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Open-Sora全面开源升级:支持16s视频生成和720p分辨率来源 | 机器之心 ID | almosthuman2014Open-Sora 在开源社区悄悄更新了,现在单镜头支持长达16秒的视频生成,分辨率最高可达720p,并且可以处理任何宽高比的文本到图像、文本到视频、图像到视频、视频到视频和无限长视频的生成需求。单模型支持任何宽高比,不同分辨率和时长的文本到图像、...
医学科研数据存储服务+附录:医学科研数据公共数据集分享。如果您要使用赛博尔医学算法和数据处理平台来存储医学科研大数据,请联系我们。这些数据集涵盖广泛的健康主题,对于研究和分析非常有价值, 包括全球卫生观察数据、全球卫生估计、世界疟疾报告数据、全球结核病报告数据、健康与全民健康(HFA)数据库、免疫接种和可预防疾病数据、全球...
Hugging Face快速入门(重点讲解模型(Transformers)和数据集部分(Datasets))_huggingface_iioSnail的博客-CSDN博客 文章目录。Transforms简介Transformers安装使用Transformers进行推理查找Hugging Face模型使用Hugging Face模型迁移学习 Hugging Face数据集讲解。模型(Models):Hugging Face为不同的机器学习任务提供了许多预训练好的机器...
归一化技术比较研究:Batch Norm, Layer Norm, Group Norm.BatchNorm1d(50) elif norm_type == ''''''''layer'''''''': self.# Train and plot results for each normalization norm_types = [''''''''batch''''...
Python文本终端GUI框架!引入 Npyscreen 模块,如果没有可以通过 pip 安装:pip install npyscreen继承 npyscreen.NPSApp 创建一个应用类 TestApp实现 main 方法,方法里创建一个 Form 表单对象,然后向表单对象上添加各种控件,并设置控件的一些属性调用表单对象的 Edit 方法,将操作权交给用户在运行时,实例化 TestAPP,然后调用 run 方法启...
CA注意力模块图中最右侧是CA注意力模块、左侧是SE注意力模块、中间是CBAM注意力模块、CA注意力通过坐标信息嵌入和坐标注意力生成两个步骤把通道关系和长程依赖关系精确编码。GAM注意力模块全局注意力模块基于CBAM注意力模块集成上重新设计通道与空间两个子模块实现,其中通道注意力直接使用MLP实现、空间注意力通过两个7乘7的卷积实现,最终GAM...
MuReD2022——多标签视网膜疾病分类。二、MuReD2022任务眼底视网膜20类疾病分类。三、MuReD2022数据集MuReD 数据集是使用一些公开可用的数据集构建的,可以预测来自各种来源、具有不同图像质量的多种疾病,同时确保最低程度的质量,使模型更准确 对图像变化具有鲁棒性,并且每个疾病类别都有足够数量的样本,以便模型可以有效地学习它们。MuReD...
与数据集偏差的十年之战:到底应该改进数据,还是改进模型?作者有意选择可以使数据集分类任务具有挑战性的数据集,基于的考虑是:它们的规模大:较小的数据集可能涵盖的概念范围更窄,它们可能没有足够的训练图像进行数据集分类。以上所有实验的结论是:神经网络能够很高地完成数据集分类的任务,且这一点在不同的数据集组合,不同的模型架构...
EchoNetDynamic2020——超声心动图左心室心内膜分割和左心室射血分数计算。提供了包含 10,030 个超声心动图视频的 EchoNet-Dynamic 数据集,涵盖了典型的超声心动图实验室成像采集条件的范围,以及相应的标记测量值,包括射血分数、收缩末期和舒张末期的左心室容积,以及左侧的人类专家追踪心室作为研究评估心脏功能的机器学习方法的辅助工具。...
CAMUS2019——超声心动图心脏结构分割。二、CAMUS2019任务超声心动图左心室心内膜,左心室心外膜,左心房分割。虽然仅需要提取左心室心内膜 (LV Endo) 轮廓来估计左心室射血分数值,但还要求心脏病专家为所有患者手动勾勒出左心室心外膜 (LV Epi) 和左心房 (LA) 的轮廓。每个结构计算一组几何度量,即左心室心内膜 (LV endo)、左心室心内膜 (LV...
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