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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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怎么構(gòu)建命名實(shí)體識(shí)別(NER)任務(wù)的標(biāo)注數(shù)據(jù)
用自己平臺(tái)的商品標(biāo)題去請求一些開放 NER 的 api,比如阿里云、騰訊云、百度 ai 等,有些平臺(tái)的 api 是免費(fèi)的,有些 api 每天可以調(diào)用一定...
2022-07-26 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集標(biāo)簽 4610 0
當(dāng)前用于評估檢測模型的性能指標(biāo)主要有幀率每秒(Frames Per Second,F(xiàn)PS)、準(zhǔn)確率(accuracy)、精確率(precision)、召...
2022-07-21 標(biāo)簽:算法目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集 2592 0
一個(gè)大規(guī)模多任務(wù)學(xué)習(xí)框架μ2Net
這種方法可以提高每個(gè)任務(wù)的質(zhì)量,并在收斂時(shí)間、訓(xùn)練實(shí)例數(shù)量、能源消耗等方面提高模型效率。本文提出的機(jī)器學(xué)習(xí)問題框架,可以視作標(biāo)準(zhǔn)多任務(wù)和持續(xù)學(xué)習(xí)形式化的...
2022-07-21 標(biāo)簽:框架機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1651 0
這項(xiàng)研究提出了一種簡約光場攝影(CLIP)技術(shù),以便顯著地提高對密集光場采樣的效率和靈活性。與以往需要密集采樣2D圖像來恢復(fù)4D光場的壓縮光場相機(jī)不同,...
2022-07-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集3D成像 3072 0
在大多數(shù)關(guān)于設(shè)計(jì)高效架構(gòu)的文獻(xiàn)中,主要考慮因素不超過參數(shù)的數(shù)量、計(jì)算量和計(jì)算密度。Ma 等人還從內(nèi)存訪問成本的特點(diǎn)出發(fā),分析了輸入/輸出通道比、架構(gòu)的分...
2022-07-10 標(biāo)簽:檢測器數(shù)據(jù)集ELAN 9080 0
而且最近也有研究提出了一些指標(biāo),可以根據(jù)訓(xùn)練示例的難度或重要性對它們進(jìn)行排序,并通過保留其中一些難度高的示例,就能完成數(shù)據(jù)修剪。
2022-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI數(shù)據(jù)集 1146 0
數(shù)據(jù)增強(qiáng)是解決數(shù)據(jù)稀缺問題的另一個(gè)研究方向,旨在通過最小代價(jià)生成大量帶標(biāo)注的訓(xùn)練樣本。數(shù)據(jù)增強(qiáng)大致可以分為圖像級增強(qiáng)和實(shí)例級增強(qiáng),當(dāng)包含特定目標(biāo)類別的圖...
2022-07-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 1975 0
美團(tuán)技術(shù)團(tuán)隊(duì) 近日,美團(tuán)搜索與NLP部NLP中心語義理解團(tuán)隊(duì)的小樣本學(xué)習(xí)模型FSL++在中文小樣本語言理解權(quán)威評測基準(zhǔn)FewCLUE榜單登頂,在自然語言...
2022-07-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集nlp 4660 0
邏輯推理MRC的兩個(gè)數(shù)據(jù)集和對應(yīng)方法
AdaLoGN的整體結(jié)構(gòu)如圖6所示,可以看到自適應(yīng)地?cái)U(kuò)展TLG、消息傳遞過程通過迭代多輪來使得符號(hào)推理和神經(jīng)推理彼此充分交互。最終每一輪得到的擴(kuò)展TLG...
2022-07-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2866 0
現(xiàn)有開放域問答系統(tǒng)主要以文本集合作為信息來源回答用戶提問,如圖1所示,現(xiàn)有系統(tǒng)通常需要花費(fèi)大量成本根據(jù)不同的文檔格式設(shè)計(jì)特定的內(nèi)容抽取算法,預(yù)先從異構(gòu)文...
