Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的。2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注。数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-b ...
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2019-04-08 16:00:10
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最近调研了不少迁移学习的工作,分享给大家。因为我感觉迁移学习在NLP领域的很多任务中有很大的利用价值,毕竟高质量的标注数据是很少的,而人工标注费时费力,而且质量不一定好。 1. Domain Adaptation 领域自适应 1.1 动机 领域自适应是一种迁移学习,它将不同源领域的数据或特征映射到同 ...
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2019-03-29 22:19:14
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你可还记得BigGAN问世之初,直接将图像生成的逼真度提高了一个Level,引来Twitter上花样赞赏? 如今它不止被超越,而且是被轻松超越。 “轻松”在哪呢? S³GAN达到这么好的效果,只用了10%的人工标注数据。而老前辈BigGAN,训练所用的数据100%是人工标注过的。 如果用上20%的标 ...
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2019-03-20 14:31:22
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将目标检测 的标注数据 .xml 转为 tfrecord 的格式用于 TensorFlow 训练。 Python读取文件夹下图片的两种方法: 参考: https://blog.csdn.net/CV_YOU/article/details/80778392 https://github.com/ra ...
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2019-01-09 18:46:18
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作用: @Component 泛指组件,当组件不好归类的时候,我们可以使用这个注解进行标注。(Component 成分; 组分; 零件) @Resource (资源) @Autowired (自动绑定) @Repository 于标注数据访问组件,即DAO组件(repository 仓库; 贮藏室, ...
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2018-12-10 18:24:43
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本文主要讲述基于协同训练的半监督算法做文本分类,用三个差异性比较大的分类器对未标注数据进行标注,它们可以进行交叉验证,大大提升了对未标注数据标记的置信度(简单理解就是三个分类器同时对一个未标注数据标记一样的标签,那么这个标签就可信了),从而提高分类器标注的准确率 ...
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2018-10-20 13:37:08
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第4章-TensorFlow实现自编码器及多层感知机 4.1 自编码器简介 深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习,模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程。这其中两点很重要,一是无监督学习,即我们不需要标注数据就可以对数据进行一定程度的学习,这种学习是对数据内容的组织形式的学习,抽取的是频繁出 ...
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2018-07-22 12:57:07
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1、@controller 控制器(注入服务) 用于标注控制层,相当于struts中的action层 2、@service 服务(注入dao) 用于标注服务层,主要用来进行业务的逻辑处理 3、@repository(实现dao访问) 用于标注数据访问层,也可以说用于标注数据访问组件,即DAO组件. ...
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2018-07-05 19:47:14
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无监督学习 和监督学习不同的是,在无监督学习中数据并没有标签(分类)。无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律,将他们分类。(如下图中的数据,并没有标签,大概可以看出数据集可以分为三类,它就是一个无监督学习过程。) 无监督学习没有训练过程。 聚类算法 该算法将相似的对象轨道同一个簇中,有点像全自 ...
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2018-06-24 21:01:56
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以下内容摘自部分网友的,并加上了自己的理解 @Service用于标注业务层组件(我们通常定义的service层就用这个) @Controller用于标注控制层组件(如struts中的action、Spring MVC中的Controller) @Repository用于标注数据访问组件,即DAO组件 ...
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2018-04-01 20:02:21
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