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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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不同的量化策略,得到的結(jié)果可能稍有差異,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT機(jī)器上可能無(wú)法運(yùn)行,我就遇到過(guò)!所以建議不同平臺(tái)要統(tǒng)一T...
2022-09-23 標(biāo)簽:格式模型數(shù)據(jù)集 2074 0
語(yǔ)言模型性能評(píng)估必備下游數(shù)據(jù)集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數(shù)據(jù)集
零樣本學(xué)習(xí)是AI識(shí)別方法之一。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是識(shí)別從未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)類(lèi)別,即訓(xùn)練的分類(lèi)器不僅僅能夠識(shí)別出訓(xùn)練集中已有的數(shù)據(jù)類(lèi)別, 還可以對(duì)于來(lái)自未見(jiàn)過(guò)的類(lèi)別的數(shù)...
2023-03-27 標(biāo)簽:分類(lèi)器語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 2050 0
project復(fù)現(xiàn)過(guò)程踩到坑對(duì)應(yīng)的解決方案
最近做的一個(gè) project 需要復(fù)現(xiàn) EMNLP 2020 Findings 的 TinyBERT,本文是對(duì)復(fù)現(xiàn)過(guò)程對(duì)踩到坑,以及對(duì)應(yīng)的解決方案和實(shí)現(xiàn)...
2022-08-19 標(biāo)簽:模型project數(shù)據(jù)集 2043 0
關(guān)于3D點(diǎn)云針對(duì)失真的穩(wěn)健性的系統(tǒng)性研究
3D 點(diǎn)云廣泛應(yīng)用于 3D 識(shí)別技術(shù)中。一些特別的應(yīng)用領(lǐng)域往往對(duì) 3D 點(diǎn)云識(shí)別的安全性有更高的要求,如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療圖像處理等。學(xué)界目前對(duì)點(diǎn)云安全性的...
2022-03-15 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)集 2035 0
基于視覺(jué)Transformer的監(jiān)督視頻異常檢測(cè)架構(gòu)進(jìn)行腸息肉檢測(cè)的研究
本文提出一種有效的基于視覺(jué)Transformer的弱監(jiān)督視頻異常檢測(cè)架構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)檢測(cè)結(jié)直腸息肉。這也是首篇利用弱監(jiān)督視頻標(biāo)簽來(lái)進(jìn)行腸息肉檢測(cè)的研究, ...
2022-09-27 標(biāo)簽:檢測(cè)數(shù)據(jù)集Transformer 2011 0
基于溫度數(shù)據(jù)集的時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)
本文主要介紹時(shí)間序列預(yù)測(cè)并描述任何時(shí)間序列的兩種主要模式(趨勢(shì)和季節(jié)性)。并基于這些模式對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分解。最后使用一個(gè)被稱(chēng)為Holt-Winters季...
2022-10-24 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集 1989 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法與應(yīng)用
關(guān)于數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)就是喂入算法和數(shù)據(jù),讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應(yīng)的關(guān)系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個(gè)經(jīng)典數(shù)據(jù)集,在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都經(jīng)常被用作示例。數(shù)...
2024-06-27 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1980 0
南開(kāi)大學(xué)提出LSKNet:遙感旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測(cè)新SOTA!
如圖1(a)所示,遙感圖像中的物體檢測(cè)器所使用的有限范圍的背景往往會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)誤的分類(lèi)。例如,在上層圖像中,由于其典型特征,檢測(cè)器可能將T子路口歸類(lèi)為十字路...
基于知識(shí)的對(duì)話(huà)生成任務(wù)
基于知識(shí)的對(duì)話(huà)生成任務(wù)(Knowledge-Grounded Dialogue Generation,KGD)是當(dāng)前對(duì)話(huà)系統(tǒng)的研究熱點(diǎn),這個(gè)任務(wù)旨在基于...
2022-09-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 1967 0
圖片判別器(Image Discriminator Network):判別器由幾層步長(zhǎng)為 2,kernel 大小是 4x4 的卷積網(wǎng)絡(luò)組成,并使用譜歸一...
2019-04-08 標(biāo)簽:傳輸模式數(shù)據(jù)集人臉圖像 1945 0
NNCF壓縮與量化YOLOv8模型與OpenVINO部署測(cè)試
OpenVINO2023版本衍生出了一個(gè)新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮...
