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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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APE:對(duì)CLIP進(jìn)行特征提純能夠提升Few-shot性能
CLIP是一個(gè)通用的模型,考慮到下游數(shù)據(jù)分布的差異,對(duì)某個(gè)下游任務(wù)來(lái)說(shuō),CLIP提取的特征并不全是有用的,可能包含一部分冗余或噪聲。因此,在這篇文章中,...
2023-07-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 2052 0
南開(kāi)大學(xué)提出LSKNet:遙感旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)新SOTA!
如圖1(a)所示,遙感圖像中的物體檢測(cè)器所使用的有限范圍的背景往往會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類。例如,在上層圖像中,由于其典型特征,檢測(cè)器可能將T子路口歸類為十字路...
本文建立了一個(gè)用于無(wú)人機(jī)距離估計(jì)的UAVDE數(shù)據(jù)集,通過(guò)UWB傳感器獲取兩個(gè)無(wú)人機(jī)之間的距離。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的立體測(cè)量法在無(wú)人機(jī)場(chǎng)景中無(wú)法應(yīng)用,原因是無(wú)人...
2023-07-17 標(biāo)簽:傳感器PCM無(wú)人機(jī) 1771 0
ECV2023大賽儀表盤讀數(shù)識(shí)別德國(guó)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 1206 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(yǔ)言處理(NLP)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV...
2023-07-13 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集點(diǎn)云 1064 0
我訓(xùn)練了一個(gè)模型,讓開(kāi)發(fā)板認(rèn)識(shí)自己
認(rèn)識(shí)自己,是人類的終極問(wèn)題;而讓AI認(rèn)識(shí)自己,則是人工智能覺(jué)醒的第一步。為此,國(guó)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(kāi)發(fā)板可以“...
2023-07-10 標(biāo)簽:嵌入式程序開(kāi)發(fā)板 1069 0
均勻B樣條采樣從LiDAR數(shù)據(jù)中快速且魯棒地估計(jì)地平面
文章采用了統(tǒng)一的B樣條(Uniform B-Splines)來(lái)建模地面表面,這種方法對(duì)于不同的測(cè)量密度具有魯棒性,并且通過(guò)控制平滑度先驗(yàn)的單個(gè)參數(shù)來(lái)調(diào)整...
2023-07-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集LIDAR 814 0
X-RiSAWOZ: 高質(zhì)量端到端多語(yǔ)言任務(wù)型對(duì)話數(shù)據(jù)集
對(duì)齊:我們提出了一種混合對(duì)齊策略,以確保實(shí)體在話語(yǔ)和信念狀態(tài)中都能被替換為所需的翻譯。具體而言,我們首先嘗試使用基于實(shí)體標(biāo)注構(gòu)建的字典對(duì)齊,如果輸出中沒(méi)...
2023-07-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 993 0
AIGC時(shí)代的ImageNet!百萬(wàn)生成圖片助力AI生成圖片檢測(cè)器研發(fā)
過(guò)去業(yè)界也有推出一些數(shù)據(jù)集。他們主要有三個(gè)特點(diǎn)。第一個(gè)是數(shù)據(jù)規(guī)模小,第二個(gè)是都是基于GAN的,第三個(gè)是局限于人臉數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間推移,數(shù)據(jù)規(guī)模慢慢地在增加...
2023-07-04 標(biāo)簽:檢測(cè)器數(shù)據(jù)集AIGC 780 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(jìn)行了實(shí)驗(yàn),證明了 Multi-CLS BERT 在提高整體準(zhǔn)確性和置信度估計(jì)方面的可靠性。它甚至能夠在訓(xùn)...
2023-07-04 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 951 0
CVPR 2023中的領(lǐng)域適應(yīng): 通過(guò)自蒸餾正則化實(shí)現(xiàn)內(nèi)存高效的CoTTA
EcoTTA 包括解決這些問(wèn)題的兩個(gè)組成部分。第一個(gè)組件是輕量級(jí)元網(wǎng)絡(luò),它可以使凍結(jié)的原始網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)目標(biāo)域。這種架構(gòu)通過(guò)減少反向傳播所需的中間激活量來(lái)最大...
2023-07-04 標(biāo)簽:內(nèi)存架構(gòu)數(shù)據(jù)集 991 0
2D Transformer 可以幫助3D表示學(xué)習(xí)嗎?
預(yù)訓(xùn)練的2D圖像或語(yǔ)言Transformer:作為基礎(chǔ)Transformer模型,具有豐富的特征表示能力。作者選擇了先進(jìn)的2D Transformer模...
2023-07-03 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Transformer 1049 0
使用DSFD檢測(cè)DarkFace數(shù)據(jù)集過(guò)程
下載Dark Face數(shù)據(jù)集,使用track2.2_test_sample文件中圖片進(jìn)行人臉檢測(cè)測(cè)試。
2023-07-02 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)源碼數(shù)據(jù)集 1053 0
V853端側(cè)部署YOLOV5訓(xùn)練自定義模型全流程教程
在任意工作目錄中創(chuàng)建images文件夾和labels文件夾分別存放圖像數(shù)據(jù)集和標(biāo)注信息。這里我演示僅使用少量圖像樣本進(jìn)行標(biāo)注,在實(shí)際項(xiàng)目中需要采集足夠的...
2023-06-30 標(biāo)簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 3316 0
SA-1B數(shù)據(jù)集的1/50進(jìn)行訓(xùn)練現(xiàn)有的實(shí)例分割方法
SAM被認(rèn)為是里程碑式的視覺(jué)基礎(chǔ)模型,它可以通過(guò)各種用戶交互提示來(lái)引導(dǎo)圖像中的任何對(duì)象的分割。SAM利用在廣泛的SA-1B數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的Transfor...
2023-06-28 標(biāo)簽:模型SAM數(shù)據(jù)集 5483 0
大模型如何快速構(gòu)建指令遵循數(shù)據(jù)集
一、概述 1 Motivation 構(gòu)造instruction data非常耗時(shí)耗力,常受限于質(zhì)量,多樣性,創(chuàng)造性,阻礙了instruction-tun...
2023-06-27 標(biāo)簽:機(jī)器模型數(shù)據(jù)集 3420 0
GLoRA:一種廣義參數(shù)高效的微調(diào)方法
近年來(lái),大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著成就徹底改變了人工智能領(lǐng)域,在各種任務(wù)和領(lǐng)域展示了前所未有的性能。這些高度復(fù)雜的模型,通常具有數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)參數(shù),在...
2023-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 997 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(kāi)源模型數(shù)據(jù)集 1226 0
基于點(diǎn)云的3D障礙物檢測(cè) 主要有以下步驟: 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理 基于點(diǎn)云的障礙物分割 障礙物邊框構(gòu)建 點(diǎn)云到圖像平面的投影 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理 KITTI數(shù)據(jù)集...
2023-06-26 標(biāo)簽:3D文件數(shù)據(jù)集 1258 0
復(fù)旦和Meta提出Open-VCLIP:兼顧時(shí)序建模與開(kāi)集識(shí)別的視頻理解模型
本文提出了一種新的CLIP向視頻領(lǐng)域的遷移方法,找到模型泛化和專用化之間的平衡,讓模型既能識(shí)別微調(diào)時(shí)已經(jīng)見(jiàn)過(guò)的動(dòng)作和事件,又能夠借助CLIP的零樣本識(shí)別...
2023-06-25 標(biāo)簽:建模數(shù)據(jù)集Clip 1425 0
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