自监督生成合成数据场景生成领域差距真实数据

自监督的从真实到合成场景生成

160440自监督的从真实到合成场景生成0Aayush Prakash Shoubhik Debnath Jean-Francois La�eche Eric CameracciGavriel State Stan Birch�eld Marc T. Law0NVIDIA0摘要0合成数据正在成为解决有监督...

基于虚幻引擎的AI训练合成数据生成

标签：虚幻人工智能游戏引擎

推荐：用快速搭建可编程3D场景近年来，合成数据生成（Synthetic Data Generation）已成为手动收集和注释数据集的替代方法。数据合成器的优点主要有两个。首先，它使获取数据的成本几乎为零，同时消除了几乎所有的...

一文掌握基于深度学习的自动驾驶小车开发（Pytorch实现，含完整数据和源码，树莓派+神经计算棒）

标签：深度学习自动驾驶小车 pytorch

./lite/tools/build_android.sh --arch=armv7 --android_stl=c++_shared --with_cv=ON

【计算机视觉|生成对抗】用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习（DCGAN）

标签：计算机视觉生成对抗网络学习

近年来，卷积网络（CNNs）的监督学习在计算机视觉应用中得到了广泛的...在各种图像数据集上的训练中，我们展示了有说服力的证据，证明我们的深度卷积对抗对从对象部分到场景在生成器和鉴别器中都学到了表示的层次结构。

（2023，3D 场景生成器 Infinigen）使用程序化生成的无限逼真世界

标签：人工智能深度学习计算机视觉

Infinigen，一个自然世界逼真 3D 场景的程序化生成器：它是一个可以创建无限多种不同形状、纹理、材质和场景组合的生成器，从形状到纹理的每一个资产（asset）都是通过随机数学规则从头开始生成的，不使用外部源并...

ACM MM 2022 Oral | DIG: 自监督文字识别的新框架，刷新11个公开场景文字数据集的识别性能，平均提升5%...

标签： python 计算机视觉机器学习

该模型统一了对比式与生成式自监督方法，并在下游的文字识别任务中，刷新了11个公开场景文字数据集的识别性能，平均提升5%。论文『Reading and Writing: Discriminative and Generative Modeling for Self-Supervi.....

合成数据的好处和用途

标签：信息可视化合成数据

虚幻合成数据是指通过计算机程序或算法生成的虚拟数据，而非来自现实世界的真实数据。这种技术常用于电影特效、游戏开发、科学模拟等领域。通过虚幻合成数据，可以创造出各种奇幻的场景、角色和物体，使虚拟世界更加...

Python学习笔记：使用PIL批量合成jpg+png图片，用于水印、合并图片，生成YOLO数据集+标注数据等等

标签： python 图像处理贴图

使用PIL，批量合成jpg+png图片，用于水印、合并图片，生成YOLO数据集+标注数据等等

【TabularData】DNN和表格数据分析建模综述

标签：表格数据 Tabular Data 深度神经网络

论文年份：2021，论文被引：8（2022/04/30）

制作自己的segnet数据集_夜间场景缺数据，如何进行语义分割？浙大提出基于GAN的高鲁棒夜间语义分割框架...

标签：制作自己的segnet数据集

雷锋网注：本文为作者 BBuf，北京鼎汉技术有限公司算法工程师(CV)向雷锋网AI科技评论投稿，未经允许禁止转载！...当前，语义分割在标准场景（例如具有良好光照条件的白天场景）中表现出了高效的性...

D2SC-GAN：基于双深浅通道生成对抗网络的课堂场景低分辨率人脸识别

标签：生成对抗网络机器学习人工智能

D2SC-GAN模型使用新型双通道生成器架构，通过使用多分辨率重建组件和基于KL散度的组件最小化新型生成器损失。

CVPR2023，在为选择什么数据集而发愁？大而全的三维数据集—OmniObject3D

标签： 3d

1 背景：由于缺乏大规模的实时扫描3D数据库，3D对象建模的最新进展大多依赖于合成数据集。为了促进现实世界中3D感知、重建和生成的发展，作者提出了OmniObject3D，这是一个具有大量高质量真实扫描3D对象...

