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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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作者精細地定義了56種關(guān)系,包括了位置關(guān)系(over,in front of,等),常見的物體間關(guān)系(hanging from等),常見的生物動作(wa...
2022-08-24 標簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集智能制造 1.7k 0
該篇文章為了使論辯中繁瑣的過程自動化,提出了一個大規(guī)模數(shù)據(jù)集IAM,該數(shù)據(jù)集可用于一系列論辯挖掘任務,包括主張?zhí)崛?、立場分類、證據(jù)提取等。之后進一步提出...
2022-08-16 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集遷移學習 1.8k 0
域適應是計算機視覺的一個領(lǐng)域,我們的目標是在源數(shù)據(jù)集上訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并確保在顯著不同于源數(shù)據(jù)集的目標數(shù)據(jù)集上也有良好的準確性。為了更好地理解域適應和...
2022-08-12 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺數(shù)據(jù)集 2k 0
華為與天津市政府合作打造中國開源的言語意圖模型和數(shù)據(jù)集
8月10日,天津市河北區(qū)人民政府、天津大學與華為技術(shù)有限公司聯(lián)合簽署“海河。諦聽”言語交互意圖深度理解大模型及其應用領(lǐng)域合作備忘錄,將通過深入合作為人工...
2022-08-12 標簽:華為開源數(shù)據(jù)集 1.3k 0
視聽表征學習(audio-visual learning)已經(jīng)催生了很多有趣的任務,比如視聽通信(AVC)、視聽事件定位(AVEL)、視頻解析(AVVP...
2022-08-08 標簽:機器視覺AI數(shù)據(jù)集 1.3k 0
基于X光圖片的實例分割垃圾數(shù)據(jù)集WIXRay (Waste Item X- Ray)
提出了第一個基于 X 光圖片的、實例級別的垃圾分割數(shù)據(jù)集 (WIXRay)。數(shù)據(jù)集中包含 5,038 張 X 光圖片,共 30,845 個垃圾物品實例。...
2022-08-08 標簽:數(shù)據(jù)集垃圾分類 2.7k 0
這里主要是對于YOLO系列經(jīng)典化模型的訓練對比,主要是對于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7以及YOLOX的對比,部分模型還在訓練之中,后續(xù)所有預...
2022-07-31 標簽:算法數(shù)據(jù)集輕量化 2.6k 0
利用深度學習在工業(yè)圖像無監(jiān)督異常定位方面的最新成果
目前,基于深度學習的視覺檢測在監(jiān)督學習方法的幫助下取得了很大的成功。然而,在實際工業(yè)場景中,缺陷樣本的稀缺性、注釋成本以及缺陷先驗知識的缺乏可能會導致基...
2022-07-31 標簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學習 4.2k 0
怎么構(gòu)建命名實體識別(NER)任務的標注數(shù)據(jù)
用自己平臺的商品標題去請求一些開放 NER 的 api,比如阿里云、騰訊云、百度 ai 等,有些平臺的 api 是免費的,有些 api 每天可以調(diào)用一定...
2022-07-26 標簽:數(shù)據(jù)集標簽 5.2k 0
當前用于評估檢測模型的性能指標主要有幀率每秒(Frames Per Second,F(xiàn)PS)、準確率(accuracy)、精確率(precision)、召...
2022-07-21 標簽:算法目標檢測數(shù)據(jù)集 3k 0
這種方法可以提高每個任務的質(zhì)量,并在收斂時間、訓練實例數(shù)量、能源消耗等方面提高模型效率。本文提出的機器學習問題框架,可以視作標準多任務和持續(xù)學習形式化的...
2022-07-21 標簽:框架機器學習數(shù)據(jù)集 2.1k 0
這項研究提出了一種簡約光場攝影(CLIP)技術(shù),以便顯著地提高對密集光場采樣的效率和靈活性。與以往需要密集采樣2D圖像來恢復4D光場的壓縮光場相機不同,...
2022-07-12 標簽:數(shù)據(jù)集3D成像 3.8k 0
在大多數(shù)關(guān)于設(shè)計高效架構(gòu)的文獻中,主要考慮因素不超過參數(shù)的數(shù)量、計算量和計算密度。Ma 等人還從內(nèi)存訪問成本的特點出發(fā),分析了輸入/輸出通道比、架構(gòu)的分...
2022-07-10 標簽:檢測器數(shù)據(jù)集ELAN 9.8k 0
而且最近也有研究提出了一些指標,可以根據(jù)訓練示例的難度或重要性對它們進行排序,并通過保留其中一些難度高的示例,就能完成數(shù)據(jù)修剪。
2022-07-10 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI數(shù)據(jù)集 1.4k 0
數(shù)據(jù)增強是解決數(shù)據(jù)稀缺問題的另一個研究方向,旨在通過最小代價生成大量帶標注的訓練樣本。數(shù)據(jù)增強大致可以分為圖像級增強和實例級增強,當包含特定目標類別的圖...
2022-07-08 標簽:數(shù)據(jù)集自動駕駛 2.8k 0
美團技術(shù)團隊 近日,美團搜索與NLP部NLP中心語義理解團隊的小樣本學習模型FSL++在中文小樣本語言理解權(quán)威評測基準FewCLUE榜單登頂,在自然語言...
2022-07-08 標簽:數(shù)據(jù)集nlp 5.3k 0
AdaLoGN的整體結(jié)構(gòu)如圖6所示,可以看到自適應地擴展TLG、消息傳遞過程通過迭代多輪來使得符號推理和神經(jīng)推理彼此充分交互。最終每一輪得到的擴展TLG...
2022-07-08 標簽:數(shù)據(jù)集深度學習 3.4k 0
現(xiàn)有開放域問答系統(tǒng)主要以文本集合作為信息來源回答用戶提問,如圖1所示,現(xiàn)有系統(tǒng)通常需要花費大量成本根據(jù)不同的文檔格式設(shè)計特定的內(nèi)容抽取算法,預先從異構(gòu)文...
2022-07-08 標簽:汽車電子數(shù)據(jù)集 2.2k 0
抽取式文本摘要目前在英文上已經(jīng)取得了很好的性能,這主要得益于大規(guī)模預訓練語言模型和豐富的標注語料。但是對于其他小語種語言,目前很難得到大規(guī)模的標注數(shù)據(jù)。
2022-07-08 標簽:微軟數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 2.2k 0
這是一篇來自于 ACL 2022 的文章,總體思想就是在 meta-learning 的基礎(chǔ)上,采用雙塔 BERT 模型分別來對文本字符和對應的la...
2022-07-08 標簽:代碼數(shù)據(jù)集 2.7k 0
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