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標簽 > 數據集
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MIMLab 將用增強數據集獲得的識別準確率和原始數據集獲得的準確率進行對比,發現對于常見疾病,其識別準確率提高了 20%。對于某些罕見疾病,準確率提高...
如何利用多個上下文信息來做同義實體發現問題上進行了一些新的探索
作者采用了如下圖所示的模型結構:檢索器 (context retriever)通過檢索的方式從海量文本中選擇一組實體被提到的句子;編碼器(context...
Ariza部署了一個WebApp利用圖像分析技術診斷患者是否患有瘧疾
在諸多瘧疾診斷方法中,鏡檢法是許多醫院的支柱,它的具體流程是先把患者血液涂抹在載玻片上,用造影劑染色以區分血紅細胞內的寄生蟲,然后經專業訓練的臨床醫生再...
谷歌新研究使用連續拍攝的一對非模糊圖像,能夠合成運動模糊圖像
他們設計的神經網絡架構包括一個新的“線性預測”(line prediction)層,它會教一個系統從連續拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...
如果您已經設置了數據管理并且使用的是AMX1001單元,則只需斷開舊單元的連接并連接替換單元,即可更換EBOX。數據集位于下部(ABOX)的EPROM中...
在神經網絡上執行梯度下降法的主要算法。該算法會先按前向傳播方式計算(并緩存)每個節點的輸出值,然后再按反向傳播遍歷圖的方式計算損失函數值相對于每個參數的偏導數。
之前的工作(Monaikul 等人,2021)通過對新實體類添加輸出層(AddNER)以及對輸出層進行擴展(ExtandNER)兩種知識蒸餾的方式解決。...
其次,有些數據集,和很多原因有關,無論是訓練集還是測試集,準確率可能都只是在六七十甚至更低,我們其實無法苛求模型能達到更好的水平。
2022-11-09 標簽:數據集 2757 0
方向是自然語言處理的同學們有福啦,為了跟蹤自然語言處理(NLP)的進展,有大量仁人志士在 Github 上維護了一個名為 NLP-Progress 的庫...
我們的設計使機器人明白如何使用不同的物體作為工具來實現指定的任務(根據黃色箭頭標記)。機器人在執行任務期間自行決定是否使用已提供的工具。
華為諾亞提出VanillaNet:一種新視覺Backbone,極簡且強大!
后來,Princeton大學的鄧嘉團隊提出了深度為12的網絡并在ImageNet數據集上達到了80.7%,但引入的注意力導致了額外的跳過連接,仍為達到極...
圖文多模態領域典型任務如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等,目前的學術設定難度尚可。但是, 一旦知...
在本章中,我們將討論機器學習技術在圖像處理中的應用。首先,定義機器學習,并學習它的兩種算法——監督算法和無監督算法;其次,討論一些流行的無監督機器學習技...
OpenCV4.8 C++實現YOLOv8 OBB旋轉對象檢測
YOLOv8框架在在支持分類、對象檢測、實例分割、姿態評估的基礎上更近一步,現已經支持旋轉對象檢測(OBB),基于DOTA數據集,支持航拍圖像的15個類...
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