覆盖广：DataLab 目前覆盖大部分 NLP 任务，包含 1700 多个数据集以及 3500 多个通过数据变形获得的数据集；可理解性：DataLab 为许多数据集 (728 个数据集，139,570,057 个样本) 定制能够刻画数据集的特征（例如性别偏见）并进行计算，它可以帮助研究人员和开发人员在使用数据集之前更好地理解数据集，并帮助数据...
1. 数据集：实验使用了Objaverse数据集的一个筛选子集，从中移除了缺少纹理和不充分提示的条目。这个子集包含超过60,000个3D对象。对于每个对象，随机选择4个摄像机视角，覆盖从-180到180度的方位角和从-45到45度的仰角，摄像机到对象中心的距离固定为1.5。然后使用Blender软件进行渲染，并通过trimesh库提供的光线...
X-Ray表示:从相机中心开始朝向物体方向的H×W个矩阵点发射射线。在每条射线方向上,逐个记录与物体的表面相交点的L个包含深度、法向量和颜色等的三维属性数据,然后将这些数据组织成L×H×W的形式,实现任意3D模型的张量表示,这就是该团队提出的X-Ray表示方法。 值得注意的是,该表示形式与视频格式一样,因此可以用...
在提取所有候选特征后，利用 Beam 搜索算法迭代生成有效的特征集。选择的特征被转换为语义上等效的 SQL 查询。图 4. FEBench 中查询的生成流程 模板选择 在为每一个数据集生成查询以后，研究人员进一步使用聚类算法选取代表性的查询作为查询模板，来减少对相似任务的冗余测试。对于收集到的 118 个数据集和特征查询，...
FEBench 基准的构建主要包含三部分工作:数据集搜集、查询生成、以及模板选择。 数据集搜集 研究团队总共收集了 118 个可以用于实时特征计算场景的数据集,这些数据集来自 Kaggle,Tianchi,UCI ML,KiltHub 等公开数据网站以及第四范式内部可公开数据,覆盖了工业界的典型使用场景,如金融、零售、医疗、制造、交通等行业场景...
在单机环境上，FedTree 支持将数据进行划分成多个子数据集，每个子数据集作为一个参与方进行训练。在多机环境上，FedTree 支持将每个机器作为一个参与方，机器之间 通过 gRPC 进行通信。同时，除了 CPU 以外，FedTree 支持使用 GPU 来加速训练。框架：FedTree 支持横向和纵向联邦学习场景下 GBDT 的训练。横向场景下...
NUS-WIDE 网络标签图像数据集 音视频 - 图像识别BI**AN 上传1.35 GB 文件格式 zip NUS-WIDE 是一个带有网络标签标注的图像数据,包含来自网站的 269648张 图像,5018类 不同的标签。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 C# 视频转图片 在 C# 中将视频转换为图像可以使用 FFmpeg 库 ...
该方法仅用简单的全连接层来处理视频数据,提高效率的同时有效学习了视频中细粒度的特征,进而提升了视频主干网络框架的精度。此外,将此网络适配到图像域(图像分类分割),也取得了具有竞争力的结果。 论文链接:https://arxiv.org/abs/2111.12527 GitHub链接:https://github.com/MTLab/MorphMLP 引言 由于Vision ...
Re-attention 与 Self-attention 对比。研究者首先评估了 Re-attention 有效性，直接将 ViT 中的 self-attention 替换为 Re-attention 模块。下表 4 展示了在 ImageNet 数据集上，不用数量 transformer 块时的 Top-1 准确率对比：表 4：ImageNet Top-1 准确率。与 SOTA 模型对比 研究者在 Re-attention 基础...
在研究报告的开篇,团队便自信展示了LWM与GPT-4V、Gemini Pro Vision与Video-LLaVA的对比结果:将长达1小时的油管视频输入并根据视频内容细节提问后,只有LWM能提供准确的答复。 而除了能读懂理解长视频外,LWM在超长文本任务的表现同样亮眼。LWM 可以高精度地检索 1M 上下文中的事实。 针对Gemini Pro 和 GPT-4各自的...