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1.4 HOG特征+支持向量机实现行人检测为了把前面知识串起来,参考书籍做了以下实验。import cv2import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib import patchesimport numpy as npimport randomimport osfrom numpy.lib.shape_base import take_along_ax

1.3 特征分类特征分类:最后,对上一步得到的特征进行分类,通常使用如 SVM、AdaBoost的分类器。1.3.1 支持向量机支持向量机参考视频1.3.2 python-opencv实现支持向量机对线性可分数据分类from re import Sfrom sklearn import datasetsfrom sklearn import metricsimport matplotlib.pyp

以前用Swin Transformer Tiny训练了40epoch的,官方用的Faster RCNN,这里先用Swin Transformer Tiny进行测试。

4. pre-train的时候加入Instruction data,接着在SFT上再使用Instruction Data。2. 通用Instruction data和私有 Instruction data混合,可以解决某些能力的遗忘。3. 收集大量的Finetune Data:一万到十万,高质量7K>一般质量30K。通用的Instruction data(适合我们场景的)7B、13B、33B、65

过程由于文字标注区域可以为任意四边形,为了不把文字标注区域切分成两个区域,因此首先需要得到所有标注框的最外界坐标,如下图红色框的获取过程。然后根据红色框与图像边界的距离进一步随机生成裁剪坐标,如生成蓝色虚线框的左上角与右下角坐标。随后进行区域剪裁与Bbox调整。BBox的坐标更新,只需要将原来的BBox的值减去裁剪区域的起始坐标,如减去蓝色框的起始坐标。如下:[bbox[0][0] - crop_

GFLOPsFLOPs 是浮点运算次数,可以用来衡量算法/模型复杂度GFLOPs。为十亿(1e9)次的浮点运算。Latency网络前向传播的时间,1 ms=1e-3 s,10.5ms=0.0105s。FPS每秒传输帧数,FPS=1/Latency,1/0.0105=95.2。Parameters参数量,指模型含有多少参数。测试模型参数量和Flops。

本文分享了针对多模态RAG赛题的解题思路和优化策略。作者从初识赛题的迷茫出发,通过分析评审规则明确了"可溯源"的核心要求,梳理出信息转化、精准定位、忠实回答和协同优化四大难点。基于文本RAG的Baseline方案,提出三步优化路径:首先优化Prompt和分块策略;然后引入MinerU解析引擎和VLM模型实现"伪多模态";最后通过重排模型和多模态生成模型进行高
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