计算机视觉是人工智能的一个领域，涉及算法和系统的开发，使计算机能够解释、理解和分析来自周围世界的视觉数据。这包括从静态图像到
微模型：起源故事微模型到底是什么？更详细地解释微观模型：一维标签蝙蝠侠效率在计算机视觉项目中使用微模型的额外好
遗漏的注释将导致无法估计真实的模型性能，因此机器学习团队需要帮助医生理解为什么他们需要进行详尽的标记，这更加耗时，并且与他们
什么是图像分割？细分类型实例分割语义分割全景分割图像分割技术传统技艺阈值化基于区域的分割基于边缘的分割聚类深度学
预训练的表示可以是上下文无关的或上下文的，并且上下文表示还可以是单向的或双向的。我们今天发布的 BERT 模型仅支持英
在推特上疯传的一项实验中，AlgorithmWatch 表明，计算机视觉服务 Google Vision Cloud 将一张持有温度计的深色皮肤人的图像标记为“枪”，而一张浅色皮肤人的类似图像则被标记为“电子枪”。随后的实验表明，持有温度计的深色皮肤手的图像被标记为“枪”，而手上覆盖有鲑鱼色的同一图像足以让计算机将其标记为“单眼”。她补充说，由于女性和深色皮肤的人的错
由于机器学习是一个交互式过程，因此训练数据适用于用例并对其进行适当标记至关重要。整理的数据必须与模型试图解决的问题相关。例如，如果计算机视觉模型尝试识别自行车，则数据必须包含自行车的图像，最好包含各种类型的自行车。数据的清洁度也会影响模型的性能。如果使用损坏或损坏的数据或具有重复图像的数据集进行训练，该模型将做出错误的
在深入比较ChatGPT和文心一言后，我们可以看到，尽管每个都有其独特的优势和局限性，但在多样性和全面性方面，ChatGPT略胜一
嵌入是浮点值的密集向量（向量的长度是您指定的参数）。它们不是手动指定嵌入的值，而是可训练的参数（模型在训练期间学习的权重
什么是不平衡数据？为什么平衡数据集很重要收集更多数据欠采样过采样衡量损失函数的权重使用各种指标来测试模型性能使用 Encord Active 平
人工智能是指机器执行通常需要人类智能的任务的能力，例如识别语音、做出决策和理解自然语言。人工智能算法可以使用大量数据进行训练，并可以随着时间的推移提高其性能。
分类是机器学习中的一项基本任务，涉及根据给定输入数据点的特征为其分配类别或标签。换句话说，分类是一种监督学习方法，它允许机将新实例分类为一组预定义的类别。
自然语言处理 (NLP) 是人工智能 (AI) 的一个子领域，处理计算机和人类（自然）语言之间的交互。它涉及使用算法和统计模型使计算
单次检测器 (SSD)、只看一次 (YOLO) 和基于区域的全卷积网络 (R-FCN) 设计只是已创建的各种目标检测架构中的几个。传统方法通常涉
在信息技术飞速发展的今天，开源软件已经不仅仅是一个趋势，它已经变成了推动技术革新和软件发展的强大力量。其低成本、高
scikit-learn 中异常值检测算法的比较。LocalOutlier Factor （LOF） 不会以黑色显示决策边界，因为当用于异常值检测时，它没有可
一旦识别出错误和标签错误的图像和视频，可以将相关图像或视频（或整个数据集）发回重新注释，或者您的机器学习团队可以在
互联网的发展使得从所有可用的在线信息中有效地提取有用的信息变得更加困难。海量的数据需要有效的信息过滤机制。协同过滤是用于处理此问题的技术之一。协作过滤的动机来自这样一种想法，即人们经常从与自己口味相似的人那里获得最佳推荐。协作过滤包括匹配具有相似兴趣的人并在此基础上提出建议的技术。协同过滤算法通常需要 （1） 用户的积
迁移学习通常是指将针对一个问题训练的模型以某种方式用于第二个相关问题的过程。在深度学习中，迁移学习是一种技术，通过这种技术
边缘计算的定义边缘计算是一种分布式计算框架，其核心思想是将数据处理任务从中央数据中心转移到网络的边缘，即靠近数据源的位置
在开始任何注释工作之前，应准备一个程序/策略。在此政策中，应明确定义类别和标签。如果存在令人困惑的类别，则和标签之前定义。
对于机器学习团队来说，数据管理是一个相对较新的重点领域。从本质上讲，它涵盖了跨 MLOps 管道的数据管理和处理。更
共生矩阵或共生分布（也称为：灰度共生矩阵 GLCM）是在图像上定义为共生像素值（灰度值或颜色）分布的矩阵）在给定的偏有多种应用，特别是在医学图像分析中。
总之，NLP领域的技术进步对我们的日常生活和工作产生了深远的影响。词嵌入、循环神经网络、Transformer架构和注
计算机视觉是人工智能的一个分支，它使机器能够解释和分析视觉信息。然而，与任何人造技术一样，计算机视觉系统很容易受到训练数据产生的偏差的影响。计算机
PCA 和 t-SNE 都是无监督降维技术。这两种技术都用于将高维数据可视化到低维空间。
核心概念是使用质量指标以结构化方式对相关主题进行索引、切片和分析，以便在不断启动主动学习周期时执行明
多模态学习涉及处理和集成来自多种模态的信息，例如图像、文本、音频、视频和其他形式的数据。它结合了不同的信息源，以获得对
通过利用人工智能技术执行数据标注任务，企业可以降低人为错误的风险，提高模型开发的速度和效率，并最大限度地降低与手动标注相关的成本。但是，需要注意的是，自动分割算法的准确性取决于输入数据质量和分割任务的复杂性。通过使用用于自动数据标记的注释工具，组织可以减少为机器学习模型创建高质量训练数据集所需的时间
在其中，由Xinlong Wang，Xiaosong Zhang，Tue Cao，温 Wang，Chunhua Shen和Tiejun Huang组成的BAAI团队展示了计算记，它会随着时间的推移进行学习和改进，从而随着时间的推移获得更好的性能并进一步简化注释过程。
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