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標(biāo)簽 > 數(shù)據(jù)集
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無(wú)需權(quán)重更新、微調(diào),Transformer在試錯(cuò)中自主改進(jìn)!
最近的工作表明,transformers 還可以通過(guò)將離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)視作順序預(yù)測(cè)問(wèn)題,進(jìn)而從離線數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)策略。Chen et al. (2021...
2022-11-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集DeepMind 1.7k 0
全新科學(xué)問(wèn)答數(shù)據(jù)集ScienceQA讓深度學(xué)習(xí)模型推理有了思維鏈
在回答復(fù)雜的問(wèn)題時(shí),人類(lèi)可以理解不同模態(tài)的信息,并形成一個(gè)完整的思維鏈(Chain of Thought, CoT)。深度學(xué)習(xí)模型是否可以打開(kāi)「黑箱」,...
2022-11-01 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2.5k 0
基于Transformer的越野場(chǎng)景可通行區(qū)域檢測(cè)模型OFF-Net
可通行區(qū)域檢測(cè)對(duì)于自動(dòng)駕駛車(chē)輛的環(huán)境感知和路徑規(guī)劃至關(guān)重要。過(guò)去十年基于學(xué)習(xí)的可通行區(qū)域檢測(cè)算法取得了很大的成功,但是基本上都是關(guān)注城市場(chǎng)景的可通行區(qū)域...
2022-10-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛 3.4k 0
12個(gè)常用的圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)總結(jié)
擴(kuò)展用于訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)量的過(guò)程稱為數(shù)據(jù)增強(qiáng)。通過(guò)訓(xùn)練具有多種數(shù)據(jù)類(lèi)型的模型,我們可以獲得更“泛化”的模型。“多種數(shù)據(jù)類(lèi)型”是什么意思呢?本篇文章只討論“...
2022-10-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集 3.2k 0
商湯打造開(kāi)放學(xué)術(shù)生態(tài) 推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研上下游深度融合
10月23-27日,全球計(jì)算機(jī)視覺(jué)三大頂會(huì)之一,兩年一屆的歐洲計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)際會(huì)議ECCV(European Conference on Computer...
2022-10-26 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集商湯 1.2k 0
使用張量板進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析
這些模型針對(duì)特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練,并經(jīng)過(guò)準(zhǔn)確性和處理速度的驗(yàn)證。在部署之前,開(kāi)發(fā)人員需要評(píng)估 ML 模型,并確保其滿足特定的閾值并按預(yù)期運(yùn)行。有很多實(shí)驗(yàn)...
2022-10-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.3k 0
光庭發(fā)布場(chǎng)景數(shù)據(jù)集和方法論白皮書(shū) 賦能智能駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展
10月20日,光庭信息智能駕駛事業(yè)本部副總經(jīng)理郝江波受邀出席上汽集團(tuán)第五屆汽車(chē)新四化技術(shù)高峰論壇,并在智能駕駛分論壇發(fā)表了《數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智駕研發(fā)的新思考與新...
2022-10-21 標(biāo)簽:智能駕駛數(shù)據(jù)集光庭信息 2.9k 0
雙目視覺(jué)經(jīng)典視差優(yōu)化算法:Fast Bilateral-Space Stereo
事實(shí)上,這些指標(biāo)都在強(qiáng)調(diào)視差圖在視差方向上的準(zhǔn)確性,卻沒(méi)有怎么強(qiáng)調(diào)視差圖與原圖之間的貼合性——或者說(shuō),它們都在強(qiáng)調(diào)Z方向的準(zhǔn)確性,卻沒(méi)有重視其在X/Y方...
2022-10-19 標(biāo)簽:算法圖像數(shù)據(jù)集 4.2k 0
醫(yī)生很快就能通過(guò)讓患者做一件簡(jiǎn)單的事情來(lái)評(píng)估帕金森病。由麻省理工學(xué)院研究人員領(lǐng)導(dǎo)的一項(xiàng)新研究訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以分析一個(gè)人在睡眠時(shí)的呼吸模式,并確...
2022-10-11 標(biāo)簽:無(wú)線電人工智能數(shù)據(jù)集 1.3k 0
采用帶有transformer的端到端框架獲取對(duì)應(yīng)集合結(jié)果
最近將學(xué)習(xí)的方式引入點(diǎn)云配準(zhǔn)中取得了成功,但許多工作都側(cè)重于學(xué)習(xí)特征描述符,并依賴于最近鄰特征匹配和通過(guò)RANSAC進(jìn)行離群值過(guò)濾,以獲得姿態(tài)估計(jì)的最終...
