#数据集

车辆检测技术的创新突破:基于深度学习和YOLO算法的实现

3 个月前
Cover of 车辆检测技术的创新突破:基于深度学习和YOLO算法的实现

深度学习中的标签噪声学习进展

3 个月前
Cover of 深度学习中的标签噪声学习进展

深入探讨机器学习中的标注噪声问题 - Awesome-Learning-with-Label-Noise项目解析

3 个月前
Cover of 深入探讨机器学习中的标注噪声问题 - Awesome-Learning-with-Label-Noise项目解析

探究剩余使用寿命(RUL):锂离子电池寿命预测的革新技术

3 个月前
Cover of 探究剩余使用寿命(RUL):锂离子电池寿命预测的革新技术

COVID-19严重程度预测:机器学习方法和关键因素分析

3 个月前
Cover of COVID-19严重程度预测:机器学习方法和关键因素分析

Minari:一个用于离线强化学习的标准数据集格式和工具库

3 个月前
Cover of Minari:一个用于离线强化学习的标准数据集格式和工具库

数据科学项目的完整生命周期:从问题定义到价值实现的全过程解析

3 个月前
Cover of 数据科学项目的完整生命周期:从问题定义到价值实现的全过程解析

RecSysDatasets: 推荐系统数据集大全

3 个月前
Cover of RecSysDatasets: 推荐系统数据集大全

深入浅出探讨伪装物体检测技术的发展与应用

3 个月前
Cover of 深入浅出探讨伪装物体检测技术的发展与应用

EasyPortrait: 一个革新性的人脸解析与人像分割数据集

3 个月前
Cover of EasyPortrait: 一个革新性的人脸解析与人像分割数据集
相关项目
Project Cover

first-order-model

First Order Motion Model项目提供了一种先进的图像动画运动模型,通过驾驶视频和源图像生成逼真的动画序列。支持包括VoxCeleb、Fashion和MGIF在内的多种数据集,提供详细的安装和使用指南。项目支持Python和Docker,确保了环境兼容性,还提供Colab和Kaggle的在线演示。此外,该项目还具备面部交换功能,适用于监督和非监督的视频编辑任务。

Project Cover

fiftyone

FiftyOne 是一款提升机器学习工作流的开源工具,通过可视化数据集和解读模型结果来提高效率。用户可用它处理复杂标签、评估模型、探索场景、识别错误模式和注释错误等。安装简便,可通过 pip 安装并运行示例代码快速上手。

Project Cover

ssd.pytorch

该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器,支持VOC和COCO数据集,并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南,并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能,并包含未来功能更新计划,帮助开发者快速上手并扩展应用。

Project Cover

CV

本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源,涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程,并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者,并提供多家知名企业的内推机会,帮助自学者搭建交流平台,实现技术突破和职业发展。

Project Cover

argilla

Argilla是一款为AI工程师和领域专家设计的数据集管理工具,旨在通过高效的数据管理和标注流程提升AI项目的数据质量和模型效果。Argilla支持文本分类、命名实体识别和多模态模型等多种AI项目的数据收集和反馈,帮助用户快速迭代和优化数据与模型。该工具提供开源社区支持,用户可以参与并共享开源数据集和模型。通过与Hugging Face Spaces的集成,用户可以轻松部署和使用Argilla,提高AI项目的整体效率和质量。

Project Cover

魔搭社区

魔搭社区是一个专业平台,旨在汇聚各领域机器学习模型,提供模型探索、推理、训练、部署和应用等一站式服务。设计简约,操作便捷,确保用户可以快速找到所需功能。直观的导航和详尽的文档支持帮助用户快速上手,推动机器学习技术的广泛应用。

Project Cover

jailbreak_llms

本项目利用JailbreakHub框架,首次测量和研究野生越狱提示,收集了2022年12月至2023年12月的15,140个提示,其中包括1,405个越狱提示。通过分析Reddit和Discord等平台的数据,本研究旨在提高LLM供应商和研究社区对模型潜在风险的认识,并推动更强大的安全措施。

Project Cover

lunary

Lunary 提供开源的可观测性、提示管理和评估功能,帮助LLM开发者优化应用性能。它支持成本分析、日志监控、提示模板创建和微调数据集,方便快速集成和自托管。兼容JavaScript和Python模块,适用于多种模型,并提供托管版本和本地部署指南,确保数据安全和优质支持。

Project Cover

google-research

Google Research提供多种项目的代码和数据集,数据集在CC BY 4.0国际许可下发布,源码文件在Apache 2.0许可下发布。用户可通过GitHub编辑器下载所需子目录,并进行浅克隆以提交拉取请求。库内容持续更新,最新更新时间为2023年。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号