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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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使用DSFD檢測DarkFace數(shù)據(jù)集過程
下載Dark Face數(shù)據(jù)集,使用track2.2_test_sample文件中圖片進行人臉檢測測試。
2023-07-02 標簽:網絡源碼數(shù)據(jù)集 1147 0
利用Contrastive Loss(對比損失)思想設計自己的loss function
在非監(jiān)督學習時,對于一個數(shù)據(jù)集內的所有樣本,因為我們沒有樣本真實標簽,所以在對比學習框架下,通常以每張圖片作為單獨的語義類別,并假設:同一個圖片做不同變...
2023-03-22 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集 1145 0
預訓練的2D圖像或語言Transformer:作為基礎Transformer模型,具有豐富的特征表示能力。作者選擇了先進的2D Transformer模...
2023-07-03 標簽:模型數(shù)據(jù)集Transformer 1137 0
上交清華提出中文大模型的知識評估基準C-Eval,輔助模型開發(fā)而非打榜
首先,把一個模型調成一個對話機器人這件事情并不難,開源界已經有了類似于 Alpaca, Vicuna, RWKV 這樣的對話機器人,跟它們隨便聊聊感覺都...
2023-05-24 標簽:機器人數(shù)據(jù)集OpenAI 1134 0
Meta研究:基于頭顯攝像頭進行姿態(tài)估計的方法和優(yōu)缺點
AR/VR體驗需要由用戶姿態(tài)的顯式表征所驅動。特別地,其需要從設備的角度估計用戶的姿態(tài),這隱含地對應于以自我為中心的角度,亦即與用戶3D頭部和身體姿態(tài)相...
2023-05-31 標簽:攝像頭模型數(shù)據(jù)集 1132 0
通過卷積神經網絡實現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集分類
對比單個全連接網絡,在卷積神經網絡層的加持下,初始時,整個神經網絡模型的性能是否會更好。
2023-03-02 標簽:代碼數(shù)據(jù)集卷積神經網絡 1130 0
圖像識別算法的測試方法是一個廣泛而深入的話題,涉及到多個方面。 數(shù)據(jù)集的選擇 : 標準數(shù)據(jù)集 :使用廣泛認可的數(shù)據(jù)集,如MNIST、CIFAR-10、I...
2024-07-16 標簽:圖像識別模型數(shù)據(jù)集 1127 0
同樣采用了點圖融合方式生成BEV特征,區(qū)別在于對圖像分支采用IPM+高度插值方式實現(xiàn)PV2BEV轉換。IPM是傳統(tǒng)的PV2BEV轉換方法,但需要滿足地面...
2023-05-05 標簽:圖像數(shù)據(jù)集自動駕駛 1121 0
在這篇文章中,我們將討論如何使用MATLAB創(chuàng)建預測模型。MATLAB(矩陣實驗室)是一種用于數(shù)值計算、可視化和編程的高級編程語言和交互式環(huán)境。它廣泛應...
近年來,大規(guī)模深度神經網絡的顯著成就徹底改變了人工智能領域,在各種任務和領域展示了前所未有的性能。這些高度復雜的模型,通常具有數(shù)百萬甚至數(shù)十億個參數(shù),在...
2023-06-27 標簽:神經網絡數(shù)據(jù)集自然語言 1093 0
性別偏見探索和緩解的中文數(shù)據(jù)集-CORGI-PM
大規(guī)模語言模型(LMs)已經成為了現(xiàn)在自然語言處理的關鍵技術,但由于訓練語料中常帶有主觀的性別偏見、歧視等,在大模型的使用過程中,它們時常會被放大,因此...
2023-02-10 標簽:RGB過濾器數(shù)據(jù)集 1092 0
為了解決這個問題,這篇研究提出了一種Universal Self-adaptive Prompting (USP)方法,對LLMs的零樣本學習進行了優(yōu)化...
2023-06-01 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集自然語言 1091 0
立體匹配網絡在一種稱為成本體積(cost volume)的體積上運行,該體積在每個像素處匯聚每個可能視差處的二維特征,并可以通過相關或串聯(lián)來構建。Dis...
2023-05-15 標簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集 1087 0
PLM、ERP、APS、MES幾種信息系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成!
如果這些系統(tǒng)之間沒有集成,各自的系統(tǒng)所需數(shù)據(jù)需要多次錄入,增加了信息維護工作量和出錯機會,每個系統(tǒng)都是一座信息孤島。如果是成立多年的企業(yè),他們的信息化路...
2023-04-21 標簽:信息系統(tǒng)PLM數(shù)據(jù)集 1083 0
頂刊TPAMI 2023!生成式AI與圖像合成綜述發(fā)布!
近期,火熱的擴散模型也被廣泛應用于多模態(tài)合成與編輯任務。例如效果驚人的DALLE-2和Imagen都是基于擴散模型實現(xiàn)的。相比于GAN,擴散式生成模型擁...
2023-09-05 標簽:圖像數(shù)據(jù)集生成式AI 1076 0
深度學習系統(tǒng)的優(yōu)勢在于,它們會隨著訓練數(shù)據(jù)的增多而變得更好。為了維護一個即使在復雜情況下也能表現(xiàn)良好的健壯系統(tǒng),部署的模型將定期使用最新的圖像進行重新訓練。
2024-04-24 標簽:計算機視覺機器學習數(shù)據(jù)集 1070 0
香港大學最新提出!實現(xiàn)超現(xiàn)實的人類圖像生成:HyperHuman
最后,為了進一步提高視覺質量,我們提出了一種結構引導細化器來組合預測條件,以更詳細地生成更高分辨率。大量的實驗表明,我們的框架具有最先進的性能,可以在不...
2023-11-27 標簽:框架數(shù)據(jù)集圖像生成 1068 0
本文的主要目標是通過擴展ORB-SLAM2的功能來增強準確性,從多個攝像頭中的姿態(tài)估計和地圖重用開始。所有這些多攝像頭的圖像特征將被合并到跟蹤模塊中進行...
2024-04-20 標簽:攝像頭SLAM數(shù)據(jù)集 1068 0
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