人工标注数据集中普遍存在噪声,ReLabel能够自动且低成本地将原本的单标签数据集转化为多标签数据集,并且提出配合random crop使用的高效LabelPooling方法,能够更准确地指导分类网络的训练 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Re-labeling ImageNet:from Single to Multi-Labels, from Global to Localized Labels 论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.05022 论文代
前言 一个 AI 方向的朋友因为标数据集发了篇 SCI 论文,看着他标了两个多月的数据集这么辛苦,就想着人工智能都能站在围棋巅峰了,难道不能动动小手为自己标数据吗?查了一下还真有一些能够满足此需求的框架,比如 cvat . doccano . label studio 等,经过简单的对比后发现还是 label studio 最好用.本文首先介绍了 label studio 的安装过程:然后使用 MMDetection 作为后端人脸检测标记框架,并通过 label studio ml 将 MMDe
Web 数据访问策略建议 设计 Web 应用程序中的数据访问时,您要做出多种选择,例如与数据源通信的方式.是否在页的往返过程之间存储数据.以及如果确实要存储数据应存储在何处等.您所做的选择可以确定应用程序的运行效率及其缩放的良好程度.没有一个数据访问策略是适合于所有情况的.实际上,每一种选择都有其自身的优缺点,您将需要了解这些优缺点. 以下各节详述了您必须为 Web 窗体数据访问所做的基本设计选择.这些选择是按顺序提供的:每一种选择都建立在您前面所做出的选择的基础之上. 数据集还是直接访问和数据