2022-07-08 標(biāo)簽:汽車電子數(shù)據(jù)集 1779 0
抽取式文本摘要目前在英文上已經(jīng)取得了很好的性能,這主要得益于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型和豐富的標(biāo)注語料。但是對于其他小語種語言,目前很難得到大規(guī)模的標(biāo)注數(shù)據(jù)。
2022-07-08 標(biāo)簽:微軟數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 1834 0
采用雙塔BERT模型對文本字符和label進(jìn)行編碼
這是一篇來自于 ACL 2022 的文章,總體思想就是在 meta-learning 的基礎(chǔ)上,采用雙塔 BERT 模型分別來對文本字符和對應(yīng)的la...
2022-07-08 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集 2317 0
視頻目標(biāo)跟蹤要求在已知第一幀感興趣物體的位置和尺度信息的情況下,對該目標(biāo)在后續(xù)視頻幀中進(jìn)行持續(xù)的定位和尺度估計(jì)W。廣義的目標(biāo)跟蹤通常包含單目標(biāo)跟蹤和多目標(biāo)跟蹤。
2022-07-05 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 1904 0
文本預(yù)訓(xùn)練的模型架構(gòu)及相關(guān)數(shù)據(jù)集
多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)通常來源于大規(guī)模的模態(tài)間對齊樣本對。由于時(shí)序維度的存在,視頻當(dāng)中包含了比圖片更加豐富而冗余的信息。因此,收集大規(guī)模的視頻-文本對齊數(shù)據(jù)...
2022-07-01 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集文本 2375 0
整體的PointNet網(wǎng)絡(luò)中,除了點(diǎn)云的感知以外,還有T-Net,即3D空間變換矩陣預(yù)測網(wǎng)絡(luò),這主要是由于點(diǎn)云分類的旋轉(zhuǎn)不變性,當(dāng)一個(gè)N×D在N的維度上...
2022-06-21 標(biāo)簽:函數(shù)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7108 0
CNN根本無需理解圖像全局結(jié)構(gòu),一樣也能SOTA?
好家伙,在CIFAR-10上,用16×16的圖像碎片訓(xùn)練出來的模型,測試準(zhǔn)確率能達(dá)到91%,而用完整的32×32尺寸圖像訓(xùn)練出來的模型,測試準(zhǔn)確率也不過90%。
2022-06-09 標(biāo)簽:圖像分類數(shù)據(jù)集cnn 1346 0
Z-score為標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù),測量數(shù)據(jù)點(diǎn)和平均值的距離,若A與平均值相差2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差,Z-score為2。當(dāng)把Z-score=3作為閾值去剔除異常點(diǎn)時(shí),便相當(dāng)...
2022-05-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)檢測數(shù)據(jù)集 2229 0
因?yàn)間t label中提供的bbox信息是Camera坐標(biāo)系的,因此在訓(xùn)練時(shí)需要使用外參等將其轉(zhuǎn)換到Lidar坐標(biāo)系; 有時(shí)想要把3d bbox映射到圖...
2022-05-31 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3025 0
Swin Transformer在MIM中的應(yīng)用
而跟SimMIM相比,這一方法在所需訓(xùn)練時(shí)間大大減少,消耗GPU內(nèi)存也小得多。具體而言,在相同的訓(xùn)練次數(shù)下,在Swin-B上提高2倍的速度和減少60%的內(nèi)存。
2022-05-31 標(biāo)簽:編碼器數(shù)據(jù)集 1323 0
關(guān)于Prompt在NER場景的應(yīng)用總結(jié)
將序列標(biāo)注任務(wù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)生成任務(wù),在Encoder端輸入為原始文本,Decoder端輸入的是一個(gè)已填空的模板文本,輸出為已填空的模板文本。待填空的內(nèi)容為...
2022-05-24 標(biāo)簽:模板模型數(shù)據(jù)集 2304 0
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