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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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基于中文數(shù)據(jù)的標(biāo)簽詞構(gòu)造過(guò)程
生成方法對(duì)于長(zhǎng)實(shí)體來(lái)說(shuō)更加困難。但是隨著UIE的出現(xiàn),中文小樣本NER 的效果得到了突破。
2022-08-19 標(biāo)簽:百度語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1395 0
三維目標(biāo)檢測(cè)失效的情況下如何實(shí)現(xiàn)避障
作為最簡(jiǎn)單直接且不需要點(diǎn)云標(biāo)簽的三維場(chǎng)景重建方式,在這個(gè)工作中我們重點(diǎn)研究自監(jiān)督環(huán)視深度估計(jì)這個(gè)任務(wù)。
2022-10-10 標(biāo)簽:三維代碼數(shù)據(jù)集 1393 0
基于LiDAR點(diǎn)流的運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)
在動(dòng)態(tài)環(huán)境中,機(jī)器人需要對(duì)具有微秒級(jí)延遲的運(yùn)動(dòng)事件進(jìn)行瞬時(shí)檢測(cè)。這個(gè)任務(wù),稱(chēng)為移動(dòng)事件檢測(cè),通常是使用事件相機(jī)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。盡管激光雷達(dá)( Light De...
2024-01-21 標(biāo)簽:機(jī)器人激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 1386 0
CVPR2023:IDEA與清華提出首個(gè)一階段3D全身人體網(wǎng)格重建算法
三維全身人體網(wǎng)格重建(3D Whole-Body Mesh Recovery)是人類(lèi)行為建模的一個(gè)重要環(huán)節(jié),用于從單目圖像中估計(jì)出人體姿態(tài)(Body P...
2023-04-07 標(biāo)簽:算法網(wǎng)格數(shù)據(jù)集 1382 0
文本噪聲標(biāo)簽在預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型(PLMs)上的特性
數(shù)據(jù)的標(biāo)簽錯(cuò)誤隨處可見(jiàn),如何在噪聲數(shù)據(jù)集上學(xué)習(xí)到一個(gè)好的分類(lèi)器,是很多研究者探索的話(huà)題。在 Learning With Noisy Labels 這個(gè)大...
2022-10-12 標(biāo)簽:噪聲語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1376 0
一個(gè)工具搞定標(biāo)注數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換
Datumaro 是支持命令行調(diào)用的模式,因此我們可以非常方便地使用 1 行命令完成 2 種不同格式數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,下面我將基于命令行模式,演示一下 Dat...
2023-06-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)集 1369 0
數(shù)據(jù)集的任何變化都將提供一個(gè)不同的估計(jì)值,若使用統(tǒng)計(jì)方法過(guò)度匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí),這些估計(jì)值非常準(zhǔn)確。一個(gè)一般規(guī)則是,當(dāng)統(tǒng)計(jì)方法試圖更緊密地匹配數(shù)據(jù)點(diǎn),或者...
2024-03-26 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1368 0
基于點(diǎn)云的3D障礙物檢測(cè) 主要有以下步驟: 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理 基于點(diǎn)云的障礙物分割 障礙物邊框構(gòu)建 點(diǎn)云到圖像平面的投影 點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理 KITTI數(shù)據(jù)集...
2023-06-26 標(biāo)簽:3D文件數(shù)據(jù)集 1362 0
Language Model Reasoning是什么意思?
那么,前面總是提到推理 (Reasoning) 這個(gè)詞,什么是推理?我嘗試用自己的語(yǔ)言來(lái)解釋“推理”的含義,最后發(fā)現(xiàn)我寫(xiě)得還不如 ChatGPT
2023-02-28 標(biāo)簽:生成器數(shù)據(jù)集GPT 1351 0
MRC和QA中使用的思想方法在信息抽取任務(wù)中的應(yīng)用
主要的評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)有常見(jiàn)的準(zhǔn)確率P、召回率R和F1值。在上述四個(gè)任務(wù)的前三個(gè)中,使用P、R、F1可以滿(mǎn)足要求。
2022-10-25 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 1334 0
人臉識(shí)別模型訓(xùn)練失敗的原因有很多,以下是一些常見(jiàn)的原因及其解決方案: 數(shù)據(jù)集質(zhì)量問(wèn)題 數(shù)據(jù)集是訓(xùn)練人臉識(shí)別模型的基礎(chǔ)。如果數(shù)據(jù)集存在質(zhì)量問(wèn)題,將直接影響...
2024-07-04 標(biāo)簽:參數(shù)人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集 1292 0
自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集匯總
發(fā)自動(dòng)駕駛論文哪少的了數(shù)據(jù)集,今天筆者將為大家推薦一篇最新的綜述,總結(jié)了200多個(gè)自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集,大家堆工作量的時(shí)候也可以找一些小眾的數(shù)據(jù)集刷榜~
2024-01-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 1289 0
深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展應(yīng)用致使語(yǔ)音識(shí)別錯(cuò)誤率上較傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別方法錯(cuò)誤率減少30%(20年來(lái)最大降幅),同時(shí)也大幅削減了圖像識(shí)別的錯(cuò)誤率,自2011年以來(lái)...
2023-05-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算數(shù)據(jù)集 1284 0
語(yǔ)義分割是一項(xiàng)重要的像素級(jí)別分類(lèi)任務(wù)。但是由于其非常依賴(lài)于數(shù)據(jù)的特性(data hungary), 模型的整體性能會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)集的大小而產(chǎn)生大幅度變化。同...
2022-08-11 標(biāo)簽:模型計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 1283 0
ChatGLM2-6B:性能大幅提升,8-32k上下文,推理提速42%,在中文榜單位列榜首
在主要評(píng)估LLM模型中文能力的 C-Eval 榜單中,截至6月25日 ChatGLM2 模型以 71.1 的分?jǐn)?shù)位居 Rank 0 ,ChatGLM2-...
2023-06-26 標(biāo)簽:開(kāi)源模型數(shù)據(jù)集 1280 0
時(shí)間序列分析的四個(gè)基本Python庫(kù)介紹
在本文中,我們將介紹四個(gè)主要的Python庫(kù)——statmodels、tslearn、tssearch、 tsfresh ——每個(gè)庫(kù)都針對(duì)時(shí)間序列分析的...
2023-11-03 標(biāo)簽:函數(shù)應(yīng)用程序python 1279 0
CVPR 2023:GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation 1. 論文信息 論文題目:GL...
2023-05-29 標(biāo)簽:LDM模型數(shù)據(jù)集 1276 0
ECV2023大賽儀表盤(pán)讀數(shù)識(shí)別德國(guó)冠軍方案解讀
算法分為4個(gè)流程,首先用yolov5s模型從原圖中識(shí)別出儀,接著用yolov8x-pose模型檢測(cè)出儀表中的刻度線(xiàn)、指針的關(guān)鍵點(diǎn),再用DBNetpp模型...
2023-07-13 標(biāo)簽:圖像模型數(shù)據(jù)集 1270 0
基于學(xué)習(xí)的激光雷達(dá)定位退化場(chǎng)景估計(jì)
其中,x, y, z表示平移方向上的分量,Φ,θ,ψ表示旋轉(zhuǎn)方向上的分量(歐拉角表示)。向量d_k的每個(gè)分量都是二值的(0或者1,其中0表示該分量上的定...
2023-04-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 1269 0
下面展示一下在 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer 做的自定義實(shí)現(xiàn)的RWKV world t...
2023-10-16 標(biāo)簽:人工智能語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1268 0
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