NVIDIA 技术博客：如何训练自主移动机器人使用合成数据检测仓库托盘搬运车

使用 NVIDIA Omniverse Replicator 为 NVIDIA Isaac Sim 生成合成数据这个用例将再次采用以数据为中心的方法，通过操纵数据，而不是更改模型参数来适应数据。该过程首先使用 NVIDIA Omniverse Replicator 在 NVIDIA...

LLM大模型和数据标注

标签：人工智能 chatgpt 语言模型

在正式开始前我们先简单介绍下数据标注和常用场景数据标注是对数据中的特定元素进行识别、描述和分类，以训练机器学习模型的过程。标注后的数据将用于处理、预测基础模型或者对真实生活数据进行响应。它有助于模型或...

自监督学习论文、代码汇总

标签：计算机视觉深度学习人工智能

无监督模型预训练

LLMs之IT：大模型核心技术—指令微调的简介、Self Instruction思想(一种生成指令数据集的方法论—主要用在...

标签： chatgpt 自然语言处理基础大模型

LLMs之IT：大模型核心技术—指令微调的简介、Self Instruction思想(一种生成指令数据集的方法论—主要用在指令微调阶段)的简介、Alpaca/BELLE应用、实战案例代码实现之详细攻略目录相关文章指令微调的...

【LMM 011】MiniGPT-5：通过 Generative Vokens 进行交错视觉语言生成的多模态大模型

标签：人工智能多模态 LLM

引入了一种创新的交错视觉语言生成技术，该技术以generative vokens为基础，协调图像和文本输出。采用独特的两阶段训练策略，侧重于无描述多模态生成。

51-44 Generating Long Videos of Dynamic Scenes，生成动态场景长视频

标签：人工智能自动驾驶智慧城市

NVIDIA, UC Berkeley联合提出了一个视频生成模型，可以准确地再现物体运动、摄像机视角变化以及随着时间的推移出现的新内容。该论文也是Sora技术报告中提及的32篇之一。

论文研究 - 单图像去雾：生成对抗网络分析

标签：行业研究

雾霾是一种非常普遍的现象，会降低或降低可见度。在需要高质量图像的情况下，... 我们使用包含合成图像和实际模糊图像的基准数据集进行了实验。对获得的结果进行定量和定性评估。在这些技术中，DHSGAN具有最佳性能。

KITTI立体匹配数据集解析

标签：算法传感器大数据

即便是其最新一代数据，也大多数集中在一些静态的室内场景，如下图所示。与此同时，在另外一个领域——自动驾驶——人们逐渐开始思考一个问题：视觉设备是否能够在自动驾驶中起到关键的作用？当时，自动驾驶系统的...

生成式 AI 与 LangCHain（三）

标签：语言模型人工智能自然语言处理

原文：zh.annas-archive.org/md5/2e3ab9ce96c35c507253e57a41b1a6f1。

一篇就够！数据增强方法综述

标签：大数据机器学习人工智能

作者|太子长琴整理|NewBeeNLP数据增强(Data Augmentation, DA)缓解了深度学习中数据不足的场景，在图像领域首先得到广泛使用，进而延伸到 NLP 领...

An Introduction to Image Synthesis with Generative Adversarial Nets --- 文本to图像，图像to图像生成，...

标签：深度学习机器学习计算机视觉

论文原文链接：本博客根据博主对本论文的阅读和理解所写，重点关注个人理解方便，非逐句翻译，望周知。如需深入了解论文详情，请阅读原文。...在众多GAN的应用中，image synthesis是研究地最深入的领域，充.

数据标签化：如何通过标签化数据进行文本分类和自然语言处理自然语言处理教程

标签：自然语言处理人工智能语言模型

在自然语言处理中，词性标注、命名实体识别、句法分析、语义理解、语音合成、信息检索、文档摘要等功能需要对输入文本进行分析处理。这些任务通常都涉及到大量的数据处理工作。例如，给定一个文本序列（如一段话或一...

数据分析4——挖掘建模（监督学习中的分类、回归模型，无监督学习）

标签：回归分类机器学习

def hr_modeling(features,label): #区分训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split #features、label是dataframe f_v=features.values l_v=label.values ...