深度学习中的自监督学习：突破数据标注瓶颈的新路径
引言深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的进展，但其依赖于大量标注数据的特点也带来了实际应用中的瓶颈。数据标注不仅耗时耗力，而且在一些领域（如医学图像分析）获取标注数据十分困难。自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）通过利用数据内部的结构信息进行训练，...
基于YOLOv8的多目标检测与自动标注软件【python源码+PyqtUI界面+exe文件】【深度学习】
前言 YOLOv8是一种前沿的计算机视觉技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。这种模型属于Ultralytics平台，它的优势在于速度快且准确率高，这得益于其"You Only Look Once"（你仅需看一遍）的工作原理。不仅如此，YOLOv8不仅限于检测任务，还拓展到了分类、分割、跟踪，甚至姿态估计等多个领域。 目标检测作为计算机视觉...
【从零开始学习深度学习】46. 目标检测中锚框的概念、计算方法、样本锚框标注方式及如何选取预测边界框
1. 锚框介绍 在目标检测算法中通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘位置从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。此处介绍其中一种采样方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anch...
python自动化标注工具+自定义目标P图替换+深度学习大模型（代码+教程+告别手动标注）
省流建议 本文针对以下需求： 想自动化标注一些目标 不再想使用yolo 想在目标检测/语意分割有所建树 计算机视觉项目 想玩一玩大模型 了解自动化工具 了解最前沿模型 自定义目标P图替换 … ...
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等
深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等 1.N-Gram N-Gram是一种基于统计语言模型的算法。它的基本思想是将文本里面的内容按照字节进行大小为N的滑动窗口操作，形成了长度是N的字节片段序列。每一个字节片段称为gram，对所有gram的出现频度进行统计，并且按照事先设定好...
![深度学习应用篇-自然语言处理[10]：N-Gram、SimCSE介绍，更多技术：数据增强、智能标注、多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、模型压缩算法等](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230612_ae15e835557746388e1276a251ca74b6.png)
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）
深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注） 1.命名实体识别介绍 命名实体识别（Named Entity Recoginition, NER）旨在将一串文本中的实体识别出来，并标注出它所指代的类型，比如人名、地名等等。具体地，根据MUC会议规定，命名实体识别任务包括三个子任务： 实体名：人名、地...
![深度学习应用篇-自然语言处理-命名实体识别[9]：BiLSTM+CRF实现命名实体识别、实体、关系、属性抽取实战项目合集（含智能标注）](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230612_f6156a252ec749c2b2da136bddf3a09d.png)
NeurIPS 2022 | 首个标注详细解释的多模态科学问答数据集，深度学习模型推理有了思维链（2）
数据集比较ScienceQA 是第一个标注详细解释的多模态科学问答数据集。相比于已有的数据集，ScienceQA 的数据规模、题型多样性、主题多样性等多个维度体现了优势。 ScienceQA 数据集与其它科学问答数据集的比较。2、模型和方法Baselines作者在 ScienceQA 数据集了评估不同的基准方法，包括 VQA 模型如 Top-Down Attention、MCAN、BA....
NeurIPS 2022 | 首个标注详细解释的多模态科学问答数据集，深度学习模型推理有了思维链（1）
机器之心编辑部在回答复杂的问题时，人类可以理解不同模态的信息，并形成一个完整的思维链（Chain of Thought, CoT）。深度学习模型是否可以打开「黑箱」，对其推理过程提供一个思维链呢？近日，UCLA 和艾伦人工智能研究院（AI2）提出了首个标注详细解释的多模态科学问答数据集 ScienceQA，用于测试模型的多模态推理能力。在 ScienceQA 任务中，作者提出 GPT-3 (Co....
人工智能知识图谱之信息抽取：基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版)，提效。
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案，提升标注效率！项目链接见文末人工标注的缺点主要有以下几点：产能低：人工标注需要大量的人力物力投入，且标注速度慢，产能低，无法满足大规模标注的需求。受限条件多：人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制，无法适应所有的标注场景，尤其是一些复杂的标注任务。易受主观因素影响：人工标注受到人为因素的影响，如标注人员的专业素养、标注态度、主观判断等....
yolov5-labelimg进行数据标注【深度学习】
1、安装labelimg软件首先进入虚拟环境，这里可以参考我之前写的安装文档：https://blog.csdn.net/zouxun660/article/details/125630505进入到虚拟环境后输入下面代码：pip install labelimg当安装好labelimg库的时候，输入labelimg，即可进入标注页面这样子就是安装好了labelimg软件这个库了，接着就可以进行标....
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