怎么構(gòu)建命名實體識別（NER）任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)

用自己平臺的商品標(biāo)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(biāo)簽：數(shù)據(jù)集標(biāo)簽 4615 0

目標(biāo)檢測和模型介紹

當(dāng)前用于評估檢測模型的性能指標(biāo)主要有幀率每秒（Frames Per Second，F(xiàn)PS）、準(zhǔn)確率（accuracy）、精確率（precision）、召...

2022-07-21 標(biāo)簽：算法目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 2592 0

一個大規(guī)模多任務(wù)學(xué)習(xí)框架μ2Net

這種方法可以提高每個任務(wù)的質(zhì)量，并在收斂時間、訓(xùn)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(xué)習(xí)問題框架，可以視作標(biāo)準(zhǔn)多任務(wù)和持續(xù)學(xué)習(xí)形式化的...

2022-07-21 標(biāo)簽：框架機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1656 0

面向多功能三維視覺的緊湊型光場攝影

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(fù)4D光場的壓縮光場相機不同，...

2022-07-12 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集3D成像 3075 0

基于ELAN的Extended-ELAN (E-ELAN)

在大多數(shù)關(guān)于設(shè)計高效架構(gòu)的文獻(xiàn)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(biāo)簽：檢測器數(shù)據(jù)集ELAN 9092 0

新方法：用知識蒸餾給數(shù)據(jù)集瘦身

而且最近也有研究提出了一些指標(biāo)，可以根據(jù)訓(xùn)練示例的難度或重要性對它們進(jìn)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(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI數(shù)據(jù)集 1147 0

ROD自動駕駛數(shù)據(jù)集

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(biāo)注的訓(xùn)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(dāng)包含特定目標(biāo)類別的圖...

2022-07-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自動駕駛 1975 0

基于RoBERTa的語義理解模型的構(gòu)建

美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊 近日，美團(tuán)搜索與NLP部NLP中心語義理解團(tuán)隊的小樣本學(xué)習(xí)模型FSL++在中文小樣本語言理解權(quán)威評測基準(zhǔn)FewCLUE榜單登頂，在自然語言...

2022-07-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集nlp 4670 0

邏輯推理MRC的兩個數(shù)據(jù)集和對應(yīng)方法

AdaLoGN的整體結(jié)構(gòu)如圖6所示，可以看到自適應(yīng)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(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2868 0

面向中文搜索的開放域文檔視覺問答任務(wù)解決方案

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(yù)先從異構(gòu)文...

2022-07-08 標(biāo)簽：汽車電子數(shù)據(jù)集 1781 0

基于Zero-Shot的多語言抽取式文本摘要模型

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(yù)訓(xùn)練語言模型和豐富的標(biāo)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(biāo)注數(shù)據(jù)。

2022-07-08 標(biāo)簽：微軟數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 1836 0

采用雙塔BERT模型對文本字符和label進(jìn)行編碼

　　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(yīng)的la...

2022-07-08 標(biāo)簽：代碼數(shù)據(jù)集 2319 0

視頻目標(biāo)跟蹤分析

視頻目標(biāo)跟蹤要求在已知第一幀感興趣物體的位置和尺度信息的情況下，對該目標(biāo)在后續(xù)視頻幀中進(jìn)行持續(xù)的定位和尺度估計Ｗ。廣義的目標(biāo)跟蹤通常包含單目標(biāo)跟蹤和多目標(biāo)跟蹤。

2022-07-05 標(biāo)簽：人工智能計算機視覺數(shù)據(jù)集 1907 0

文本預(yù)訓(xùn)練的模型架構(gòu)及相關(guān)數(shù)據(jù)集

多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)通常來源于大規(guī)模的模態(tài)間對齊樣本對。由于時序維度的存在，視頻當(dāng)中包含了比圖片更加豐富而冗余的信息。因此，收集大規(guī)模的視頻-文本對齊數(shù)據(jù)...

2022-07-01 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集文本 2378 0

5種前沿的點云分割網(wǎng)絡(luò)

整體的PointNet網(wǎng)絡(luò)中，除了點云的感知以外，還有T-Net，即3D空間變換矩陣預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，這主要是由于點云分類的旋轉(zhuǎn)不變性，當(dāng)一個N×D在N的維度上...

2022-06-21 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7110 0

CNN根本無需理解圖像全局結(jié)構(gòu)，一樣也能SOTA？

好家伙，在CIFAR-10上，用16×16的圖像碎片訓(xùn)練出來的模型，測試準(zhǔn)確率能達(dá)到91%，而用完整的32×32尺寸圖像訓(xùn)練出來的模型，測試準(zhǔn)確率也不過90%。

2022-06-09 標(biāo)簽：圖像分類數(shù)據(jù)集cnn 1347 0

常見的異常檢測方法

Z-score為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)，測量數(shù)據(jù)點和平均值的距離，若A與平均值相差2個標(biāo)準(zhǔn)差，Z-score為2。當(dāng)把Z-score=3作為閾值去剔除異常點時，便相當(dāng)...

2022-05-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)檢測數(shù)據(jù)集 2230 0

KITTI 3D檢測數(shù)據(jù)集

因為gt label中提供的bbox信息是Camera坐標(biāo)系的，因此在訓(xùn)練時需要使用外參等將其轉(zhuǎn)換到Lidar坐標(biāo)系; 有時想要把3d bbox映射到圖...

2022-05-31 標(biāo)簽：可視化數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3030 0

Swin Transformer在MIM中的應(yīng)用

而跟SimMIM相比，這一方法在所需訓(xùn)練時間大大減少，消耗GPU內(nèi)存也小得多。具體而言，在相同的訓(xùn)練次數(shù)下，在Swin-B上提高2倍的速度和減少60%的內(nèi)存。

2022-05-31 標(biāo)簽：編碼器數(shù)據(jù)集 1324 0

關(guān)于Prompt在NER場景的應(yīng)用總結(jié)

將序列標(biāo)注任務(wù)轉(zhuǎn)換成一個生成任務(wù)，在Encoder端輸入為原始文本，Decoder端輸入的是一個已填空的模板文本，輸出為已填空的模板文本。待填空的內(nèi)容為...

2022-05-24 標(biāo)簽：模板模型數(shù)據(jù)集 2305 0