基于Transformer的越野場景可通行區(qū)域檢測模型OFF-Net

可通行區(qū)域檢測對于自動駕駛車輛的環(huán)境感知和路徑規(guī)劃至關(guān)重要。過去十年基于學(xué)習(xí)的可通行區(qū)域檢測算法取得了很大的成功，但是基本上都是關(guān)注城市場景的可通行區(qū)域...

2022-10-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自動駕駛 3.3k 0

12個常用的圖像數(shù)據(jù)增強技術(shù)總結(jié)

擴展用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)量的過程稱為數(shù)據(jù)增強。通過訓(xùn)練具有多種數(shù)據(jù)類型的模型，我們可以獲得更“泛化”的模型。“多種數(shù)據(jù)類型”是什么意思呢？本篇文章只討論“...

2022-10-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 3.1k 0

商湯打造開放學(xué)術(shù)生態(tài) 推動產(chǎn)學(xué)研上下游深度融合

10月23-27日，全球計算機視覺三大頂會之一，兩年一屆的歐洲計算機視覺國際會議ECCV（European Conference on Computer...

2022-10-26 標(biāo)簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集商湯 1.1k 0

光庭發(fā)布場景數(shù)據(jù)集和方法論白皮書 賦能智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展

10月20日，光庭信息智能駕駛事業(yè)本部副總經(jīng)理郝江波受邀出席上汽集團第五屆汽車新四化技術(shù)高峰論壇，并在智能駕駛分論壇發(fā)表了《數(shù)據(jù)驅(qū)動智駕研發(fā)的新思考與新...

2022-10-21 標(biāo)簽：智能駕駛數(shù)據(jù)集光庭信息 2.8k 0

雙目視覺經(jīng)典視差優(yōu)化算法：Fast Bilateral-Space Stereo

事實上，這些指標(biāo)都在強調(diào)視差圖在視差方向上的準(zhǔn)確性，卻沒有怎么強調(diào)視差圖與原圖之間的貼合性——或者說，它們都在強調(diào)Z方向的準(zhǔn)確性，卻沒有重視其在X/Y方...

2022-10-19 標(biāo)簽：算法圖像數(shù)據(jù)集 4.1k 0

人工智能在睡眠期間遠程檢測帕金森病

　　醫(yī)生很快就能通過讓患者做一件簡單的事情來評估帕金森病。由麻省理工學(xué)院研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一項新研究訓(xùn)練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以分析一個人在睡眠時的呼吸模式，并確...

2022-10-11 標(biāo)簽：無線電人工智能數(shù)據(jù)集 1.2k 0

針對文本生成任務(wù)提出一種基于提示的遷移學(xué)習(xí)方法

理解是一個復(fù)雜且多面的能力，包括對文本詞匯、背景知識、語言結(jié)構(gòu)的理解。因此，我們采用GLUE, SuperGLUE, SQuAD v1.1, SQuAD...

2022-09-23 標(biāo)簽：語言模型數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 2.1k 0

深度解析MegEngine 4 bits量化開源實現(xiàn)

因此量化模型被廣泛使用在推理側(cè)，量化也成為了一個重要且非?；钴S的研究領(lǐng)域。近期，MegEngine 開源了 4 bits 的量化的相關(guān)內(nèi)容，通過 Meg...

2022-09-23 標(biāo)簽：開源數(shù)據(jù)集量化 1.6k 0

預(yù)先訓(xùn)練的語言模型能像人類一樣聰明地解釋明喻嗎？

明喻主要分為兩類：封閉式明喻(ClosedSimile)，以及開放式明喻(OpenSimile)。如圖2所示，二者區(qū)別在于是否顯式地指明本體、喻體的共同...

2022-09-23 標(biāo)簽：模型語言模型數(shù)據(jù)集 1.3k 0

Redis巧用數(shù)據(jù)類型實現(xiàn)億級數(shù)據(jù)統(tǒng)計！

實現(xiàn)基數(shù)統(tǒng)計最直接的方法，就是采用集合（Set）這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當(dāng)一個元素從未出現(xiàn)過時，便在集合中增加一個元素；如果出現(xiàn)過，那么集合仍保持不變。

2022-09-22 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集Redis 1.1k 0

一種 "物體深度重建網(wǎng)絡(luò)"（OLD-Net）的新方法

要獲得物體區(qū)域的深度，一種直接的方法是預(yù)測場景級深度。然而，由于視場的多樣性，通常預(yù)測的景深較粗，導(dǎo)致物體形狀細節(jié)的丟失。姿態(tài)估計性能也會受到影響。

2022-09-22 標(biāo)簽：RGB網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 2k 0

基于YOLOv5框架如何訓(xùn)練一個自定義對象檢測模型

并歸一化到0~1之間，這部分我寫了一個腳本來完成label標(biāo)簽的生成，把xml的標(biāo)注信息轉(zhuǎn)換為YOLOv5的labels文件，這樣就完成了數(shù)據(jù)集制作。最...

2022-09-21 標(biāo)簽：檢測模型數(shù)據(jù)集 2.9k 0

幾個經(jīng)典的立體匹配算法的評價指標(biāo)和數(shù)據(jù)集

事實上，有一些算法的流程比較混合——比如今天我將介紹的一個經(jīng)典立體匹配算法，它總體來說是局部法的流程，但其中也有少量模塊在進行視差優(yōu)化的過程。

2022-09-07 標(biāo)簽：模塊算法數(shù)據(jù)集 3.2k 0

通過Logit調(diào)整的長尾學(xué)習(xí)

其實就筆者喜歡的風(fēng)格而言，我對重加權(quán)這一方向的工作更為喜歡，因為通過各種統(tǒng)計學(xué)上的結(jié)論，來設(shè)計很好的loss改進來解決長尾/不均衡分布問題，我喜歡這類研...

2022-09-05 標(biāo)簽：線性模型數(shù)據(jù)集 2k 0

一種360°全景定制的Transformer框架

在以ERP格式作為輸入的前提下會有兩種劃分patch的方法：（1）直接等間距劃分patch；（2）將球面全景圖投影成重疊的perspective視口自然...

2022-08-31 標(biāo)簽：框架數(shù)據(jù)集Transformer 1.7k 0

PIE-Engine平臺數(shù)據(jù)集更新匯總

增加了通過干涉合成孔徑雷達（InSAR）獲取，精度上優(yōu)于SRTM的TanDEM-X數(shù)據(jù)。此外，還增加了兩個版本的Elevation-Global高程數(shù)據(jù)...

2022-08-30 標(biāo)簽：雷達數(shù)據(jù)集 4.9k 0

最適合小白入門的NLP項目

數(shù)據(jù)集?；陬^條新聞標(biāo)題數(shù)據(jù)集，質(zhì)量相對較高。

2022-08-25 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集nlp 1.8k 0