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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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香港大學(xué)最新提出!實(shí)現(xiàn)超現(xiàn)實(shí)的人類圖像生成:HyperHuman
最后,為了進(jìn)一步提高視覺質(zhì)量,我們提出了一種結(jié)構(gòu)引導(dǎo)細(xì)化器來組合預(yù)測(cè)條件,以更詳細(xì)地生成更高分辨率。大量的實(shí)驗(yàn)表明,我們的框架具有最先進(jìn)的性能,可以在不...
2023-11-27 標(biāo)簽:框架數(shù)據(jù)集圖像生成 1081 0
機(jī)器學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的5個(gè)流程,分別是數(shù)據(jù)獲取,數(shù)據(jù)預(yù)處理,特征工程,建模、測(cè)試和預(yù)測(cè),上線與部署。
2024-01-25 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)預(yù)處理 1079 0
鑒于價(jià)格和質(zhì)量的廣泛差異,從業(yè)者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外,如果服務(wù)中斷,則依賴單個(gè) API 提供者是不可靠的,這可能發(fā)生...
2023-05-23 標(biāo)簽:API數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1077 0
如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)
Hello大家好,今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè),主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,生成一個(gè)...
2023-12-22 標(biāo)簽:模型opencv數(shù)據(jù)集 1069 0
PyTorch教程-15.9。預(yù)訓(xùn)練 BERT 的數(shù)據(jù)集
15.9。預(yù)訓(xùn)練 BERT 的數(shù)據(jù)集? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the note...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 1065 0
RayDF:實(shí)時(shí)渲染!基于射線的三維重建新方法
在機(jī)器視覺和機(jī)器人領(lǐng)域的許多前沿應(yīng)用中,學(xué)習(xí)準(zhǔn)確且高效的三維形狀表達(dá)是十分重要的。然而,現(xiàn)有的基于三維坐標(biāo)的隱式表達(dá)在表示三維形狀或是渲染二維圖像時(shí),需...
2023-11-17 標(biāo)簽:機(jī)器人機(jī)器視覺數(shù)據(jù)集 1058 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...
2023-07-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 1054 0
由于該工具基于純Python 3開發(fā),因此我們首先需要在本地設(shè)備上安裝并配置好Python 3環(huán)境。接下來,廣大研究人員可以使用下列命令將該項(xiàng)目源碼克隆至本地
2023-10-16 標(biāo)簽:漏洞數(shù)據(jù)集ChatGPT 1049 0
MUS-CDB:遙感目標(biāo)檢測(cè)中的主動(dòng)標(biāo)注的具有類分布平衡的混合不確定性采樣
使用主動(dòng)學(xué)習(xí)進(jìn)行遙感目標(biāo)檢測(cè)旨在通過從大型未標(biāo)記數(shù)據(jù)集中選擇信息量豐富的樣本來降低標(biāo)注成本,從而訓(xùn)練一個(gè)性能良好的檢測(cè)器。該問題由三組數(shù)據(jù)定義:用于初始...
2023-09-10 標(biāo)簽:遙感目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集 1048 0
CVPR 2023中的領(lǐng)域適應(yīng): 通過自蒸餾正則化實(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)通過減少反向傳播所需的中間激活量來最大...
2023-07-04 標(biāo)簽:內(nèi)存架構(gòu)數(shù)據(jù)集 1041 0
多模態(tài)上下文指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集MIMIC-IT
然而,一個(gè)理想的 AI 對(duì)話助手應(yīng)該能夠解決涉及多種模態(tài)的任務(wù)。這需要獲得一個(gè)多樣化和高質(zhì)量的多模式指令跟隨數(shù)據(jù)集。比如,LLaVAInstruct-1...
2023-06-12 標(biāo)簽:AI語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1040 0
后ChatGPT時(shí)代NLP的下一個(gè)方向:增強(qiáng)式大規(guī)模語(yǔ)言模型
Visual ChatGPT 是一種智能交互系統(tǒng),它將不同的視覺基礎(chǔ)模型與 ChatGPT 相結(jié)合,使得用戶可以通過發(fā)送語(yǔ)言和圖像與 AI 系統(tǒng)進(jìn)行交互...
2023-04-20 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 1026 0
Apple提出FastViT:快速卷積和Transformer混合架構(gòu)
進(jìn)一步使用大核卷積使得 FastViT 精度得到提升,而且不怎么影響延時(shí)。在移動(dòng)設(shè)備和 ImageNet 數(shù)據(jù)集上的精度相同的前提下,F(xiàn)astViT 比...
2023-09-20 標(biāo)簽:架構(gòu)數(shù)據(jù)集cnn 1025 0
?綜述導(dǎo)讀:深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)下的相機(jī)標(biāo)定技術(shù)
相機(jī)模型描述了從三維世界坐標(biāo)中的點(diǎn)到其在二維圖像平面上投影的成像過程。其中,不同的相機(jī)和傳感器系統(tǒng)對(duì)應(yīng)不同類型的參數(shù)模型。在本綜述中,我們首先回顧了標(biāo)準(zhǔn)...
2023-05-11 標(biāo)簽:相機(jī)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1025 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 1017 0
來自合肥工業(yè)大學(xué)、商湯、澳國(guó)立、北航、英偉達(dá)、港大和上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究者提出了一項(xiàng)新的視聽分割任務(wù)(Audio-Visual Segmentati...
2022-08-08 標(biāo)簽:編碼器AI數(shù)據(jù)集 1013 0
GPT-4拿下最難數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)集新SOTA!新型Prompting讓大模型推理能力狂升!
結(jié)果表明,GP-T-4+PHP 在多個(gè)數(shù)據(jù)集上取得了 SOTA 結(jié)果,包括 SVAMP (91.9%), AQuA (79.9%), GSM8K (95...
2023-05-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集GPT 1010 0
pytorch如何訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)
本文將詳細(xì)介紹如何使用PyTorch框架來訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)。我們將從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建、訓(xùn)練過程、評(píng)估和測(cè)試等方面進(jìn)行講解。 環(huán)境搭建 首先,我們需要安裝...
2024-07-11 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集pytorch 1008 0
視覺數(shù)據(jù)集通常用于分類、檢測(cè)和分割等任務(wù)的算法基準(zhǔn)測(cè)試或大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)訓(xùn)練。然而,這存在一個(gè)問題,那就是實(shí)際的目標(biāo)并不總是與數(shù)據(jù)集中提供的數(shù)據(jù)相一致。
2023-11-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類計(jì)算機(jī)視覺 1005 0
基于CPU的大型語(yǔ)言模型推理實(shí)驗(yàn)
隨著計(jì)算和數(shù)據(jù)處理變得越來越分散和復(fù)雜,AI 的重點(diǎn)正在從初始訓(xùn)練轉(zhuǎn)向更高效的AI 推理。Meta 的 Llama3 是功能強(qiáng)大的公開可用的大型語(yǔ)言模型...
2024-07-18 標(biāo)簽:處理器AI數(shù)據(jù)集 993 0
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