此外,还采用了由SAM发布的广泛SA-1B数据集,通过仅在SA-1B数据集的2%(1/50)上直接训练该CNN检测器,它实现了与SAM相当的性能,但大大降低了计算和资源需求,从而实现了实时应用。本文还将其应用于多个下游分割任务,展示了其泛化性能。在MS COCO 上的对象提议任务中,该方法在AR1000上达到了63.7,比使用32×32点...
浦数丨人工智能开放数据平台,作为上海人工智能实验室九大开源项目之一,以统一标准构建开放数据集互通互联网络,是下一代人工智能交叉创新和技术发展的数据底座。平台已集结3,500+优质公开数据集、覆盖1,300+任... « 上一篇 浦数AI Talk 第三季丨多模态、大模型的技术演进之——BigCode大型代码语言开源项目分享 ...
4月6日,Meta AI发布基础模型(SAM)和数据集(SA-1B)。 SAM的研究预计将在图像分割处理/视频领域广泛使用,英伟达人工智能科学家 Jim Fan 表示—“CV或迎来GPT-3时刻”。 何为SAM: SAM模型可用于查找和分割图像中的任何对象。例如,在ARVR领域,用户可通过 AR 眼镜锁定日常物品并进行视频研究跟踪;创建者可改进程序...
Meta 开源万物可分割 AI 模型:segment anything model (SAM)。 本文列举了一些资料,并从SAM的功能介绍、数据集、数据标注、图像分割方法介绍,研发思路以及对未来的展望来展开详细介绍。并综合了一些评价谈论,放眼当下和展望未来,给出了一些个人的想法和看法。
数据集(§5)。最终数据集SA-1B包括来自11M授权和保护隐私图像的超过1B个掩码(见图2)。使用数据引擎的最后阶段完全自动收集的SA-1B的掩码比任何现有的分割数据集[66,44,117,60]多400倍,并且经过广泛验证,掩码具有高质量和多样性。除了用于训练SAM使其健壮和通用外,我们希望SA-1B成为旨在建立新的基础模型的研究...
1.14.0 下载Tongyi-DataEngine/SA1B-Dense-Caption数据集,执行网页上命令from modelscope.msdatasets import MsDataset ds = MsDataset.load('Tongyi-DataEngine/SA1B-Dense-Caption', subset_name='default', split='train'),modelscope版本:1.14.0,提示错误:TypeError: Value.__init__() missing 1 required...
1 概述 数据挖掘作为一种从大量数据中发现感兴趣信息的技术,已经得到日益广泛的应用.聚类是一种重要的数据挖掘技术,其任务是将数据集分成若干个簇,同一个簇中的数据具有较高的相似性,而不同簇中的数据之间的相似性较低.目前已经存在的聚类算法大致可以分为4种类型:(1)基于划分的聚类算法,如k means [1]、k ...
通常,我会通过运行循环来处理这种问题(可能还不是最好的解决方案),但我正在处理一个非常大的数据集(780万个观测值),并且我一直在尝试更有效地对其进行编程。, 135.97, 151.63, 152.77)) 我已经为变量"DIV_HPI_NSA“和"DIV_HPI_SA”添加了我想要的输出。我正在尝试完成的是在“除法”中查找值(例如" 浏览...
其次,按照传统标准,文件很大,多GB文件是常见的。每个文件通常包含许多应用程序对象,例如Web文档。当我们定期处理包含数十亿个对象的许多TB的快速增长的数据集时,即使文件系统可以支持它,也无法管理数十亿个大约KB大小的文件。结果,必须重新考虑设计假设和参数,例如I / O操作和块大小。