该数据集包含两组 30x30x30 微米、分辨率为 30x8x8 纳米的volume图像,分别来自大鼠(Mito-R)和人类(Mito-H)组织。其中 MitoEM-H-im-pad 数据集在 zyx 轴上都进行了 [20,512,512] 的填充。训练和验证集(MitoEM-H-train-val-v2 和 MitoEM-R-train-val-v2)包含前 500 张切片的
在实际测试中，BEVFusion v2在多个数据集上的确是取得了显著的性能提升。主要表现在模型在识别目标、定位...
数据:https://rajpurkar.github.io/SQuAD-explorer/ GraphQuestions:一个特征丰富的事实性问题回答数据集,来自 EMNLP 16 论文《On Generating Characteristic-rich Question Sets for QA Evaluation》,2016。 论文:http://suo.im/4u7oFE 数据:https://github.com/ysu1989/GraphQuestions Story Cloze:一个常见故事的...
实验在多个数据集上进行,包括Tülu v2 mix、GSM8k、MATH和BioASQ,涵盖了指令遵循、数学推理和生物医学问答等任务。 基线模型:作者比较了原始未调整的模型和经过微调的模型的性能,以了解Co-LLM协作学习的效果。 协作策略:除了Co-LLM,作者还使用了其他协作策略,如Contrastive Decoding和Proxy Tuning,作为基线进行比较。 ...
研究人员报告了9个细粒度数据集的ImageNet线性评估准确性和平均准确性。这里的每个项目包括1000万个描述和每个描述4张图片。下表是ImageNet线性评估与细粒度分类的比较。尽管只使用了合成数据，但SynCLR与OpenAI的CLIP和DINO v2模型取得了不相上下的结果。下表是在相同的合成数据上比较SynCLR和CLIP，可以看出，SynCLR...
最后,网络将所有片段级预测平均作为视频级预测。与普通的视频理解模型相比,轻量级策略网络(本文使用的是MobileNetV2)产生的额外计算成本可以忽略不计。 2.1 多模态策略网络 策略网络首先通过一个 LSTM 模块,对视频中不同时间步的因果关系进行...
研究人员报告了9个细粒度数据集的ImageNet线性评估准确性和平均准确性。这里的每个项目包括1000万个描述和每个描述4张图片。 下表是ImageNet线性评估与细粒度分类的比较。 尽管只使用了合成数据,但SynCLR与OpenAI的CLIP和DINO v2模型取得了不相上下的结果。
这是一种视觉-语言基础模型,通过在大规模互联网数据集上进行对比预训练,将图像和文本的潜在空间对齐,从而学习通用的图像和文本表示。 CLIP明确提供了 VLM_img(⋅) 和 VLM_txt(⋅) 两种功能。 - DINOv2(无标签蒸馏) 这是一种仅针对视觉的基础模型,通过在大型图像数据集上使用自监督的师生框架学习视觉表征。
研究人员使用无监督学习得到的预训练视觉模型作为网络骨干,使用MoCo-v2方法在LLM生成的130万384×384图像数据集上训练ResNet-50模型,总共200个epoch;训练后,使用两种方法评估在每个数据集上训练的模型的性能: 1. 在ImageNet-1 k分类的...
在实验中，EVOLVEpro 在 12 个深度突变扫描数据集上的表现显著优于现有方法，展示了其优异的基准性能。例如，在单克隆抗体 CD71 的优化中，模型不仅提升了抗原结合力，还改进了抗体的表达水平。通过对 CRISPR 核酸酶、编辑酶 Bxb1 等其他蛋白的优化，EVOLVEpro 展现出其对多种蛋白活性的提升潜力。在实际应用中，...