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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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神經(jīng)渲染技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域應(yīng)用
近年來,自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn),很多在實(shí)驗(yàn)室中的實(shí)驗(yàn)性項(xiàng)目已經(jīng)逐步走向市場(chǎng)大眾。然而時(shí)至今日,自動(dòng)駕駛技術(shù)仍然難以做到完全無人,甚至無法保證基本的安全...
2023-01-15 標(biāo)簽:傳感器數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 690 0
Transformer的興起:提高實(shí)時(shí)視覺處理的準(zhǔn)確度
2012 年,名為 AlexNet 的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)贏得了 ImageNet 大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽 (ILSVRC),這是一項(xiàng)年度計(jì)算機(jī)視覺競(jìng)賽...
2023-01-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 1733 0
10個(gè)超級(jí)實(shí)用的數(shù)據(jù)可視化圖表
我們最多可以可視化 3 維數(shù)據(jù)。但是我們有時(shí)需要可視化超過3維的數(shù)據(jù)才能獲得更多的信息。我們經(jīng)常使用PCA或t-SNE來降維并繪制它。在降維的情況下,可...
2023-01-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)可視化數(shù)據(jù)集 2781 0
代爾夫特?cái)?shù)據(jù)集(VOD),4D雷達(dá)、激光雷達(dá)和相機(jī)數(shù)據(jù)
其中,v_r是相對(duì)徑向速度,v_r_compensated是點(diǎn)的絕對(duì)(即自我運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償)徑向速度。time是點(diǎn)的時(shí)間 ID,指示它來自哪個(gè)掃描。例如,當(dāng)前...
2023-01-11 標(biāo)簽:傳感器激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 2616 0
此外,對(duì)于一些小類目的商品,在訓(xùn)練集樣本量上和大類目相比差距懸殊,在模型訓(xùn)練過程中會(huì)被大類目商品的樣本所影響和主導(dǎo)。針對(duì)類目差異和小類目學(xué)習(xí)這兩個(gè)問題,...
2023-01-06 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)據(jù)集 1015 0
本文的方法是在由原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建的摘要長度平衡數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練 LAAM,然后像往常一樣進(jìn)行微調(diào)。結(jié)果表明,這種方法可以有效地生成具有所需長度的高質(zhì)量摘要,...
2023-01-06 標(biāo)簽:編解碼器數(shù)據(jù)集 529 0
為千億參數(shù)模型量身定制,最高可實(shí)現(xiàn)60%的稀疏化水平
近日,來自奧地利科學(xué)技術(shù)研究所 (ISTA) 的兩名研究人員 Elias Frantar 和 Dan Alistarh 合作了一項(xiàng)研究,首次針對(duì) 100...
2023-01-06 標(biāo)簽:算法模型數(shù)據(jù)集 887 0
數(shù)據(jù)集共有五個(gè)文件,包含了'2018-02-01'至'2018-04-15'之間的用戶數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)已進(jìn)行了脫敏處理...
2023-01-05 標(biāo)簽:SQLpython數(shù)據(jù)集 1461 0
基于PGO方法實(shí)現(xiàn)快速且精確地求解SLAM優(yōu)化和估計(jì)問題
本文組織如下。第二節(jié)描述通用的非線性圖優(yōu)化以及這四種方法中的每一種。實(shí)驗(yàn)是本文的主要部分,在第三節(jié)中進(jìn)行描述,在該節(jié)的第一部分,描述了硬件、實(shí)驗(yàn)設(shè)備和基...
2023-01-04 標(biāo)簽:機(jī)器人數(shù)據(jù)集 1949 0
這些投資正在刺激這些公司及其合作伙伴和客戶加速在視覺領(lǐng)域的研究、開發(fā)和部署活動(dòng)。EVA會(huì)定期對(duì)視覺開發(fā)者社區(qū)就各種主題開展調(diào)查,最新調(diào)查結(jié)果表明,93%...
