标签：数据增强

这两年大家都在感叹生活不易，然而我想说的是，机会还是有的，但问题不在于有没有，而在于你是否能够认准机会，然后抓住它。 接触过很多咨询项目的人，发现...

数据增强（Data Augmentation）是机器学习和深度学习领域中一种常用的技术，在计算机视觉和自然语言处理中应用广泛。核心目的是通过对现有数据进行变换或生成...

DINO-X是IDEA研究院推出的通用视觉大模型，具备开放世界对象检测与理解能力。支持文本、视觉和定制提示，能识别图像中的任何对象而无需用户提示。基于超过1亿...

原标题：机器人训练数据不缺了！英伟达团队推出DexMG：数据增强200倍 文章来源：新智元 内容字数：8570字1. 研究背景与意义 最近，由Jim Fan参与的研究推出了...

ReCapture是谷歌和新加坡国立大学推出的视频处理技术，能从单一用户提供的视频中生成具有新相机轨迹的新视频。ReCapture用多视图扩散模型或基于深度的点云渲...

RAG-Diffusion是南京大学团队推出的区域感知文本到图像生成方法。基于区域硬绑定和区域软细化两个阶段，实现对图像中各个区域的精确控制和细节优化。RAG-Diff...

生成式对抗网络（GAN，英文全称Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。在这篇文...

生成模型（Generative Model）是一类能学习数据分布并生成新样本的机器学习模型。通过捕捉训练数据集中的模式，创建出与真实数据相似但从未出现过的新实例。...

半监督学习（Semi-Supervised Learning）是一种机器学习范式，它结合了少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。这种方法特别适用于标记数据获取成本高昂或...