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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何做好分布外異常檢測(cè)?
近些年來,隨著新細(xì)菌種類不斷被發(fā)現(xiàn),雖然基于已知分類訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器通過交叉驗(yàn)證達(dá)到了很高的測(cè)量準(zhǔn)確性,但部署模型仍具有高的挑戰(zhàn)性,因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)在不...
2020-01-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.1k 0
在本文中,我們將介紹如何在PyCharm中訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。PyCharm是一款流行的Python集成開發(fā)環(huán)境,提供了許多用于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的工具。 1....
2024-07-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.1k 0
基于深度學(xué)習(xí)的增強(qiáng)版ORB-SLAM3詳解
ORB-SLAM3雖是當(dāng)前最先進(jìn)的SLAM之一,但由于使用傳統(tǒng)的ORB(定向FAST和旋轉(zhuǎn)BRIEF)特征,在尺度、旋轉(zhuǎn)和光照發(fā)生顯著變化時(shí)可能會(huì)表現(xiàn)出局限性。
2025-07-14 標(biāo)簽:SLAM數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
Backbone之戰(zhàn):計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)模型大比較
盡管Vision Transformer(ViTs)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL)越來越受歡迎,但在大多數(shù)任務(wù)中,文章發(fā)現(xiàn)在大型訓(xùn)練集上以監(jiān)督方式預(yù)訓(xùn)練的卷積神...
2023-11-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2.1k 0
不同數(shù)據(jù)庫對(duì)于字符值的排序規(guī)則各不相同,要達(dá)成在不同數(shù)據(jù)庫上對(duì)于同樣數(shù)據(jù)集執(zhí)行查詢語句的輸出結(jié)果順序一致性目標(biāo),則必須進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)置或改寫,本文通過對(duì)五...
2023-03-29 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫Oracle數(shù)據(jù)集 2.1k 0
本文綜述了康奈爾大學(xué)、康奈爾科技、谷歌Brain和Alphabet公司的基于有效樣本數(shù)的類平衡損失(CB損失)。
2022-08-25 標(biāo)簽:函數(shù)模型數(shù)據(jù)集 2.1k 0
基于雙級(jí)優(yōu)化(BLO)的消除過擬合的微調(diào)方法
這篇論文試圖解決的問題是大型預(yù)訓(xùn)練模型在下游任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)時(shí)出現(xiàn)的過擬合問題。盡管低秩適應(yīng)(LoRA)及其變體通過學(xué)習(xí)低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調(diào)...
2024-04-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集LoRa自然語言 2k 0
如何為UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫引入一個(gè)簡(jiǎn)單直觀的API
如果選擇選項(xiàng)7,將使用關(guān)鍵字進(jìn)行搜索,得到名稱與搜索字符串匹配的所有數(shù)據(jù)集(甚至部分)的簡(jiǎn)短摘要。你還可以獲得每個(gè)結(jié)果的網(wǎng)頁鏈接,以便根據(jù)需要進(jìn)一步探索...
2019-02-04 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2k 0
主動(dòng)學(xué)習(xí)在圖像分類技術(shù)中的應(yīng)用:當(dāng)前狀態(tài)與未來展望
本文對(duì)近年來提出的主動(dòng)學(xué)習(xí)圖像分類算法進(jìn)行了詳細(xì)綜述,并根據(jù)所用樣本數(shù)據(jù)處理及模型優(yōu)化方案,將現(xiàn)有算法分為三類:基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的算法,包括利用圖像增廣來擴(kuò)...
2024-11-14 標(biāo)簽:圖像分類數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2k 0
圖像識(shí)別算法的測(cè)試方法是一個(gè)廣泛而深入的話題,涉及到多個(gè)方面。 數(shù)據(jù)集的選擇 : 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集 :使用廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)集,如MNIST、CIFAR-10、I...
2024-07-16 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型數(shù)據(jù)集 2k 0
基于RFD的分層標(biāo)簽分配(HLA)模塊設(shè)計(jì)
考慮到基于IoU閾值和中心采樣策略對(duì)大對(duì)象的傾斜,作者進(jìn)一步設(shè)計(jì)了基于RFD的分層標(biāo)簽分配(HLA)模塊,以實(shí)現(xiàn)小對(duì)象的平衡學(xué)習(xí)。在四個(gè)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)...
2022-09-05 標(biāo)簽:檢測(cè)器數(shù)據(jù)集RFD 2k 0
如何更好地繼續(xù)預(yù)訓(xùn)練(Continue PreTraining)
但,這種前提是「充分訓(xùn)練」,如果只看訓(xùn)練前期的話,使用更長(zhǎng)的預(yù)熱步數(shù)(黃色的線)。無論是「上游任務(wù)」還是「下游任務(wù)」,模型的 Loss 都要比其他預(yù)熱步...
2023-09-11 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集LLM 2k 0
如何使用MATLAB創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型
在這篇文章中,我們將討論如何使用MATLAB創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型。MATLAB(矩陣實(shí)驗(yàn)室)是一種用于數(shù)值計(jì)算、可視化和編程的高級(jí)編程語言和交互式環(huán)境。它廣泛應(yīng)...
通過人工檢查ChatGPT的回復(fù),發(fā)現(xiàn)ChatGPT傾向于識(shí)別比標(biāo)注的跨度更長(zhǎng)的sapn,以更接近人類的偏好。因此,之前的硬匹配(hard-matchi...
2023-06-01 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2k 0
基于中文數(shù)據(jù)的標(biāo)簽詞構(gòu)造過程
生成方法對(duì)于長(zhǎng)實(shí)體來說更加困難。但是隨著UIE的出現(xiàn),中文小樣本NER 的效果得到了突破。
2022-08-19 標(biāo)簽:百度語言模型數(shù)據(jù)集 2k 0
使用Google Colab快速體驗(yàn)ScaledYOLOv4
由于csp和large(p5)在模型定義的格式略有不同,前者為cfg,后者是采yaml,權(quán)重值亦有不同,前者為weight,后者為pt,所以這里有兩個(gè)范...
2023-04-14 標(biāo)簽:Google計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集 2k 0
基于LiDAR點(diǎn)流的運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)
在動(dòng)態(tài)環(huán)境中,機(jī)器人需要對(duì)具有微秒級(jí)延遲的運(yùn)動(dòng)事件進(jìn)行瞬時(shí)檢測(cè)。這個(gè)任務(wù),稱為移動(dòng)事件檢測(cè),通常是使用事件相機(jī)來實(shí)現(xiàn)的。盡管激光雷達(dá)( Light De...
2024-01-21 標(biāo)簽:機(jī)器人激光雷達(dá)數(shù)據(jù)集 2k 0
圖片標(biāo)注主要是為了建立自己的數(shù)據(jù)集,便于進(jìn)行更深度的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。本篇文章將對(duì)一款十分好用的圖片標(biāo)注工具labelimg進(jìn)行介紹,重點(diǎn)介紹其安裝以及使用的過程。
2022-08-05 標(biāo)簽:窗口代碼數(shù)據(jù)集 2k 0
CVPR 2023:GLIGEN: Open-Set Grounded Text-to-Image Generation 1. 論文信息 論文題目:GL...
2023-05-29 標(biāo)簽:LDM模型數(shù)據(jù)集 2k 0
YOLOv8是一種令人驚嘆的分割模型;它易于訓(xùn)練、測(cè)試和部署。在本教程中,我們將學(xué)習(xí)如何在自定義數(shù)據(jù)集上使用YOLOv8。但在此之前,我想告訴你為什么在...
2023-12-20 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集醫(yī)學(xué)圖像分割 2k 0
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