更多精彩内容,欢迎继续阅读
简介:一套面向甘蔗病害识别场景的YOLO格式目标检测数据集,包含约3,300张已标注图片,覆盖健康、黄叶病、锈病等4个类别,适合计算机视觉学习者和农业智能化研究人员进行模型训练。数据集已完成训练集、验证集、测试集划分࿰…
阅读更多 →简介:超市秤盘水果检测数据集是一份面向目标检测任务的高质量标注数据包,适合需要训练水果识别模型的深度学习开发者、零售场景研究者及目标检测初学者。素材拍摄于真实超市称重场景,共含4592张jpg原始图片及同数量标注,覆盖苹果、…
阅读更多 →简介:面向超市秤盘场景的水果目标检测任务,这套数据集围绕4592张图片整理标注,覆盖苹果、香蕉、黑莓、辣椒、葡萄、柠檬、树莓、番茄等14个常见品类;类别名称区分了wb与wob两种外观形态(如apple_wb、apple_wob…
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,…
阅读更多 →