Recall用于衡量真值框G被召回的比例，即真值框G中有多少是被正确预测到的；Precision用于衡量检测框D的精确程度，即预测到的检测框D中，都多少是真的。1 传统评价指标计算方法设定的iou阈值为0.5，即与的iou超过0.5，则为1，反之为0。recall：对于每一个真值框计算iou>0.5的部分。precision:对于每一个预测框计算iou>0.5的部分。对检测方法的衡量：
随着AI时代的到来，在越来越多的领域都引进了AI技术。就比如在绘画领域上，就在AI可以根据我们提供的画面描述文字文字，来生成相应的画作。现在很多软件，都带有这个功能，那你们知道根据文字生成图片软件哪个好吗？还不知道哪个好的小伙伴，下面就给你们带来几款不错的软件。可以根据文字生成图片的软件一：一键抠图【软件介绍】这是一款我常用的抠图软件，它能够在网页上直接进行使用，非常的方便快捷。并且它的抠图可以达
文本生成度量指标一. 计算词重叠率的统计方法机器翻译 & 摘要 常用指标1.BLEU（机器翻译）改进的多元精度（n-gram precision）惩罚因子2.ROUGE（自动摘要）Rouge-NRouge-LROUGE-WROUGE-SROUGE大总结：3.METEOR评估法（机器翻译、自动文摘） 目前文本生成领域的一大瓶颈就是评价度量指标进行大的创新改变；基于预训练模型和基于seq2
在近期的一项研究中，斯坦福大学的一个研究小组提出了时间控制 (TC)，这种语言模型通过潜在的随机过程进行隐式计划，并生成与该潜在计划一致的文本，以提高长文本生成的性能。我们一起来了解一下其中的文本生成：文本生成是自然语言处理中一个重要的研究领域，具有广阔的应用前景。国内外已经有诸如Automated Insights、Narrative Science以及“小南”机器人和“小明”机器人等文本生成系
摘要在AES领域，预训练的语言模型没有被很适合地应用，来超过比如LSTM之类的深度学习方法。本文介绍了一个新的基于BERT的多规模的文本表示模型，它能够被联合学习。我们也应用了多损失和来自其他领域文章的迁移学习来进一步提升性能。本文的方法在ASAP数据集上取得了state-of-the-art的结果，并且提出的多规模文本表示在CRP数据集上的泛化结果也很好。研究动机当老师对一篇文章进行打分时，分数
一.NLG文本生成任务 文本生成NLG，不同于文本理解NLU（例如分词、词向量、分类、实体提取），是重在文本生成的另一种关键技术（常用的有翻译、摘要、同义句生成等）。 传统的文本生成NLG任务主要是抽取式的，生成式的方法看起来到现在使用也没有那么普遍。现在，我记录的是textrank，一种使用比
一、前言Excel文件是我们常用的一种文件，在工作中使用非常频繁。Excel中有许多强大工具，因此用Excel来处理文件会给我们带来很多便捷。但是有时候我们拿到了文件不是Excel文件，而且我们又想用Excel中的工具，这个时候我们就可以想办法把这个文件转换成Excel文件了。今天我们就来实现一下，需要注意我们只能把有规律的文件转换成Excel，而且今天的内容也不是普遍通用的。只提供一种思路。二、
评价指标 1.准确率(Accuracy) 检测时分对的样本数除以所有的样本数。准确率一般被用来评估检测模型的全局准确程度，包含的信息有限，不能完全评价一个模型性能。2.混淆矩阵(Confusion Matrix) 混淆矩阵是以模型预测的类别数量统计信息为横轴，真实标签的数量统计信息为纵轴画出的矩阵。对角线代表了模型预测和数据标签一致的数目，所以准确率也可以用混淆矩阵对角线之和除以测试集图片数量来计
文本生成 [1]文本生成任务根据输入数据的区别，可以将文本生成任务分为以下三类：文本到文本的生成、数据到文本的生成、图像到文本的生成。典型任务有：机器翻译归纳总结（摘要）对话创意写作：讲故事，诗歌的生成自由形式的问题回答（即答案是生成的，不是从文本或知识库中提取的）。图片说明评价指标基于词重叠率的方法机器翻译 & 摘要常用指标基于词重叠率的方法是指基于词汇的级别计算模型的生成文本和人工的参
摘要： 想要在没有任何问题的情况下生成文本，而无需自己构建和调整神经网络吗？赶紧来看看textgenrnn项目吧，它只需几行代码就能轻松地在任何文本数据集上训练任意大小和复杂度文本生成神经网络。 备注：源代码支持英文语料，我进行了修改支持中文语料https://github.com/jinjiajia/textgenrnn-chinese正文： textgenrnn就是采用RNN的方式来实现文本生
在现代科技的帮助下，我们可以通过 AI 绘画技术将文字描述转化为图像。这种技术可以被广泛应用在各种场景中。例如可以被用来创造出独特的广告和营销素材，当一个公司或品牌需要呈现一个新的产品或服务时，他们可以提供一段文字描述，并让 AI 绘画技术将其转化成一个引人注目的图片或视频。那么有没有文字生成图片的软件呢？接下来我会分享几个AI绘画软件，让你的创意更加丰富多彩。软件一：一键AI绘画一键AI绘画是一
