Pytorch-CycleGAN-Digits 针对MNIST,USPS,SVHN,MNIST-M和SyntheticDigits数据集的CycleGAN的Pytorch实现。 更改DB变量以更改数据集。 要使用保存的模型生成图像,请将LOAD_MODEL设置为True,将EPOCHS设置为0。 生成的样本 晒黑 太阳海点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:9 积分 电信网络下载 ...
label_experts, label_pred, digits=2, output_dict=True, zero_division='warn' ) return metrics_report label_experts = dataset["label_text"] label_pred = output_simple metrics = compute_metrics(label_experts, label_pred) ``` 基于简单的提示 prompt,LLM 正确分类了 91.6% 的文本 (0.916 准确率...
numberLength = 10 digits = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9'] if secrets.randbelow(numberLength) == 0: #curText = ''.join([str(random.randint(0,9)) for _ in range(shouldMaxNumTxt)]) curText = ''.join([secrets.choice(digits) for _ in range(numberLength...
centered,likeregularMNISTdigits(Fig7bottom).Thetar- getdataVandXRareimages(at32×32resolution)where digitscenteredandalwaysrotatedby90degrees(Fig5). Ideally,themodelwilllearnthiacttransformation,and rotatethedigitsintheinputscenegraphwhilekeethem
论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/8851791 源码地址:尚未开源 1 Main Idea 首先,作者提出的方法经使用合成数据集的标注数据训练后可以检测和分割目标,然后用一个feature adaptation module来减少数据分布的不匹配问题,其中FAM分为三个层次:global-level、local-level、subtle-leve...【...
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