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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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盡管NAT在擁有許多潛在的優(yōu)勢,目前的工作中這類模型仍然在很大程度上依賴于句子級別的知識蒸餾(sequence-level knowledge dist...
2022-12-06 標(biāo)簽:NAT機(jī)器翻譯數(shù)據(jù)集 782 0
StreetLearn利用谷歌街景構(gòu)建的互動環(huán)境介紹
其中一項(xiàng)任務(wù)在現(xiàn)實(shí)世界中類似于一個在特定城市工作的速遞員,他從一個被稱為 "A "的任意地點(diǎn)開始,然后被指示去一個用絕對坐標(biāo)定義的特...
2022-12-06 標(biāo)簽:谷歌數(shù)據(jù)集 769 0
所有的優(yōu)化都集中于 `bbox_iou_optim` 和 `multi_tensor_optimizer` 這兩個擴(kuò)展的 Flag,只要我們訓(xùn)練的時候打...
2022-12-05 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集 632 0
訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)往往需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)有時可能由不可信的第三方來源所提供。這些不可信的數(shù)據(jù)可能會對模型的訓(xùn)練帶來嚴(yán)重的安全威脅。
2022-12-05 標(biāo)簽:模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 642 0
我們提出了LiteVL,這是一種視頻語言模型,它無需大量的視頻語言預(yù)訓(xùn)練或目標(biāo)檢測器。LiteVL從預(yù)先訓(xùn)練的圖像語言模型BLIP中繼承了空間視覺信息和...
2022-12-05 標(biāo)簽:檢測器數(shù)據(jù)集 696 0
如何在復(fù)雜天氣環(huán)境下進(jìn)行視覺自主導(dǎo)航
所有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分別在德國,瑞典,丹麥和芬蘭獲得,在不同的天氣和光照條件下覆蓋了10,000km 的距離。以10Hz 的幀速率共收集了140 萬幀。每第10...
2022-12-01 標(biāo)簽:傳感器計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)集 935 0
全新上線的圖可視化和分析工具TigerGraph Insights
TigerGraph Insights支持多頁面dashboard:每個頁面可以有多個組件,既可以創(chuàng)建Graph的組件,也可以創(chuàng)建傳統(tǒng)BI常用的柱狀圖、...
2022-11-23 標(biāo)簽:可視化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 910 0
港大&騰訊提出DiffusionDet:第一個用于目標(biāo)檢測的擴(kuò)散模型
近日,來自香港大學(xué)的羅平團(tuán)隊(duì)、騰訊 AI Lab 的研究者聯(lián)合提出一種新框架 DiffusionDet,將擴(kuò)散模型應(yīng)用于目標(biāo)檢測。據(jù)了解,還沒有研究可以...
2022-11-22 標(biāo)簽:目標(biāo)檢測計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2008 0
YOLOv5使用教程詳解(單卡,多卡,多機(jī)訓(xùn)練)
上面的代碼默認(rèn)使用GPU 0…(N-1)。使用特定的GPU?可以通過簡單在 --device 后跟指定GPU來實(shí)現(xiàn)。「案例」,在下面的代碼中,我們將使用...
2022-11-21 標(biāo)簽:gpu數(shù)據(jù)集 1.5萬 0
如何使用python減少數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量
事實(shí)上,統(tǒng)計(jì)上證明,當(dāng)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時,存在針對每個特定任務(wù)應(yīng)該使用的最佳數(shù)量的特征(圖 1)。如果添加的特征比必要的特征多,那么我們的模型性能將下降...