2023-11-20 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集OpenVINO 1939 0
如果我們使用的 數(shù)據(jù)集較大 ,且 網(wǎng)絡(luò)較深 ,則會(huì)造成 訓(xùn)練較慢 ,此時(shí)我們要 想加速訓(xùn)練 可以使用 Pytorch的AMP ( autocast與Gr...
2023-11-03 標(biāo)簽:NVIDIA數(shù)據(jù)集網(wǎng)絡(luò)模型 1926 0
TensorFlow宣布開(kāi)源TXF的一個(gè)重要組件:“數(shù)據(jù)驗(yàn)證”
對(duì)于數(shù)據(jù)集中不斷增加的新數(shù)據(jù),我們需要用原模式對(duì)它們進(jìn)行驗(yàn)證。但是,在常規(guī)設(shè)置中,這個(gè)模式每個(gè)一段時(shí)間都會(huì)維護(hù)一次,它基于統(tǒng)計(jì)信息,而統(tǒng)計(jì)信息又會(huì)受新加...
2018-09-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集TensorFlow 1923 0
機(jī)器學(xué)習(xí)如何做好分布外異常檢測(cè)?
近些年來(lái),隨著新細(xì)菌種類(lèi)不斷被發(fā)現(xiàn),雖然基于已知分類(lèi)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器通過(guò)交叉驗(yàn)證達(dá)到了很高的測(cè)量準(zhǔn)確性,但部署模型仍具有高的挑戰(zhàn)性,因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)在不...
2020-01-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1913 0
數(shù)據(jù)并行是最常見(jiàn)的并行形式,因?yàn)樗芎?jiǎn)單。在數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練中,數(shù)據(jù)集被分割成幾個(gè)碎片,每個(gè)碎片被分配到一個(gè)設(shè)備上。這相當(dāng)于沿批次(Batch)維度對(duì)訓(xùn)練過(guò)...
2023-08-24 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集pytorch 1886 0
中科大&字節(jié)提出UniDoc:統(tǒng)一的面向文字場(chǎng)景的多模態(tài)大模型
如上圖所示,UniDoc基于預(yù)訓(xùn)練的視覺(jué)大模型及大語(yǔ)言模型,將文字的檢測(cè)、識(shí)別、spotting(圖中未畫(huà)出)、多模態(tài)理解等四個(gè)任務(wù),通過(guò)多模態(tài)指令微調(diào)...
2023-08-31 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集大模型 1884 0
本文建立了一個(gè)用于無(wú)人機(jī)距離估計(jì)的UAVDE數(shù)據(jù)集,通過(guò)UWB傳感器獲取兩個(gè)無(wú)人機(jī)之間的距離。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的立體測(cè)量法在無(wú)人機(jī)場(chǎng)景中無(wú)法應(yīng)用,原因是無(wú)人...
2023-07-17 標(biāo)簽:傳感器PCM無(wú)人機(jī) 1878 0
基于深度學(xué)習(xí)的方法在處理3D點(diǎn)云進(jìn)行缺陷分類(lèi)應(yīng)用
背景部分介紹了3D點(diǎn)云應(yīng)用領(lǐng)域中公開(kāi)可訪問(wèn)的數(shù)據(jù)集的重要性,這些數(shù)據(jù)集對(duì)于分析和比較各種模型至關(guān)重要。研究人員專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)了各種數(shù)據(jù)集,包括用于3D形狀分類(lèi)...
2024-02-22 標(biāo)簽:機(jī)器人缺陷檢測(cè)數(shù)據(jù)集 1837 0
RDMA技術(shù)在Apache Spark中的應(yīng)用
背景介紹 在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代,Apache?Spark已經(jīng)成為了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的首選框架。作為一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算系統(tǒng),Spark因其高效的大數(shù)據(jù)處...
2024-03-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集RDMASPARK 1828 0
收集NLP各種任務(wù)的數(shù)據(jù)集,加上任務(wù)描述和提示組裝成新的數(shù)據(jù)集,并使用這些數(shù)據(jù)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型。包括指令微調(diào)和有監(jiān)督微調(diào)。
2023-04-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集nlpChatGPT 1828 0
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