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數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集技術

MS-COCO數(shù)據(jù)集的可靠嗎？

視覺數(shù)據(jù)集通常用于分類、檢測和分割等任務的算法基準測試或大型神經(jīng)網(wǎng)絡的預訓練。然而，這存在一個問題，那就是實際的目標并不總是與數(shù)據(jù)集中提供的數(shù)據(jù)相一致。

2023-11-21 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像分類計算機視覺 1.3k 0

GLoRA：一種廣義參數(shù)高效的微調方法

近年來，大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡的顯著成就徹底改變了人工智能領域，在各種任務和領域展示了前所未有的性能。這些高度復雜的模型，通常具有數(shù)百萬甚至數(shù)十億個參數(shù)，在...

2023-06-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集自然語言 1.3k 0

通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集分類

對比單個全連接網(wǎng)絡，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡層的加持下，初始時，整個神經(jīng)網(wǎng)絡模型的性能是否會更好。

2023-03-02 標簽：代碼數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 1.3k 0

基于多攝像頭的高魯棒性視覺SLAM系統(tǒng)設計

本文的主要目標是通過擴展ORB-SLAM2的功能來增強準確性，從多個攝像頭中的姿態(tài)估計和地圖重用開始。所有這些多攝像頭的圖像特征將被合并到跟蹤模塊中進行...

2024-04-20 標簽：攝像頭 SLAM 數(shù)據(jù)集 1.3k 0

利用Contrastive Loss（對比損失）思想設計自己的loss function

在非監(jiān)督學習時，對于一個數(shù)據(jù)集內的所有樣本，因為我們沒有樣本真實標簽，所以在對比學習框架下，通常以每張圖片作為單獨的語義類別，并假設：同一個圖片做不同變...

2023-03-22 標簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集 1.3k 0

多模態(tài)上下文指令調優(yōu)數(shù)據(jù)集MIMIC-IT

然而，一個理想的 AI 對話助手應該能夠解決涉及多種模態(tài)的任務。這需要獲得一個多樣化和高質量的多模式指令跟隨數(shù)據(jù)集。比如，LLaVAInstruct-1...

2023-06-12 標簽：AI 語言模型數(shù)據(jù)集 1.3k 0

一款整合了ChatGPT的源IP掃描工具

由于該工具基于純Python 3開發(fā)，因此我們首先需要在本地設備上安裝并配置好Python 3環(huán)境。接下來，廣大研究人員可以使用下列命令將該項目源碼克隆至本地

2023-10-16 標簽：漏洞數(shù)據(jù)集 ChatGPT 1.3k 0

香港大學最新提出！實現(xiàn)超現(xiàn)實的人類圖像生成：HyperHuman

最后，為了進一步提高視覺質量，我們提出了一種結構引導細化器來組合預測條件，以更詳細地生成更高分辨率。大量的實驗表明，我們的框架具有最先進的性能，可以在不...

2023-11-27 標簽：框架數(shù)據(jù)集圖像生成 1.3k 0

一個通用的自適應prompt方法，突破了零樣本學習的瓶頸

為了解決這個問題，這篇研究提出了一種Universal Self-adaptive Prompting (USP)方法，對LLMs的零樣本學習進行了優(yōu)化...

2023-06-01 標簽：語言模型數(shù)據(jù)集自然語言 1.3k 0

?綜述導讀：深度學習驅動下的相機標定技術

相機模型描述了從三維世界坐標中的點到其在二維圖像平面上投影的成像過程。其中，不同的相機和傳感器系統(tǒng)對應不同類型的參數(shù)模型。在本綜述中，我們首先回顧了標準...

2023-05-11 標簽：相機數(shù)據(jù)集深度學習 1.3k 0

PLM、ERP、APS、MES幾種信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成！

如果這些系統(tǒng)之間沒有集成，各自的系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)需要多次錄入，增加了信息維護工作量和出錯機會，每個系統(tǒng)都是一座信息孤島。如果是成立多年的企業(yè)，他們的信息化路...

2023-04-21 標簽：信息系統(tǒng)PLM 數(shù)據(jù)集 1.2k 0

基于CPU的大型語言模型推理實驗

隨著計算和數(shù)據(jù)處理變得越來越分散和復雜，AI 的重點正在從初始訓練轉向更高效的AI 推理。Meta 的 Llama3 是功能強大的公開可用的大型語言模型...

2024-07-18 標簽：處理器 AI 數(shù)據(jù)集 1.2k 0

基于通過非常稀疏的視角輸入合成場景的方法

作者引入了一種方法，可以僅使用單個寬基線立體圖像對生成新視角。在這種具有挑戰(zhàn)性的情況下，3D場景點只被正常觀察一次，需要基于先驗進行場景幾何和外觀的重建...

2023-06-13 標簽：3D 數(shù)據(jù)集渲染器 1.2k 0

Multi-CLS BERT：傳統(tǒng)集成的有效替代方案

在 GLUE 和 SuperGLUE 數(shù)據(jù)集上進行了實驗，證明了 Multi-CLS BERT 在提高整體準確性和置信度估計方面的可靠性。它甚至能夠在訓...

2023-07-04 標簽：模型數(shù)據(jù)集自然語言 1.2k 0

RayDF：實時渲染！基于射線的三維重建新方法

在機器視覺和機器人領域的許多前沿應用中，學習準確且高效的三維形狀表達是十分重要的。然而，現(xiàn)有的基于三維坐標的隱式表達在表示三維形狀或是渲染二維圖像時，需...

2023-11-17 標簽：機器人機器視覺數(shù)據(jù)集 1.2k 0

動量感知規(guī)劃的端到端自動駕駛框架MomAD解析

端到端自動駕駛框架實現(xiàn)了感知與規(guī)劃的無縫集成，但通常依賴于一次性軌跡預測，這可能導致控制不穩(wěn)定，并且對單頓感知中的遮擋問題較為敏感。為解決這一問題，我們...

2025-03-18 標簽：模型數(shù)據(jù)集自動駕駛 1.2k 0

數(shù)據(jù)預處理和特征工程的常用功能

機器學習最基礎的5個流程，分別是數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)預處理，特征工程，建模、測試和預測，上線與部署。

2024-01-25 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)預處理 1.2k 0

基于預訓練語言模型設計了一套統(tǒng)一的模型架構

進一步，本文研究了在更依賴 KG 的知識庫問答任務中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段，先從大規(guī)模知識圖譜上檢索問題相關的小子圖，...

2023-04-07 標簽：PLM 語言模型數(shù)據(jù)集 1.2k 0

如何最好地使用所有可用的 LLM 工具

鑒于價格和質量的廣泛差異，從業(yè)者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外，如果服務中斷，則依賴單個 API 提供者是不可靠的，這可能發(fā)生...

2023-05-23 標簽：API 數(shù)據(jù)集自然語言 1.2k 0

后ChatGPT時代NLP的下一個方向：增強式大規(guī)模語言模型

Visual ChatGPT 是一種智能交互系統(tǒng)，它將不同的視覺基礎模型與 ChatGPT 相結合，使得用戶可以通過發(fā)送語言和圖像與 AI 系統(tǒng)進行交互...

2023-04-20 標簽：語言模型數(shù)據(jù)集 ChatGPT 1.2k 0

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準確的翻譯應該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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