很多时候我们都会需要绘制流程图，比如是某个活动的进程、某道工序的流程、某项工作的流程等等。而我呢，是一家成人高校的行政文员，我就经常需要给老师们制作课程安排、考试流程、学期进程等等的流程图。 画流程图对我来说已经是一件轻而易举的事情，只要对方给到相应的内容我，我就可以轻轻松松地搞定一份流程图。想知道怎么画？这个实用工具介绍给你，迅捷画图。下面我就用它的网页版来展示，这工具也有软件的，大
文本到图像的 AI 模型仅根据简单的文字输入就可以生成图像。用户可以输入他们喜欢的任何文字提示——比如，“一只可爱的柯基犬住在一个用寿司做的房子里”——然后，人工智能就像施了魔法一样，会产生相应的图像。文本生成图像（text-to-image）可以根据给定文本生成符合描述的真实图像，其是多模态机器学习的任务之一，具有巨大的应用潜力，如视觉推理、图像编辑、视频游戏、动画制作和计算机辅助设计。本篇将简
本次学习主要分为三部分，分别是文本预处理、语言模型和循环神经网络。 文章目录文本处理读入文本分词建立词典将词转为索引语言模型n元语法时序数据的采样随机采样相邻采样循环神经网络循环神经网络的构造 文本处理文本处理是针对文本数据（即序列数据）进行建模前的准备工作，通常的处理包含四个步骤：读入文本；分词；建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）；将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型
图像到文本的生成1 国际研究现状 图像到文本的生成技术是指根据给定的图像生成描述该图像内容的自然语言文本，例如新闻图像附带的标题、医学图像附属的说明、儿童教育中常见的看图说话、以及用户在微博等互联网应用中上传图片时提供的说明文字。依据所生成自然语言文本的详细程度及长度的不同，这项任务又可以分为图像标题自动生成和图像说明自动生成。前者需要根据应用
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2023-10-26 20:42:48
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背景：最近在一家小公司搞了一个基于BERT的文本分类的项目，该项目训练好之后需要将模型保存为saved model形式tensorflow将BERT模型保存为PB（saved model）并部署，最终部署在阿里云机器学习平台上。客户端发送测试请求之前需要先把文本数据转换为BERT要求的形式，即input_ids、input_mask、segment_ids。 目前全网好像没有找到类似的工具（有的话
目录全参考图像评价指标 PSNR：（峰值信噪比）值越大，表示图像失真越小。SSIM：（结构相似性）取值范围[0,1]，值越大，表示图像失真越小。LPIPS：（学习感知图像块相似度） 值越低表示两张图像越相似。无参考图像评价指标 NIQE：（自然图像质量评估器）较低的NIQE值大致对应较高的整体自然度。CPCQI：（基于颜色的面片对比度质量指数）较大的CPCQI值则表示
目录简要介绍文件准备代码注释简要介绍具体的介绍可以看这几篇文章，讲解的很详细了，本文主要参考这三篇文章并对官方给的代码做一些解释ICDAR2013文本检测算法的衡量方法（一）Evaluation LevelsICDAR2013文本检测算法的衡量方法（二）Rectangle Matching与DetEval中文文字检测与识别的评测方法文本定位分为Challenges 1、2、4三个挑战，其中Chal
## Python文本生成图像
在当今信息爆炸的时代，图像处理已经成为了一种常见的技术需求。有时，我们希望将一些文本数据转换成图像，以便更好地展示和传达信息。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，提供了各种库和工具，使得将文本转换为图像变得非常简单。
本文将介绍如何使用Python将文本生成图像，并提供示例代码和相关说明。
### 使用Python库生成图像
Python中有几
原创
2023-08-24 08:59:40
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在笑话语料库上训练角色级语言模型。 我决定尝试解决此问题的方法，我在OpenAI的“ 请求研究”博客中找到了该方法。 您可以在这里查看代码。 这是用Pytorch编写的，并且受到Fast.ai关于从头实现RNN的精彩课程的启发。 我开始使用OpenAI提供的数据集进行 数据准备 。 数据被转换为小写字母，并且在初次运行时，我选择了评分最高的笑话，其单词长度小于200。这是遇到的所有令牌的示例