2022-11-15 標(biāo)簽:python數(shù)據(jù)集 1103 0
源1.0在數(shù)學(xué)推理任務(wù)方面的解決方案和表現(xiàn)
毫無疑問,MWP任務(wù)給模型的語言理解能力和數(shù)學(xué)推理能力都帶來了極大的挑戰(zhàn),如何解決MWP任務(wù)也是NLP領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一。
2022-11-11 標(biāo)簽:浪潮數(shù)據(jù)集 875 0
KNN算法、分類回歸樹、隨機(jī)森林的優(yōu)缺點(diǎn)及應(yīng)用實(shí)例
KNN屬于一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類算法,用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是完全正確且已分好類的。
2022-11-11 標(biāo)簽:計(jì)算數(shù)據(jù)集 5905 0
GA?是赤霉素家族中具有生物活性的成員,也是農(nóng)業(yè)上最常用的PGR之一。雖然GA?對營養(yǎng)生長有普遍的促進(jìn)作用,但它在向發(fā)育生長過渡的過程中的作用是復(fù)雜的,...
2022-11-10 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集微針技術(shù) 959 0
如何使用Ansys光學(xué)解決方案實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的光學(xué)性能
HUD系統(tǒng)多用于汽車或飛機(jī),為駕駛員在其視野范圍內(nèi)提供視覺信息。它由一個顯示器和一個光學(xué)系統(tǒng)組成,該系統(tǒng)為駕駛員創(chuàng)建虛影像。光學(xué)系統(tǒng)和顯示屏被放置在儀表板下方。
2022-11-07 標(biāo)簽:顯示器數(shù)據(jù)集 1671 0
ArangoDB的社區(qū)版可以在單個實(shí)例上處理大型數(shù)據(jù)集,允許您垂直擴(kuò)展而不會出現(xiàn)問題。它還可以處理水平擴(kuò)展到包含所有三種數(shù)據(jù)模型的集群。但是,在水平縮放...
2022-11-07 標(biāo)簽:圖形應(yīng)用程序數(shù)據(jù)集 743 0
多車立體事件相機(jī)數(shù)據(jù)集:用于3D感知的事件相機(jī)數(shù)據(jù)集
在基于事件的攝像機(jī)的立體深度估計(jì)方面已經(jīng)有了一些工作,但是,由于缺乏準(zhǔn)確的地面實(shí)況深度,評估只限于小的、不相干的序列,包括攝像機(jī)前面的幾個物體。
2022-11-07 標(biāo)簽:相機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 2409 0
用于評估不同平臺上的定位和建圖精度的多傳感器校園數(shù)據(jù)集
結(jié)合多個傳感器使機(jī)器人能夠最大限度地感知環(huán)境,并增強(qiáng)其對外部干擾的魯棒性,對機(jī)器人導(dǎo)航至關(guān)重要。
2022-11-04 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人數(shù)據(jù)集 1109 0
S3E:用于協(xié)作SLAM的大規(guī)模多模態(tài)數(shù)據(jù)集
對于內(nèi)部同步,觸發(fā)單元周期性地產(chǎn)生脈沖來觸發(fā)激光雷達(dá)、雙目攝像機(jī)和IMU。值得注意的是,F(xiàn)PGA產(chǎn)生1 Hz脈沖來觸發(fā)激光雷達(dá),然后激光雷達(dá)返回10 H...
2022-11-04 標(biāo)簽:機(jī)器人計(jì)時器數(shù)據(jù)集 1493 0
基于深度學(xué)習(xí)的3D分割綜述(RGB-D/點(diǎn)云/體素/多目)
數(shù)據(jù)集對于使用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和測試3D分割算法至關(guān)重要。然而,私人收集和標(biāo)注數(shù)據(jù)集既麻煩又昂貴,因?yàn)樗枰I(lǐng)域?qū)I(yè)知識、高質(zhì)量的傳感器和處理設(shè)備。
2022-11-04 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2185 0
省級環(huán)保與電網(wǎng)數(shù)據(jù)集中展示平臺概述
在線監(jiān)測管理系統(tǒng)是專為環(huán)境保護(hù)行業(yè)開發(fā)的對實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的專用信息系統(tǒng)。系統(tǒng)在設(shè)計(jì)時已充分考慮到可擴(kuò)展性,同時系統(tǒng)充分利用了MYSQL的強(qiáng)大數(shù)...
2022-11-04 標(biāo)簽:電網(wǎng)數(shù)據(jù)集環(huán)保設(shè)備 730 0
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