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简介:这份室内家具与人目标检测数据集面向计算机视觉开发者、机器人导航研究者及高校师生,用于训练和评估室内场景下的目标检测模型。数据覆盖长椅、椅子、沙发、餐桌、笔记本电脑、人共6个类别,全部采用YOLO格式精确标注边界框与类别标签&am…
阅读更多 →2024年下半年开始,我身边做数字营销的人聊天,话题从“你关键词排第几”悄悄变成了“AI答案里有没有你”。这里说的GEO不是地理信息,而是Generative Engine Optimization,生成式引擎优化。以前做SEO,是研究怎么在搜索结…
阅读更多 →先说一个不太容易被注意到、但很实际的问题:这种“全程录屏”的直播素材,真正难的不是录制,而是录完之后,如何把一段没有字幕、口语化严重、还夹杂大量现场噪音的直播视频,变成一份带中文字幕、可以给非母语观众直接观…
阅读更多 →大彩串口屏初步使用 1 .官网下载 STM32 屏幕 GUI 设计资料 http://www.gz-dc.com/category/typeid/4112 找到 STM32 Keil 工程,移植相关代码因项目而异进行移植,由于项目简单,本人只对用到的指令接口进行修改。 比如:注意事项&…
阅读更多 →当我遇到这个问题的时候,我打开了一个网站: 登录 然后我打算下载的时候: 突然那个官方的连接就可以下载了:
阅读更多 →📌 上期解析了 DeepSeek V4.1 Flash 模型架构改进,本期解析 DeepSeek V4.1 Flash 预训练/后训练技术: 🌟 预训练:45T 文本 多模态混合语料、直接训练 sparse attention(取消 DeepSeek V4 的 dense 冷启动&…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于多模态大语言模型(MLLM)强化学习(RL)训练中的效率问题,提出了一个名为Shuffle-R1的框架。研究发现,当前RL训练存在两个关键缺陷: 优势值坍缩(Advantage Collapsing):批次中大多数优势值集中在零附近,导致有效梯度信号被淹…
阅读更多 →一、文章主要内容总结 本文聚焦于利用大型语言模型(LLMs)实现个人身份信息(PII)脱敏的研究,旨在解决传统脱敏方法(如基于规则的系统、领域特定命名实体识别(NER)模型)泛化能力差、跨格式/跨语境适应性弱的问题。 研究通过全面评估多种LLM架构(包括密集型LLM(D-LLM…
阅读更多 →文章主要内容和创新点 主要内容 本文聚焦于二进制图像-文本相关性评估任务(判断图像与文本“相关”或“不相关”),针对该任务中文本格式多样、相关性定义随场景变化等挑战,提出了基于多模态大语言模型(MLLM)的解决方案LLaVA-RE。 模型设计:LLaVA-RE基于LLaVA 1.5架构,…
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