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简介:这是一份面向目标检测学习与开发者的俯拍道路场景数据集,聚焦城市交通监控与自动驾驶辅助等应用,适合使用YOLO系列网络进行训练与验证的研究人员和工程团队。压缩包共2000个文件,以1999个txt标注文件和1个py脚本为主…
阅读更多 →简介:一份面向目标检测与深度学习实战的鸟类识别数据集,适用于YOLO系列、Faster RCNN、SSD等模型训练,覆盖10个常见鸟类类别,共16287张图片。资源已按训练集、验证集和测试集划分,并配套VOC格式XML标签、YOLO格式txt标…
阅读更多 →简介:面向行李箱外观质检与缺陷检测场景的标准化目标检测数据集,适合计算机视觉初学者及工业质检项目开发者直接用于YOLO系列或Faster R-CNN等模型的训练与评估。压缩包共1952个文件,包含650张清晰JPG原图、650个VOC格式XML标注文件以及650个…
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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