2022-12-22 標(biāo)簽:嵌入式機(jī)器視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 1018 0
Torchvision框架中在語義分割上支持的是Deeplabv3語義分割模型,而且支持不同的backbone替換,這些backbone替換包括Mobi...
2022-12-21 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集pytorch 1019 0
為了解決上述問題,本文將目光從任務(wù)專用的soft prompt模型設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)移到任務(wù)通用的模型參數(shù)初始化點(diǎn)搜索,以幫助模型快速適應(yīng)到不同的少標(biāo)注任務(wù)上。本文...
2022-12-15 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 1322 0
關(guān)鍵時(shí)刻能救命! eCall in EMC測(cè)試方案來了!
現(xiàn)代eCall系統(tǒng)的部署基于ETSI 和CEN標(biāo)準(zhǔn),在十多年前就開始研發(fā)了。該系統(tǒng)當(dāng)前設(shè)計(jì)工作在GSM或UMTS網(wǎng)絡(luò)中,預(yù)計(jì)到2035年,該系統(tǒng)的滲透率...
2022-12-14 標(biāo)簽:emc通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 1413 0
點(diǎn)云分割相較圖像分割的優(yōu)勢(shì)是啥?
自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的下游任務(wù),我認(rèn)為主要包括目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、實(shí)例分割和全景分割。其中目標(biāo)檢測(cè)是指在區(qū)域中提取目標(biāo)的候選框并分類,語義分割是對(duì)區(qū)域中不同類別...
2022-12-14 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集點(diǎn)云 2857 0
如果我們有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,比方說一個(gè)case:“海底撈的主要食物是火鍋”,在NER的任務(wù)中,標(biāo)注成為“{海底撈^飯店}的主要食物是{火鍋^食物}”,其中...
2022-12-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集NERnlp 1075 0
Dramatron利用大型語言模型的優(yōu)勢(shì),將精心設(shè)計(jì)的提示和提示鏈與結(jié)構(gòu)化生成相結(jié)合,以實(shí)現(xiàn)整個(gè)劇本的長距離連貫性。與之前的連續(xù)文本生成相比,Drama...
2022-12-12 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)集DeepMind 4413 0
深度解析MiddleBurry立體匹配數(shù)據(jù)集
我們可以明顯的看到這個(gè)視差圖中有一些錯(cuò)誤,比如臺(tái)燈支架斷裂了,視差圖上部分區(qū)域是黑色的,還有背景出現(xiàn)不正常的亮區(qū),同時(shí)物體的邊界和原圖的邊界似乎無法對(duì)應(yīng)...
2022-12-12 標(biāo)簽:算法數(shù)據(jù)集 3282 0
全球首個(gè)面向遙感任務(wù)設(shè)計(jì)的億級(jí)視覺Transformer大模型
簡(jiǎn)單來說,為了更好地應(yīng)對(duì)遙感圖像所具有的大尺寸特性以及圖像中的目標(biāo)物體的朝向任意性,我們提出了一種新的旋轉(zhuǎn)可變尺寸窗口的注意力(Rotated Vari...
2022-12-09 標(biāo)簽:視覺數(shù)據(jù)集Transformer 812 0
在他們的研究中,研究人員將他們?cè)?ReAAP 中提出的軟件編譯器與 Nvidia GPU 和 ARM CPU 上的其他三個(gè)基線軟件編譯器進(jìn)行了比較。結(jié)果...
2022-12-09 標(biāo)簽:處理器AI數(shù)據(jù)集 642 0
一文速覽醫(yī)學(xué)多模態(tài)進(jìn)展
本文主要從全局和局部進(jìn)行醫(yī)學(xué)圖像的表示學(xué)習(xí),提出GLoRIA模型,主要使用注意機(jī)制,通過匹配放射學(xué)報(bào)告中的單詞和圖像子區(qū)域來學(xué)習(xí)圖像的全局-局部表示。其...
2022-12-07 標(biāo)簽:編碼器圖像數(shù)據(jù)集 1661 0
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