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標簽 > 數據集
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圖像生成領域的一個巨大進展,BigGAN的效果真的有那么好嗎?
因此,如果快速瀏覽BigGAN生成的一系列圖像,我們能從中發現不少圖具有詭異的美感。比如模型在生成下面幾幅景觀圖時都遵循了從數據集中學到的構圖和光影,但...
何愷明團隊所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型
本文試圖通過研究一個未開發的數據體系來解決這個復雜的問題:使用外部社交媒體上數十億的帶有標簽的圖像作為數據源。該數據源具有大而且不斷增長的優點,而且是“...
Bloom是個多語言模型,由于需要兼容多語言,所以詞表有25w之多,在中文領域中,大部分詞表并不會被用到。我們通過刪減冗余的詞表,從多語言模型中提取常用...
何愷明團隊最新研究:提出一個端到端的3D目標檢測器VoteNet
在圖像中,通常在目標中心附近存在一個像素,但在點云中卻不是這樣。由于深度傳感器僅捕獲物體的表面,因此3D物體的中心很可能在遠離任何點的空白空間中。因此,...
一種新的帶有不確定性的邊界框回歸損失,可用于學習更準確的目標定位
目標檢測是一種多任務學習問題,包含目標定位和目標分類。當前最佳的目標檢測器(比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...
為了解決模型無法檢測像素過小的目標、難以生成全新比例的圖像等限制,我們提出了一種經過優化的為衛星圖像目標檢測框架:You Only Look Twice...
如何結合TensorFlow目標檢測API和OpenCV分析足球視頻
使用Tensorflow的目標檢測API,可以快速搭建目標檢測模型。如果你不熟悉這套API,可以看下我之前寫的介紹Tensorflow目標檢測API,以...
2018-07-08 標簽:數據集深度學習TensorFlow 6454 0
如何使用TensorFlow2.0構建和部署端到端的圖像分類器
從 TensorFlow Datasets 中下載的數據集包含很多不同尺寸的圖片,我們需要將這些圖像的尺寸調整為固定的大小,并且將所有像素值都進行標準化...
2019-05-31 標簽:數據集cnntensorflow 6416 0
CVPR 2019:中科院、牛津等提出SiamMask網絡,視頻跟蹤最高精度
長久以來,我們的思維傾向于陷入舒適區。當 A 做了物體檢測,我們嘗試改網絡,改 loss,別的領域 trick 拿來就是一篇。而我們常常忽略了更為重要的...
講解隨機梯度下降、類別數據編碼、Vowpal Wabbit機器學習庫
在數據量不大的情況下,上面的數學效果不錯(我們這里不討論局部極小值、鞍點、學習率選擇、動量等問題,請參考《深度學習》一書的數值計算那一章)。批量梯度下降...
針對線性回歸模型和深度學習模型,介紹了確定訓練數據集規模的方法
具體來看,對于傳統的機器學習算法,模型的表現先是遵循冪定律(power law),之后趨于平緩;而對于深度學習,該問題還在持續不斷地研究中,不過圖一為目...
我們可以把上述的其他信息也引入作為特征參數,這樣就能構建出一個更全面的模型來預測葡萄酒質量。為了將文字描述與其他特征結合起來進行預測,我們可以創建一個集...
特征工程是不一個簡單的技能,它更像是復雜的藝術形式。 它包含了考慮數據集和域的過程,選擇對于模型最有用的特征,以及測試特征以優化選擇。 Scikit-l...
NIST手寫字符集的第一部分已經在一年前發布,它是一個由2000名人口普查局員工手寫的訓練集和500名高中生手寫的更具挑戰性的測試集。 LeCun、Co...
數據科學高效工具:feature-selector,幫你快速完成特征選擇
該方法以及之后的identify_low_importance都只適用于監督學習(即需要label,這也是為什么實例化feature-selector時...
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