• 多模态AI论文

    • 2020-09-28
    • 京东智联云开发者
    • NLP

    多模态论文9篇

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  • 人脸解析数据集

    • 2020-06-05
    • AI研究院
    • NLP,人脸识别,AI

    人脸解析数据集,包括超过22,000张人脸图片,每张图片提供了106点人脸关键点标注,以及11类像素级人脸解析标注,同时涵盖了丰富的表情和姿态变化。

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  • 视频字幕预训练挑战赛数据集

    • 2020-06-03
    • AI研究院
    • CV,NLP,AI

    Auto-captions on GIF dataset 包含(1、视觉与语言预训练;2、包含约16w的视频-文本对;3、是视觉与语言领域首个大规模的自动抓取的视频-文本训练数据集。)

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  • 人脸关键点数据集

    • 2020-06-05
    • AI研究院
    • NLP,人脸识别

    人脸关键点数据集,包括11,393张训练集,2,000张验证集和2,000张测试集。每张图片提供了106点关键点标注,同时涵盖了丰富的表情、姿态、光照变化以及遮挡情况。

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  • MNIST数据集

    • 2020-09-21
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    • CV

    经典的小型(28x28 像素)灰度手写数字数据集,开发于 20 世纪 90 年代,主要用于测试当时最复杂的模型;到 了今日,MNIST 数据集更多被视作深度学习的基础教材。fast.ai 版本的数据集舍弃了原始的特殊二进制格式,转 而采用标准的 PNG 格式,以便在目前大多数代码库中作为正常的工作流使用;如果您只想使用与原始同样的单输 入通道,只需在通道轴中选取单个切片即可

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  • 汽车分类图像数据集

    • 2020-09-21
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    • NLP

    包含 196 种汽车类别的图像数据集,共有 16,185 张图像,分别为 8,144 张训练图像和 8,041 张测试图像,每个 类别的图像类型比例基本上都是五五开。本数据集的类别主要基于汽车的牌子、车型以及年份进行划分。

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  • 标准图像数据集

    • 2020-09-21
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    • CV

    用于类识别的标准图像数据集——这里同时提供了 2007 与 2012 版本。2012 年的版本拥有 20 个类别。训练数 据的 11,530 张图像中包含了 27,450 个 ROI 注释对象和 6,929 个目标分割数据。

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  • 电影评论数据集

    • 2020-09-21
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    • NLP

    用于情感二元分类的数据集,其中包含 25,000 条用于训练的电影评论和 25,000 条用于测试的电影评论,这些电 影评论的特点是两极分化特别明显。另外数据集里也包含未标记的数据可供使用。

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  • 新闻语料库数据集

    • 2020-09-21
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    • NLP

    2,909,551 篇来自 SogouCA 和 SogouCS 新闻语料库 5 个类别的新闻文章。每个类别分别包含 90,000 个训练样 本和 12,000 个测试样本。这些汉字都已经转换成拼音。

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  • 训练/验证注释集

    • 2020-09-21
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    • CV

    目前最常用于图像检测定位的数据集应该要属 COCO 数据集(全称为 Common Objects in Context)。训练/验证注释集。

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  • 多模态AI论文

    • NLP
    • 京东智联云开发者
    • 2020-09-28

    多模态论文9篇

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  • 人脸解析数据集

    • NLP,人脸识别,AI
    • AI研究院
    • 2020-06-05

    人脸解析数据集,包括超过22,000张人脸图片,每张图片提供了106点人脸关键点标注,以及11类像素级人脸解析标注,同时涵盖了丰富的表情和姿态变化。

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  • 视频字幕预训练挑战赛数据集

    • CV,NLP,AI
    • AI研究院
    • 2020-06-03

    Auto-captions on GIF dataset 包含(1、视觉与语言预训练;2、包含约16w的视频-文本对;3、是视觉与语言领域首个大规模的自动抓取的视频-文本训练数据集。)

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  • 人脸关键点数据集

    • NLP,人脸识别
    • AI研究院
    • 2020-06-05

    人脸关键点数据集,包括11,393张训练集,2,000张验证集和2,000张测试集。每张图片提供了106点关键点标注,同时涵盖了丰富的表情、姿态、光照变化以及遮挡情况。

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  • MNIST数据集

    • CV
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    • 2020-09-21

    经典的小型(28x28 像素)灰度手写数字数据集,开发于 20 世纪 90 年代,主要用于测试当时最复杂的模型;到 了今日,MNIST 数据集更多被视作深度学习的基础教材。fast.ai 版本的数据集舍弃了原始的特殊二进制格式,转 而采用标准的 PNG 格式,以便在目前大多数代码库中作为正常的工作流使用;如果您只想使用与原始同样的单输 入通道,只需在通道轴中选取单个切片即可

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  • 汽车分类图像数据集

    • NLP
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    • 2020-09-21

    包含 196 种汽车类别的图像数据集,共有 16,185 张图像,分别为 8,144 张训练图像和 8,041 张测试图像,每个 类别的图像类型比例基本上都是五五开。本数据集的类别主要基于汽车的牌子、车型以及年份进行划分。

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  • 标准图像数据集

    • CV
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    • 2020-09-21

    用于类识别的标准图像数据集——这里同时提供了 2007 与 2012 版本。2012 年的版本拥有 20 个类别。训练数 据的 11,530 张图像中包含了 27,450 个 ROI 注释对象和 6,929 个目标分割数据。

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  • 电影评论数据集

    • NLP
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    • 2020-09-21

    用于情感二元分类的数据集,其中包含 25,000 条用于训练的电影评论和 25,000 条用于测试的电影评论,这些电 影评论的特点是两极分化特别明显。另外数据集里也包含未标记的数据可供使用。

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  • 新闻语料库数据集

    • NLP
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    • 2020-09-21

    2,909,551 篇来自 SogouCA 和 SogouCS 新闻语料库 5 个类别的新闻文章。每个类别分别包含 90,000 个训练样 本和 12,000 个测试样本。这些汉字都已经转换成拼音。

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    • 2020-09-21

    目前最常用于图像检测定位的数据集应该要属 COCO 数据集(全称为 Common Objects in Context)。训练/验证注释集。

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