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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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WACV 2023 I從ScanNeRF到元宇宙:神經(jīng)輻射場的未來
神經(jīng)輻射場(NeRF)通過將三維場景編碼成隱式表示,在視覺領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用。通過學(xué)習(xí)多層感知機(jī)(MLP)來建立隱式映射,其中包括中間的MLP(pos)用于...
PyTorch教程-14.9. 語義分割和數(shù)據(jù)集
14.9. 語義分割和數(shù)據(jù)集? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 895 0
該圖像數(shù)據(jù)集是 U2OS 細(xì)胞高通量化學(xué)篩選的一部分,其中包含 200 種生物活性化合物的示例。治療效果最初是使用細(xì)胞繪畫測定(熒光顯微鏡)成像的。該數(shù)...
2024-01-07 標(biāo)簽:顯微鏡模型數(shù)據(jù)集 890 0
均勻B樣條采樣從LiDAR數(shù)據(jù)中快速且魯棒地估計(jì)地平面
文章采用了統(tǒng)一的B樣條(Uniform B-Splines)來建模地面表面,這種方法對于不同的測量密度具有魯棒性,并且通過控制平滑度先驗(yàn)的單個(gè)參數(shù)來調(diào)整...
2023-07-09 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集LIDAR 874 0
機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為我們生活的中心,無論是作為消費(fèi)者、客戶、研究者還是從業(yè)人員。
2022-10-25 標(biāo)簽:模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 873 0
從視覺系統(tǒng)開始很重要,原因有兩個(gè)。首先,算法性能受限于視覺系統(tǒng)生成的圖像質(zhì)量。雖然可以提升算法的能力,但在某些時(shí)候,算法的性能受到圖像質(zhì)量的限制。其次,...
2023-05-06 標(biāo)簽:圖像傳感器算法視覺系統(tǒng) 872 0
手寫數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)(1)
對MNIST數(shù)據(jù)集使用2層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1層隱藏層)實(shí)現(xiàn)。
2023-06-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)數(shù)據(jù)集 871 0
通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對路面圖像類型自動識別研究
? 文章提出的工程問題是什么? 有什么實(shí)際工程價(jià)值? 在交通負(fù)荷和氣候的影響下,路面系統(tǒng)會隨著時(shí)間的推移而惡化,每年需要花費(fèi)大量資金來修復(fù)和保持其性能在...
2023-06-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲數(shù)據(jù)集 868 0
KNN(k-Nearest Neighbors)思想簡單,應(yīng)用的數(shù)學(xué)知識幾乎為0,所以作為機(jī)器學(xué)習(xí)的入門非常實(shí)用、可以解釋機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用過程中的很多細(xì)...
2023-06-06 標(biāo)簽:算法代碼機(jī)器學(xué)習(xí) 865 0
端到端自動駕駛框架實(shí)現(xiàn)了感知與規(guī)劃的無縫集成,但通常依賴于一次性軌跡預(yù)測,這可能導(dǎo)致控制不穩(wěn)定,并且對單頓感知中的遮擋問題較為敏感。為解決這一問題,我們...
2025-03-18 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集自動駕駛 865 0
Zero-shot Setting:在 O-Cue 中,由于單步指令較復(fù)雜(不要要進(jìn)行推理還要進(jìn)行回復(fù)生成,以及生成的格式要求),單步生成內(nèi)容過多,導(dǎo)致...
2023-12-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集大模型LLM 863 0
Wayve:從源頭講起,如何實(shí)現(xiàn)以對象為中心的自監(jiān)督感知方法?
傳統(tǒng)上,以對象中心的表示是通過訓(xùn)練監(jiān)督對象檢測模型,并從中提取對象屬性(如位置和速度)來實(shí)現(xiàn)的。這種方法有兩大缺點(diǎn)。首先,它需要與檢測對象相匹配的帶標(biāo)簽...
2023-07-29 標(biāo)簽:編碼器算法數(shù)據(jù)集 860 0
自動駕駛領(lǐng)域中開源的4D Radar數(shù)據(jù)分析
本文沒有為目標(biāo)檢測算法的標(biāo)準(zhǔn)化評估和排序提供正式的基準(zhǔn)測試套件,因?yàn)檫@將要求保留測試數(shù)據(jù),以避免對評估測試集進(jìn)行過度設(shè)置。
2023-03-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集Radar自動駕駛 854 0
本文提出了一種在線激光雷達(dá)語義分割框架MemorySeg,它利用三維潛在記憶來改進(jìn)當(dāng)前幀的預(yù)測。傳統(tǒng)的方法通常只使用單次掃描的環(huán)境信息來完成語義分割任務(wù)...
Harvard FairSeg:第一個(gè)用于醫(yī)學(xué)分割的公平性數(shù)據(jù)集
為了解決這些挑戰(zhàn),我們提出了第一個(gè)大規(guī)模醫(yī)學(xué)分割領(lǐng)域的公平性數(shù)據(jù)集, Harvard-FairSeg。該數(shù)據(jù)集旨在用于研究公平性的cup-disc se...
2024-01-25 標(biāo)簽:人工智能模型數(shù)據(jù)集 847 0
上交提出RCLSTR:面向場景文本識別的關(guān)系對比學(xué)習(xí)
基于MoCo[3]的框架,該文提出了用于文本識別的關(guān)系對比學(xué)習(xí)框架(RCLSTR)。如下圖所示:1、在Online分支(上半部分)中引入了一個(gè)新的重排階...
2023-09-14 標(biāo)簽:解碼器模塊數(shù)據(jù)集 847 0
AIGC時(shí)代的ImageNet!百萬生成圖片助力AI生成圖片檢測器研發(fā)
過去業(yè)界也有推出一些數(shù)據(jù)集。他們主要有三個(gè)特點(diǎn)。第一個(gè)是數(shù)據(jù)規(guī)模小,第二個(gè)是都是基于GAN的,第三個(gè)是局限于人臉數(shù)據(jù)。隨著時(shí)間推移,數(shù)據(jù)規(guī)模慢慢地在增加...
2023-07-04 標(biāo)簽:檢測器數(shù)據(jù)集AIGC 844 0
這篇文章提出了一種新穎的目標(biāo)跟蹤方法SFTrack,針對無人機(jī)(UAV)視頻中的獨(dú)特挑戰(zhàn),采用了三種簡單有效的策略,尤其是在處理低置信度檢測、小規(guī)模物體...
2024-11-01 標(biāo)簽:相機(jī)無人機(jī)數(shù)據(jù)集 839 0
Falcon-7B大型語言模型在心理健康對話數(shù)據(jù)集上使用QLoRA進(jìn)行微調(diào)
使用領(lǐng)域適應(yīng)技術(shù)對預(yù)訓(xùn)練LLM進(jìn)行微調(diào)可以提高在特定領(lǐng)域任務(wù)上的性能。但是,進(jìn)行完全微調(diào)可能會很昂貴,并且可能會導(dǎo)致CUDA內(nèi)存不足錯(cuò)誤。當(dāng)進(jìn)行完全微調(diào)...
2023-09-19 標(biāo)簽:模型語言模型數(shù)據(jù)集 838 0
在產(chǎn)線上架設(shè)專業(yè)拍攝設(shè)備,實(shí)地采集生產(chǎn)過程真實(shí)數(shù)據(jù),解決企業(yè)真實(shí)的痛點(diǎn)需求。數(shù)據(jù)覆蓋到了瓷磚產(chǎn)線所有常見瑕疵,包括粉團(tuán)、角裂、滴釉、斷墨、滴墨、B孔、落...
2023-05-15 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 834 0
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