProlificDreamer(基于 Stable-Diffusion)生成的 3D(下圖動(dòng)態(tài)圖)進(jìn)行對(duì)比...
2023-05-29 標(biāo)簽:3D算法數(shù)據(jù)集 1.5k 0
自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集匯總
發(fā)自動(dòng)駕駛論文哪少的了數(shù)據(jù)集,今天筆者將為大家推薦一篇最新的綜述,總結(jié)了200多個(gè)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集,大家堆工作量的時(shí)候也可以找一些小眾的數(shù)據(jù)集刷榜~
2024-01-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 1.5k 0
ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%,在中文榜單位列榜首
在主要評(píng)估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜單中,截至6月25日 ChatGLM2 模型以 71.1 的分?jǐn)?shù)位居 Rank 0 ,ChatGLM2-...
2023-06-26 標(biāo)簽:開源模型數(shù)據(jù)集 1.5k 0
知識(shí)橋接的因果交互網(wǎng)絡(luò)(KBCIN)
另一方面,根據(jù)Moors等人[8],人類的感覺和行動(dòng)傾向是情緒的兩個(gè)重要組成部分,并在很大程度上為目標(biāo)情緒的產(chǎn)生提供了潛在的因果線索。為此,社會(huì)交互CS...
2023-04-23 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 1.5k 0
首篇!Point-In-Context:探索用于3D點(diǎn)云理解的上下文學(xué)習(xí)
隨著基于廣泛數(shù)據(jù)訓(xùn)練的大模型興起,上下文學(xué)習(xí)(In-Context Learning)已成為一種新的學(xué)習(xí)范式,在自然語言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(CV...
2023-07-13 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集點(diǎn)云 1.5k 0
Direct Inversion:三行代碼提升基于擴(kuò)散的圖像編輯效果
為了完成這兩個(gè)任務(wù),最為直覺,也是使用最多的方式就是:使用兩個(gè)分支來完成這兩件事,一個(gè)用來保留信息,一個(gè)用來添加信息。之前的編輯算法大多可以劃分出這兩個(gè)...
2023-10-10 標(biāo)簽:算法代碼數(shù)據(jù)集 1.4k 0
YOLOv8是一種令人驚嘆的分割模型;它易于訓(xùn)練、測(cè)試和部署。在本教程中,我們將學(xué)習(xí)如何在自定義數(shù)據(jù)集上使用YOLOv8。但在此之前,我想告訴你為什么在...
2023-12-20 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集醫(yī)學(xué)圖像分割 1.4k 0
圖像識(shí)別算法的測(cè)試方法是一個(gè)廣泛而深入的話題,涉及到多個(gè)方面。 數(shù)據(jù)集的選擇 : 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 :使用廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)集,如MNIST、CIFAR-10、I...
2024-07-16 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型數(shù)據(jù)集 1.4k 0
深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展應(yīng)用致使語音識(shí)別錯(cuò)誤率上較傳統(tǒng)語音識(shí)別方法錯(cuò)誤率減少30%(20年來最大降幅),同時(shí)也大幅削減了圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率,自2011年以來...
2023-05-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算數(shù)據(jù)集 1.4k 0
基于學(xué)習(xí)的激光雷達(dá)定位退化場(chǎng)景估計(jì)
其中,x, y, z表示平移方向上的分量,Φ,θ,ψ表示旋轉(zhuǎn)方向上的分量(歐拉角表示)。向量d_k的每個(gè)分量都是二值的(0或者1,其中0表示該分量上的定...
2023-04-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 1.4k 0
廢鋼分類中的計(jì)算機(jī)視覺算法應(yīng)用探索
深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)在于,它們會(huì)隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)的增多而變得更好。為了維護(hù)一個(gè)即使在復(fù)雜情況下也能表現(xiàn)良好的健壯系統(tǒng),部署的模型將定期使用最新的圖像進(jìn)行重新訓(xùn)練。
2024-04-24 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.4k 0
如何使用MATLAB創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型
在這篇文章中,我們將討論如何使用MATLAB創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型。MATLAB(矩陣實(shí)驗(yàn)室)是一種用于數(shù)值計(jì)算、可視化和編程的高級(jí)編程語言和交互式環(huán)境。它廣泛應(yīng)...
Meta研究:基于頭顯攝像頭進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)的方法和優(yōu)缺點(diǎn)
AR/VR體驗(yàn)需要由用戶姿態(tài)的顯式表征所驅(qū)動(dòng)。特別地,其需要從設(shè)備的角度估計(jì)用戶的姿態(tài),這隱含地對(duì)應(yīng)于以自我為中心的角度,亦即與用戶3D頭部和身體姿態(tài)相...
2023-05-31 標(biāo)簽:攝像頭模型數(shù)據(jù)集 1.4k 0
微軟提出Control-GPT:用GPT-4實(shí)現(xiàn)可控文本到圖像生成!
該研究提出了一個(gè)簡單而有效的框架 Control-GPT,它利用 LLM 的強(qiáng)大功能根據(jù)文本 prompt 生成草圖。Control-GPT 的工作原理...
2023-06-05 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集GPT 1.4k 0
我訓(xùn)練了一個(gè)模型,讓開發(fā)板認(rèn)識(shí)自己
認(rèn)識(shí)自己,是人類的終極問題;而讓AI認(rèn)識(shí)自己,則是人工智能覺醒的第一步。為此,國內(nèi)知名嵌入式教育專家韋東山老師團(tuán)隊(duì)使用做了個(gè)有趣的事情——讓開發(fā)板可以“...
基于雙級(jí)優(yōu)化(BLO)的消除過擬合的微調(diào)方法
這篇論文試圖解決的問題是大型預(yù)訓(xùn)練模型在下游任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)時(shí)出現(xiàn)的過擬合問題。盡管低秩適應(yīng)(LoRA)及其變體通過學(xué)習(xí)低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調(diào)...
2024-04-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集LoRa自然語言 1.4k 0
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