继承类别和RGB标签的映射关系指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=False, # 类别ID为0的类别是否需要除去**kwargs)# 类别和对应的 RGB配色# 指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=Fa

分位数-分位数图是通过比较两个概率分布的分位数对这两个概率分布进行比较的概率图方法横坐标是理论正态概率分布的百分数，纵坐标是数据概率分布的百分数具体定义如下。

先验：取点取了n个点之后…后验：近似取得极值。

一个好用的可视化训练过程和调参工具，建议在深度学习中使用，语法来说更加方便。

本文总结了PyTorch张量操作、模型训练和优化器使用中的关键知识点。主要内容包括：张量连续性概念及view/transpose操作的内存共享特性；矩阵乘法(bmm/einsum)的实现方式；模型参数管理(Parameter/register_buffer区别)和初始化方法；常用张量操作函数(tril/masked_fill/scatter/gather等)；训练模式切换(train/eval)注

摘要：大模型评审（LLM-as-a-Judge）是一种利用大语言模型进行自动化评分和评价的技术。其核心流程包括输入设计、模型选择和后处理，通过优化提示、微调模型和标准化输出来提升性能。评估指标关注模型输出与人类标注的一致性，包括分类准确率、偏差检测和对抗鲁棒性。研究还提出了元评估框架，分析不同优化策略对模型能力的有效性。该技术可应用于文本生成、问答系统等多个领域，但需解决输出格式混乱和潜在偏见等问

在开放式场景中评估大型语言模型（llm）是具有挑战性的，因为现有的基准和度量不能全面地度量它们。为了解决这个问题，我们建议将法学硕士作为可扩展的法官（JudgeLM）进行微调，以便在开放式基准测试中高效地评估法学硕士。我们首先提出了一个全面、大规模、高质量的数据集，其中包含任务种子、llms生成的答案和gpt -4生成的判断，用于微调高性能裁判，以及评估裁判的新基准。我们对JudgeLM进行了7B

开放词表语义分割（OVSS）随着近期视觉-语言模型（VLMs）的发展取得进展，使得模型能够通过多种学习范式对超出预定义类别的目标进行分割。尤其是免训练（training-free）方法，因其可扩展、易部署，能够处理未见数据（这正是 OVSS 的关键目标），而受到关注。然而，一个关键问题仍然存在：当基于任意查询提示词在具有挑战的 OVSS 环境中分割复杂物体时，现有方法缺乏对“物体级上下文（obje

继承类别和RGB标签的映射关系指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=False, # 类别ID为0的类别是否需要除去**kwargs)# 类别和对应的 RGB配色# 指定图像扩展名、标注扩展名seg_map_suffix='.png', # 标注mask图像的格式reduce_zero_label=Fa

本文提出TagCLIP方法，通过引入额外token $t_C$和可信token学习器改进CLIP模型。该方法使用两个模块$M_A$和$M_R$，其中$M_R$专门用于降低对不可见类的预测概率（可见类标记为1，不可见类为0），采用Dice损失函数进行训练。在推理阶段，系统会调整对可见类和不可见类的预测概率分布。消融实验验证了各模块的有效性，展示了该方法在细粒度分类任务上的性能提升。