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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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從以上的編解碼過程中,我們可以看到,先驗概率估計的精確程度對編碼的效率影響很大。HEVC使用動態(tài)更新的概率模型實現(xiàn)自適應二進制算術(shù)編碼。
2018-06-30 標簽:圖像壓縮數(shù)據(jù)集深度學習 7965 0
大家或許知道,首字母縮寫YOLO在英文語境下較為流行的含義,即You Only Live Once,你只能活一次。我們今天要介紹的YOLO卻有著與前者不...
2023-11-18 標簽:檢測系統(tǒng)檢測算法目標檢測 7887 0
使用MATLAB和Simulink設(shè)計和優(yōu)化算法實現(xiàn)你的機器人創(chuàng)意
設(shè)計與分析三維剛體機械(如車輛平臺和機械臂)和執(zhí)行機構(gòu)動力組件(如機電或流體系統(tǒng))。您可以將 URDF 導入 Simulink,也可以從 SolidWo...
2018-09-05 標簽:傳感器機器人數(shù)據(jù)集 7874 0
企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢是“數(shù)據(jù)”引領(lǐng)業(yè)務變革,數(shù)據(jù)集中管控成為大勢所趨
構(gòu)建以“云”技術(shù)架構(gòu)為支撐,以“共享服務”為建設(shè)方向的企業(yè)級數(shù)據(jù)治理平臺,為企事業(yè)單位的信息系統(tǒng)建設(shè)和深入應用提供標準和規(guī)范保障,為各單位、各部門、各系...
2019-03-21 標簽:數(shù)字化數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集 7725 0
一種使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來預測斗地主游戲中玩家行為的方法
策略網(wǎng)絡采用監(jiān)督學習的方式。其中該網(wǎng)絡包含 10 層 CNN 層和 1 層全連接層,激活函數(shù)采用 Relu。最終的 softmax 層輸出所有合理出牌方...
2018-10-21 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集 7704 0
SQuAD數(shù)據(jù)集從超過500篇百科文章中收集了超過10萬個問題,文章的每一段都列出一系列獨立的問題和與之相對應段落內(nèi)一段連續(xù)內(nèi)容作為答案。這種方式又稱為...
2019-03-05 標簽:AI機器數(shù)據(jù)集 7696 0
low是一種可逆生成模型(reversible generative model),也被稱為基于流的生成模型(flow-based generative...
2018-07-11 標簽:圖像GAN數(shù)據(jù)集 7604 0
Hinton等人新研究告訴你:標簽平滑技術(shù)到底怎么用!
為了對這一現(xiàn)象進行解釋,本文對標簽平滑對網(wǎng)絡倒數(shù)第二層表示的影響進行了可視化,發(fā)現(xiàn)標簽平滑使同一類訓練實例表示傾向于聚合為緊密的分組。這導致了不同類的實...
2019-07-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集標簽 7512 0
此外由于卡通圖像具有高度簡化的特征和均勻的顏色,需要在像素級損失上進行引導。研究人員觀察到畫師的作品(左)僅僅在邊緣具有較大的梯度變化,而大多數(shù)區(qū)域中梯...
2019-05-06 標簽:圖像函數(shù)數(shù)據(jù)集 7493 0
一種稱為標簽映射(LM)的方法來解決大規(guī)模分類問題?
CIFAR-100 數(shù)據(jù)集由60000張100個類別的32x32彩色圖像構(gòu)成,每個類別有500張訓練圖像和100張測試圖像。我們使用一個簡單的 CNN ...
2018-07-03 標簽:圖像數(shù)據(jù)集深度學習 7488 0
Bloom是個多語言模型,由于需要兼容多語言,所以詞表有25w之多,在中文領(lǐng)域中,大部分詞表并不會被用到。我們通過刪減冗余的詞表,從多語言模型中提取常用...
2023-04-07 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集Firefly 7372 0
利用Transformer和CNN 各自的優(yōu)勢以獲得更好的分割性能
概述 在這篇論文中,提出了一種新的醫(yī)學圖像分割混合架構(gòu):PHTrans,它在主要構(gòu)建塊中并行混合 Transformer 和 CNN,分別從全局和局部特...
2022-11-05 標簽:數(shù)據(jù)集cnnTransformer 7315 0
在多個異構(gòu)數(shù)據(jù)集上進行訓練并可開發(fā)它們的語義層次結(jié)構(gòu)
在第二節(jié),我們描述了我們的分層方法所解決的確切挑戰(zhàn)。一個例子是Cityscapes和GTSDB的綜合培訓。在這種情況下,所有GTSDB類都是Citysc...
2018-07-12 標簽:數(shù)據(jù)集自動駕駛深度學習 7222 0
如何基于Tf-Idf詞向量和余弦相似性根據(jù)字幕文件找出相似的TED演講
由于我們的最終目標是基于內(nèi)容相似性推薦演講,我們首先要做的就是為字幕創(chuàng)建便于比較的表示。其中一種方法是為每個字幕創(chuàng)建一個tfidf向量。但是,到底什么是...
2018-06-30 標簽:向量數(shù)據(jù)集 7137 0
全球規(guī)模最大的多類別、病灶級別標注的開放獲取臨床醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集
要設(shè)計深度學習算法解決臨床問題,“需要對技術(shù)和臨床實踐兩方面都擁有深刻的理解,”呂樂博士說:“AI 不是把放射科里面的東西再重新做一遍。哪些需求是臨床上...
2018-08-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集深度學習 7137 0
衛(wèi)星圖像進行目標識別仍然困難重重,美國提出了一種方法
為了解決模型無法檢測像素過小的目標、難以生成全新比例的圖像等限制,我們提出了一種經(jīng)過優(yōu)化的為衛(wèi)星圖像目標檢測框架:You Only Look Twice...
2018-06-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集深度學習 7110 0
遷移學習需要將預訓練好的模型適應新的下游任務。然而,作者觀察到,當前的遷移學習方法通常無法關(guān)注與任務相關(guān)的特征。在這項工作中,作者探索了重新聚焦模型注意...
2023-08-11 標簽:算法機器學習數(shù)據(jù)集 7102 0
一些在文本數(shù)據(jù)量不夠大的時候可用的一些實用方法
在這篇文章中,我將展示一些由我自己開發(fā)或是我在文章、博客、論壇、Kaggle和其他一些地方發(fā)現(xiàn)的方法,看看它們是如何在沒有大數(shù)據(jù)的情況下讓深度學習更好地...
2018-11-19 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集深度學習 7092 0
無需使用沒有“噪聲”的清晰圖像,就能夠?qū)崿F(xiàn)完美去水印
如何生成清晰的圖像是醫(yī)學成像檢測(如MRI)和天文圖像中的共同問題,因為這些場景根本沒有足夠的時間和光線來拍攝清晰圖像。時間在計算機圖形技術(shù)中也是一個問...
2018-07-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡圖像數(shù)據(jù)集 7025 0
對于語音,我們使用了公開的LibriSpeech數(shù)據(jù)集中100小時的子數(shù)據(jù)集。雖然數(shù)據(jù)集不提供原始文本以外的標簽,但我們使用Kaldi工具包獲得了強制對...
2018-07-14 標簽:編碼器數(shù)據(jù)集深度學習 7012 0
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