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)

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

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...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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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)

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、...

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)

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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...

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)

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...

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。

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...

yolov5-labelimg进行数据标注【深度学习】

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...

基于深度学习LSTM的古代汉语切分标注算法及语料库研究(下)

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4.12 本章小结我们在本部分提出了一个针对古籍断代的有效并可以投入实际使用模型,本模型可用于辅助古籍工作人员的进行断代工作。本部分使用了 Bi-LSTM 网络实现了古籍断代的任务。本部分通过实验展示了不同情况下模型的预测结果对断代任务有一定的参考价值,证明了 Bi-LSTM 在文献量较少的古汉语领...

基于深度学习LSTM的古代汉语切分标注算法及语料库研究(上)

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完整代码:https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87382302摘 要近年来,深度学习的浪潮渗透在科研和生活领域的方方面面,本文主要研究深度学习在自然语言处理,尤其是古汉语自然语言处理方面的应用。本文旨在利用计算机帮助古文研究者对古汉语完成断代...

还在纠结深度学习算法?计算机视觉CV的关键在于数据采集和标注!

科技云报道原创。 2012年,AlexNet网络横空出世,带来了前所未有的深度学习革命,这也让多年来进展缓慢的计算机视觉CV研究,一下被按下了“快进键”。 人们突然发现,这种模拟人脑抽象和迭代过程的深度学习算法,让计算机开始“看见”。从物体的边缘、轮廓到物体的部分,再向更高级层层抽象,深度学习让计算...

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