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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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這次的實(shí)戰(zhàn)使用的數(shù)據(jù)是交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集,共有62類交通標(biāo)志。其中訓(xùn)練集數(shù)據(jù)有4572張照片(每個(gè)類別大概七十個(gè)),測(cè)試數(shù)據(jù)集有2520張照片(每個(gè)類別大概...
2019-07-18 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 3478 0
基于YOLOv8實(shí)現(xiàn)自定義姿態(tài)評(píng)估模型訓(xùn)練
Hello大家好,今天給大家分享一下如何基于YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型,實(shí)現(xiàn)在自定義數(shù)據(jù)集上,完成自定義姿態(tài)評(píng)估模型的訓(xùn)練與推理。
2023-12-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集命令行 3469 0
關(guān)于GAN模型我們還要可以深入了解、探討哪些問題?
大多數(shù) GAN 研究都廣泛應(yīng)用于圖像合成。特別是在部分標(biāo)準(zhǔn)圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 GAN,如 MNIST,CIFAR-10,STL-10,CelebA和Ima...
2019-05-05 標(biāo)簽:GaN模型數(shù)據(jù)集 3459 0
OneForAll子域名搜集工具(比較全,通過證書透明度、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、常規(guī)檢測(cè)、DNS數(shù)據(jù)集、DNS查詢、搜集引擎六個(gè)模塊來搜集子域名,但我還是推薦用Xr...
2023-04-17 標(biāo)簽:服務(wù)器自動(dòng)化數(shù)據(jù)集 3446 0
如何使用TensorFlow Hub文本模塊構(gòu)建一個(gè)模型,以根據(jù)相關(guān)描述預(yù)測(cè)電影類型
您所選擇的預(yù)訓(xùn)練文本嵌入是您模型中的一個(gè)超參數(shù),所以最好用不同的文本嵌入進(jìn)行試驗(yàn),看看哪個(gè)的準(zhǔn)確性最高。先從用與您的文本最接近的文本訓(xùn)練過的模型開始。由...
2018-09-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集TensorFlow遷移學(xué)習(xí) 3431 0
在許多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,我們使用一種稱為梯度下降的優(yōu)化算法。這是機(jī)器實(shí)際學(xué)習(xí)的方式。理解這一算法的基礎(chǔ)很容易。它是一個(gè)迭代算法,逐步逼近答案。它從做出一個(gè)...
2018-11-21 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3423 0
該論文的出發(fā)點(diǎn)是將端到端基于片段的(span-based)語義角色標(biāo)注(SRL)轉(zhuǎn)換為基于詞的(word-based)圖解析(graph parsing)任務(wù)。
2022-10-21 標(biāo)簽:BIO數(shù)據(jù)集nlp 3413 0
大型語言模型(LLM)的自定義訓(xùn)練:包含代碼示例的詳細(xì)指南
近年來,像 GPT-4 這樣的大型語言模型 (LLM) 因其在自然語言理解和生成方面的驚人能力而受到廣泛關(guān)注。但是,要根據(jù)特定任務(wù)或領(lǐng)域定制LLM,定制...
2023-06-12 標(biāo)簽:GPUpython數(shù)據(jù)集 3411 0
慢慢的,隨著Nets越來越老,越來越聰明,他們開始在See-Far中發(fā)現(xiàn)越來越多的信號(hào)模式。他們發(fā)現(xiàn)的每個(gè)新模式都能幫他們更準(zhǔn)確地對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類。由于...
2019-05-15 標(biāo)簽:圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3411 0
少樣本圖像翻譯器 G 由一個(gè)內(nèi)容編碼器 Ex,一個(gè)類編碼器 Ey 和一個(gè)解碼器 Fx 構(gòu)成。其中內(nèi)容編碼器由多個(gè) 2D 卷積層和多個(gè)殘差塊(residu...
