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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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研究人員共同提出了一種面向目標(biāo)檢測任務(wù)的新模塊Res2Net
由于單獨的Res2Net模塊對于整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有特定的要求,Res2Net模塊的多尺度表示能力也和CNN的分層特征聚合模型彼此獨立,所以可以很容易地將R...
2019-04-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺數(shù)據(jù)集 4.5k 0
我分析了上萬個微信紅包數(shù)據(jù),得到了這些發(fā)現(xiàn)
從圖中可以看出外賣紅包是所有紅包種類中數(shù)量最多的,因為衣食住行中,“食”的頻率最高。餓了么紅包數(shù)量占所有紅包數(shù)量的近一半,這與市場調(diào)查機構(gòu)公布的2016...
2019-02-27 標(biāo)簽:智能手機APP數(shù)據(jù)集 4.5k 0
一種用于學(xué)習(xí)ZSL無偏嵌入的直接但有效的方法
為了解決以上問題,本文提出了一種新的直推式ZSL方法。我們假定有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)都可以在訓(xùn)練階段得到。一方面,有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)可以用于學(xué)習(xí)圖像與語義...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 4.5k 0
基于YOLO-V5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及實現(xiàn)行人社交距離風(fēng)險提示
Yolov5的結(jié)構(gòu)其實和Yolov4的結(jié)構(gòu)還是有一定的相似之處的,但也有一些不同,這里還是按照從整體到細節(jié)的方式,對每個板塊進行講解。這里給出YOLO ...
2022-07-06 標(biāo)簽:gpu代碼數(shù)據(jù)集 4.4k 0
基于深度學(xué)習(xí)的推薦算法大部分都存在不同程度的數(shù)據(jù)集缺失和源碼缺失
不同工作采用的數(shù)據(jù)集,驗證方法,性能指標(biāo),數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟都不同,這使得性能對比很困難,無法確定哪個工作在相同的應(yīng)用環(huán)境中表現(xiàn)最好。而且很多工作不開源數(shù)據(jù)...
2019-08-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4.4k 0
一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測量人類情緒的機器學(xué)習(xí)模型
為了解決情感計算中面臨的問題,來自麻省理工媒體實驗室情感計算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情,并更好的測量人類情緒的機器學(xué)習(xí)模型。除此...
2018-08-01 標(biāo)簽:人機交互機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.4k 0
比如說,美國的道路交通管理局,急需能夠自動分析交通視頻內(nèi)容的系統(tǒng),因為讓人類來觀看所有這些視頻是不現(xiàn)實的;實際上,現(xiàn)在很多攝像頭采集的大量數(shù)據(jù)都被浪費了...
2018-07-09 標(biāo)簽:智能交通數(shù)據(jù)集 4.4k 0
探索“What-If”場景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來分析特定模型
What-If 工具擁有各種功能,包括使用 Facets 自動可視化數(shù)據(jù)集、手動編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關(guān)更改的影響,以及自動生成局部依賴圖(顯示模型的預(yù)...
2018-10-11 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.4k 0
nteract數(shù)據(jù)探索器的設(shè)計理念和主要功能
據(jù)可視化主要有兩個領(lǐng)域:應(yīng)用和工具。在數(shù)據(jù)可視化的語境下,工具是指諸如D3這樣的軟件庫,或者Tableau這樣的平臺,這些可視化工具讓你可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品...
2018-08-31 標(biāo)簽:可視化數(shù)據(jù)集 4.4k 0
KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù),每張圖像中最多達15輛車和30個行人,還有各種程度的遮擋與截斷。整個數(shù)據(jù)集由389對立體圖像...
2023-02-27 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)采集計算機視覺數(shù)據(jù)集 4.3k 0
伯克利發(fā)布最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集
BAIR為經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的所有10萬個關(guān)鍵幀上的對象標(biāo)上對象邊界框,以了解對象的分布及其位置。下面的條形圖顯示了對象計數(shù)。還有其他方法可以在我們的標(biāo)注...
2018-06-03 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自動駕駛 4.3k 0
RadialGAN讓我們可以利用多個不同來源的數(shù)據(jù)集
Lars等發(fā)表的這篇論文通過在GAN的訓(xùn)練過程中施加特定類別的梯度懲罰,在較老的架構(gòu)上取得了當(dāng)前最先進的表現(xiàn)(在該項基準(zhǔn)測試上超過了之前最佳的學(xué)術(shù)成果)...
2018-09-07 標(biāo)簽:GAN機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.3k 0
數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。
很多人意識到了創(chuàng)建項目的價值,但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集,得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman,在他的博客...
2018-08-02 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 4.3k 0
Mozilla基金會發(fā)起的Common Voice項目,發(fā)布新版語音識別數(shù)據(jù)集
2017 年 6 月,Mozilla 宣布推出 Project Common Voice 眾包計劃,旨在為語音識別應(yīng)用構(gòu)建開源數(shù)據(jù)集。他們邀請來自世界各...
2019-03-02 標(biāo)簽:語音識別語音技術(shù)數(shù)據(jù)集 4.3k 0
LLM 相關(guān)的開源社區(qū)這兩周涌現(xiàn)了很多優(yōu)秀的工作,吸引了很多人的關(guān)注。其中,我比較關(guān)注的是 Stanford 基于 LLaMA 的 Alpaca 和隨后...
2023-04-21 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 4.3k 0
谷歌又為目標(biāo)檢測API進行了升級,最新的能力包括哪些方面?
為了在有限大小下保證性能,工程師們不僅量化了權(quán)重,同時對激活也進行了量化,實現(xiàn)了速度(大小)和精度的平衡。下圖展現(xiàn)了優(yōu)化后的模型在Pixel2的CPU上...
2018-07-17 標(biāo)簽:谷歌數(shù)據(jù)集TensorFlow 4.2k 0
在開始文本挖掘前,數(shù)據(jù)處理和清洗是很重要的一步。在這一步中,我們會刪除標(biāo)點、停止詞等,讓評論的形式盡可能統(tǒng)一。處理好之后,就可以檢查數(shù)據(jù)中最常出現(xiàn)的詞語...
2018-10-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集電商 4.2k 0
一種十億級數(shù)據(jù)規(guī)模的半監(jiān)督圖像分類模型
除此模型之外,本研究還嘗試了幾種其他的模型結(jié)構(gòu),一是移除教師 - 學(xué)生模型并使用自訓(xùn)練模型,二是在進行模型微調(diào)時使用推斷出的標(biāo)簽作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在實驗分析...
2019-05-08 標(biāo)簽:函數(shù)圖像分類數(shù)據(jù)集 4.2k 0
數(shù)據(jù)并行化對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練有何影響?谷歌大腦進行了實證研究
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練硬件具備越來越強大的數(shù)據(jù)并行化處理能力。基于 GPU 或定制 ASIC 的專門系統(tǒng)輔以高性能互連技術(shù)使得能夠處理的數(shù)據(jù)并行化規(guī)模前所未有地大...
2018-12-19 標(biāo)簽:加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 4.2k 0
MIT不斷開發(fā)新的方法來分析從儀表化車隊收集的大規(guī)模數(shù)據(jù)集
在MIT - AVT研究的頭14個月里,車輛每天行駛里程的可視化。這種可視化沒有顯示最近幾個月,因為每輛車內(nèi)的高容量存儲支持?jǐn)?shù)據(jù)卸載之間的擴展記錄以及隨...
2018-09-10 標(biāo)簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4.1k 0
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