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2025/3/9 8:23:13
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概述: 该数据集使用由合成和真实世界模糊图像组成的新的大规模基准,称为真实单图像去雾 (RESIDE),对现有的单图像去雾算法进行了全面的研究和评估。RESIDE 突出了不同的数据源和图像内容,分为五个子集,每个子集服务于不…
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第116期 RESIDE数据集
引言 亲爱的读者们,您是否在寻找某个特定的数据集,用于研究或项目实践?欢迎您在评论区留言,或者通过公众号私信告诉我,您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找,并在找到后第一时间与您分享。 一…
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RESIDE:Benchmarking Single Image Dehazing and Beyond
论文地址:https://arxiv.org/abs/1712.04143 网站:https://sites.google.com/view/reside-dehaze-datasets 摘要 我们对现有的单图像去雾算法进行了全面的研究和评估,使用了一个新的大尺度基准,包括合成和真实世界的模糊图像&a…
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RESIDE 项目常见问题解决方案
RESIDE 项目常见问题解决方案 RESIDE EMNLP 2018: RESIDE: Improving Distantly-Supervised Neural Relation Extraction using Side Information 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/RESIDE 项目基础介绍 RESIDE 是一个用于改进远监督神经关系抽取的开源项目…
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YOLOv8知识蒸馏 | 目标检测的无损涨点
YOLOv8知识蒸馏 本文采用知识蒸馏的技术来训练模型。知识蒸馏是一种将复杂的模型知识传递给一个较简单模型的方法,从而提高简单模型的性能。而在知识蒸馏的过程中,主要有两种方式来传递知识:软标签和注意力图。软标签是一种将目标位置和类别信息以概率分布的形式传递给学生…
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yolov8(目标检测、图像分割、关键点检测)知识蒸馏:logit和feature-based蒸馏方法的实现
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关于百科知识图谱zhishime数据集的调研(解压后5G,支持循环多跳)
总结 发现zhishi.me数据集中的实体和实体间的关系如下所示: 1. 该数据集描述了不同百科网页之间的等价关系,以及同一个百科网页之间的重定向关系。 2.数据集存在多跳关系,根据尝试推断,数据集应该存在无限循环多跳关系。 3.数据解…
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知识蒸馏
目录 一 引言 1.1 深度学习的优点 1.2 深度学习的缺点 二 什么是知识蒸馏 2.1 模型压缩 2.2 什么是学习 2.3 什么是知识蒸馏 2.4 知识蒸馏的一般流程 三 知识蒸馏的分类 3.1 模型结构的种类 3.2 知识的分类 3.3 如何蒸馏 四 输出层知识蒸馏 《Distilling the Know…
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esp32 Micropython bluetooth手机蓝牙控制板子自带灯熄灭
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4、ESP32-S - 连接 WiFi
参考链接: https://doc.itprojects.cn/0006.zhishi.esp32/02.doc/index.html#/04.wifi.sta 注意点: 1、在交互模式下,创建完 wlan 对象之后再继续往下执行。 2、在交互模式下,测试 udp 功能 注意 主机和设备的 ip 地址 1、按照链接中的测…
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知识图谱入门学习笔记(一)-概念
目录 1 知识图谱概念 1.1 深度学习与知识图谱 1.2 知识图谱 VS 传统知识库 VS 数据库 1.3 知识图谱本质 1.4 知识表示一语义网络(Semantic Network) 1.5 知识表示-框架(Frame) 1.6 知识表示-概念图(Conceptual Graph ): 1.7 语义网(Semantic Web…
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知识图谱学习笔记-知识图谱价值和发展历程
一:知识图谱的价值: 1.辅助搜索 传统搜索引擎依靠网页之间的超链接实现网页的搜索,而语义搜索是直接对事物进行搜索,如人物、机构、地点等。这些事物可能来自文本、图片、视频、音频、IoT 设备等各种信息资源。而知识图谱和语义…
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