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... 实践分享. 本文我们不讨论传统的通过对抗网络生成图片的方式，我们主要讨论的是 ... 标注的图片-文字数据集上训练的。后来大家发现，人工标注的图片描述质量较低 ...

... 集上的整体效果，以及在一些小样本类别上的效果。由于目前只有训练集有标注标签，因此只能针对标注数据集进行分析。具体做法是根据标注数据分布划分了训练集，测试集 ...

... 集仍然较少。我们发现，无论是中文还是英文的视频，都很难提取出高质量的数据 ... 实践中UNet 比transformer 应用更广. 挑战包含两方面，生成质量不高和训练周期太 ...

2023年11月23日 ... 我的工程实践里内部资料都是有框架式的，比如有大标题一二三，然后 ... 这里是我标注种子数据集的界面，详情见dialogue_labeling: 用于LLM对话 ...

企业级特性是应用落地的基本保障：效果自评测、使用数据回流标注、数据集管理、微调、安全审查、RBAC、用户组管理、分组流量控制、SSO/LDAP、漏扫修复、高可用部署 ...

... 集的数据标注工作，是依托于那些已经公开并带有标签 ... 4.2 技术实践过程中发现的一些问题. 当query ... RQ-RAG 的实践过程表明，即使是一个7B 参数量的模型 ...

然而，由于高标注成本，拥有高质量推理步骤的数据集相对稀缺。为解决这个问题，我们提出了自我激励学习（ Self-motivated Learning ）框架。该框架激励模型自我 ...

同时，现有基于深度学习的分割方法在实践中也遇到了诸多挑战，如适用性问题 ... 验证和测试数据集，所标注的3个数据集为完全测试所用的数据集. 训练数据集. 对于 ...

机器翻译的测试通常都需要人工介入进行测试集的整理和标注。比如每次模型更新之后，随机采样100-200条数据，放到产品中拿到译文，然后人工标注翻译质量。. . 活动方案 ...

教程贡献者说：继我们在Task1中完成了YOLO基础实践之后，现在我们将进一步探索YOLO算法。我们将掌握YOLO在实际项目中的应用，包括数据集准备、模型训练、评估和部署。