2022-10-09 標(biāo)簽:檢測(cè)器數(shù)據(jù)集 1.5k 0
針對(duì)文本生成任務(wù)提出一種基于提示的遷移學(xué)習(xí)方法
理解是一個(gè)復(fù)雜且多面的能力,包括對(duì)文本詞匯、背景知識(shí)、語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的理解。因此,我們采用GLUE, SuperGLUE, SQuAD v1.1, SQuAD...
2022-09-23 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集遷移學(xué)習(xí) 2.2k 0
深度解析MegEngine 4 bits量化開(kāi)源實(shí)現(xiàn)
因此量化模型被廣泛使用在推理側(cè),量化也成為了一個(gè)重要且非?;钴S的研究領(lǐng)域。近期,MegEngine 開(kāi)源了 4 bits 的量化的相關(guān)內(nèi)容,通過(guò) Meg...
2022-09-23 標(biāo)簽:開(kāi)源數(shù)據(jù)集量化 1.7k 0
預(yù)先訓(xùn)練的語(yǔ)言模型能像人類(lèi)一樣聰明地解釋明喻嗎?
明喻主要分為兩類(lèi):封閉式明喻(ClosedSimile),以及開(kāi)放式明喻(OpenSimile)。如圖2所示,二者區(qū)別在于是否顯式地指明本體、喻體的共同...
2022-09-23 標(biāo)簽:模型語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集 1.4k 0
Redis巧用數(shù)據(jù)類(lèi)型實(shí)現(xiàn)億級(jí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)!
實(shí)現(xiàn)基數(shù)統(tǒng)計(jì)最直接的方法,就是采用集合(Set)這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),當(dāng)一個(gè)元素從未出現(xiàn)過(guò)時(shí),便在集合中增加一個(gè)元素;如果出現(xiàn)過(guò),那么集合仍保持不變。
2022-09-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)集Redis 1.2k 0
一種 "物體深度重建網(wǎng)絡(luò)"(OLD-Net)的新方法
要獲得物體區(qū)域的深度,一種直接的方法是預(yù)測(cè)場(chǎng)景級(jí)深度。然而,由于視場(chǎng)的多樣性,通常預(yù)測(cè)的景深較粗,導(dǎo)致物體形狀細(xì)節(jié)的丟失。姿態(tài)估計(jì)性能也會(huì)受到影響。
2022-09-22 標(biāo)簽:RGB網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 2.1k 0
基于YOLOv5框架如何訓(xùn)練一個(gè)自定義對(duì)象檢測(cè)模型
并歸一化到0~1之間,這部分我寫(xiě)了一個(gè)腳本來(lái)完成label標(biāo)簽的生成,把xml的標(biāo)注信息轉(zhuǎn)換為YOLOv5的labels文件,這樣就完成了數(shù)據(jù)集制作。最...
2022-09-21 標(biāo)簽:檢測(cè)模型數(shù)據(jù)集 3.1k 0
幾個(gè)經(jīng)典的立體匹配算法的評(píng)價(jià)指標(biāo)和數(shù)據(jù)集
事實(shí)上,有一些算法的流程比較混合——比如今天我將介紹的一個(gè)經(jīng)典立體匹配算法,它總體來(lái)說(shuō)是局部法的流程,但其中也有少量模塊在進(jìn)行視差優(yōu)化的過(guò)程。
2022-09-07 標(biāo)簽:模塊算法數(shù)據(jù)集 3.4k 0
通過(guò)Logit調(diào)整的長(zhǎng)尾學(xué)習(xí)
其實(shí)就筆者喜歡的風(fēng)格而言,我對(duì)重加權(quán)這一方向的工作更為喜歡,因?yàn)橥ㄟ^(guò)各種統(tǒng)計(jì)學(xué)上的結(jié)論,來(lái)設(shè)計(jì)很好的loss改進(jìn)來(lái)解決長(zhǎng)尾/不均衡分布問(wèn)題,我喜歡這類(lèi)研...
2022-09-05 標(biāo)簽:線性模型數(shù)據(jù)集 2.2k 0
知識(shí)圖譜自動(dòng)化構(gòu)建的探索與挑戰(zhàn)
知識(shí)圖譜的自動(dòng)化構(gòu)建是知識(shí)圖譜中具有極強(qiáng)挑戰(zhàn)性且巨大應(yīng)用價(jià)值的技術(shù)方向。就實(shí)體抽取技術(shù),達(dá)觀數(shù)據(jù)副總裁、上海市人工智能技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)委員王文廣提到“狹義...
2022-09-05 標(biāo)簽:自動(dòng)化數(shù)據(jù)集知識(shí)圖譜 1.8k 0
在以ERP格式作為輸入的前提下會(huì)有兩種劃分patch的方法:(1)直接等間距劃分patch;(2)將球面全景圖投影成重疊的perspective視口自然...
2022-08-31 標(biāo)簽:框架數(shù)據(jù)集Transformer 1.7k 0
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