2019-05-14 標(biāo)簽:編碼器圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 3382 0
首先,用戶(通常是數(shù)據(jù)科學(xué)家)需要整理和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)集,這個(gè)階段稱為提取/轉(zhuǎn)換/加載(ETL)。這項(xiàng)工作現(xiàn)在可以通過 Apache Spark 3.0 在 ...
2023-04-12 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3380 0
TensorFlow發(fā)表推文正式發(fā)布TensorFlow v1.9
其中有兩個(gè)案例受到了大家的廣泛關(guān)注,這個(gè)項(xiàng)目是通過 Colab 在 tf.keras 中訓(xùn)練模型,并通過TensorFlow.js 在瀏覽器中運(yùn)行;最近...
2018-07-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集TensorFlow 3371 0
GAN又開辟了新疆界,MirrorGAN有多強(qiáng)?
與基本圖像生成問題相反,T2I生成以文本描述為條件,而不是僅從噪聲開始。利用GAN的強(qiáng)大功能,業(yè)界已經(jīng)提出了不同的T2I方法來生成視覺上逼真的和文本相關(guān)...
2019-03-18 標(biāo)簽:GaN鑒別器數(shù)據(jù)集 3367 0
如何把握設(shè)計(jì)與功能之間的平衡,創(chuàng)建出簡(jiǎn)潔直觀的可視化圖像?
這個(gè)例子告訴我們,在可視化數(shù)據(jù)之前,多問問自己可視化的目的會(huì)幫我們更好地選擇圖表??梢暬瘓D像不應(yīng)該只是一堆漫無目的、沒有重點(diǎn)的圖形,我們不一定要在上面呈...
2018-11-10 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 3360 0
使用更“時(shí)尚”的數(shù)據(jù)開啟機(jī)器學(xué)習(xí)的 Hello World 之門
也許是我們的模型需要更大一些來容納如此搞復(fù)雜度的模型?抑或訓(xùn)練應(yīng)該更少一些?我們來試試看。經(jīng)過屢次調(diào)試微參數(shù),模型的失真度突破性降低了,并且比線性模型得...
2018-06-13 標(biāo)簽:線性機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3311 0
基于該假設(shè),研究人員使用包含許多不同對(duì)象類的圖像的數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練FUNIT模型,以模擬過去的視覺體驗(yàn)。具體來說,他們通過利用另一個(gè)類的少量示例圖像來訓(xùn)練模...
2019-05-13 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集英偉達(dá) 3309 0
Python爬取394452條《都挺好》彈幕數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)彈幕比劇還精彩?
發(fā)送條數(shù)在3條及以內(nèi)的用戶數(shù)占比達(dá)到了83.73%,他們累計(jì)貢獻(xiàn)了133331條彈幕,占到彈幕總數(shù)的34.01%,反過來看,剩下16.27%的用戶貢獻(xiàn)了...
2019-04-04 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析python數(shù)據(jù)集 3295 0
三種數(shù)據(jù)提供有歧義的結(jié)果的情況,因果關(guān)系如何幫助澄清數(shù)據(jù)的解讀
盡管看起來是同一件事,兩種說法,這兩種回歸會(huì)給出不同的最佳擬合直線。這兩條線不可能都是最佳的,那么哪一條才是最佳擬合直線,為什么?
2018-10-31 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集 3292 0
vlookup提取關(guān)鍵字匹配多個(gè)結(jié)果
VLOOKUP是一個(gè)流行且功能強(qiáng)大的Excel函數(shù),允許用戶在一列數(shù)據(jù)中搜索特定值,并從另一列檢索相應(yīng)的信息。VLOOKUP通常用于數(shù)據(jù)分析,尤其是在處...
基于對(duì)圖片的語音描述,可以學(xué)習(xí)在圖片中辨認(rèn)目標(biāo)物體
這項(xiàng)工作是Harwath等人早期一項(xiàng)研究的擴(kuò)展,他們當(dāng)時(shí)研究將語音與相關(guān)主題的圖片相連接。在早期研究中,他們從Mechanical Turk平臺(tái)的分類數(shù)...
2018-10-04 標(biāo)簽:語音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3269 0
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