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本文沒有為目標檢測算法的標準化評估和排序提供正式的基準測試套件,因為這將要求保留測試數據,以避免對評估測試集進行過度設置。
Wayve:從源頭講起,如何實現以對象為中心的自監督感知方法?
傳統上,以對象中心的表示是通過訓練監督對象檢測模型,并從中提取對象屬性(如位置和速度)來實現的。這種方法有兩大缺點。首先,它需要與檢測對象相匹配的帶標簽...
Harvard FairSeg:第一個用于醫學分割的公平性數據集
為了解決這些挑戰,我們提出了第一個大規模醫學分割領域的公平性數據集, Harvard-FairSeg。該數據集旨在用于研究公平性的cup-disc se...
Falcon-7B大型語言模型在心理健康對話數據集上使用QLoRA進行微調
使用領域適應技術對預訓練LLM進行微調可以提高在特定領域任務上的性能。但是,進行完全微調可能會很昂貴,并且可能會導致CUDA內存不足錯誤。當進行完全微調...
Meta用頭顯實現全身動作追蹤!沒有腿部信息,也可準確估計姿態
由首爾大學(SNU)和Meta Reality Labs Research的研究人員共同完成的這項工作,通過強化學習展示了如果將傳感器與物理模擬和環境觀...
AIGC時代的ImageNet!百萬生成圖片助力AI生成圖片檢測器研發
過去業界也有推出一些數據集。他們主要有三個特點。第一個是數據規模小,第二個是都是基于GAN的,第三個是局限于人臉數據。隨著時間推移,數據規模慢慢地在增加...
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