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Snorkel:用于迅速创建弱监督训练数据的系统.zip

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简介:
Snorkel是一款创新的数据处理工具,专门设计用来快速生成高质量的弱监督学习训练数据。通过简化标注过程,它极大地提高了机器学习项目的效率和灵活性。 Snorkel 是一种用于快速生成弱监督训练数据的系统,版本为 v0.6.2。该系统是在DARPA赞助下开发的,并且在合同编号FA8750-17-2-0095和SIMPLEX程序的支持下运行,不受许可限制。此外,Snorkel 还通过 NIH 的聚集中心得到了支持。

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  • Snorkel.zip
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    Snorkel是一款创新的数据处理工具,专门设计用来快速生成高质量的弱监督学习训练数据。通过简化标注过程,它极大地提高了机器学习项目的效率和灵活性。 Snorkel 是一种用于快速生成弱监督训练数据的系统,版本为 v0.6.2。该系统是在DARPA赞助下开发的,并且在合同编号FA8750-17-2-0095和SIMPLEX程序的支持下运行,不受许可限制。此外,Snorkel 还通过 NIH 的聚集中心得到了支持。
  • 学习yolov7源码.zip
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    本资源提供基于半监督学习方法优化的YOLOv7模型源代码及训练配置文件,适用于大规模图像识别任务,提升模型在有限标注数据条件下的性能。 半监督学习是机器学习领域的一种方法,它利用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。在本项目中,我们关注的是如何应用半监督学习来训练Yolov7这一目标检测模型。Yolov7是由Alexey Bochkovskiy开发的最新版本的YOLO(You Only Look Once)算法,其在速度与精度之间取得了良好的平衡,适用于实时目标检测任务。 源码分析: 1. **预处理步骤**:训练前,需要对数据集进行预处理工作,如图像缩放、归一化和光照调整等操作以确保模型能够有效处理输入。同时还需要将标注信息转换为Yolo格式以便于模型理解和使用。 2. **半监督学习框架**:项目中可能采用伪标签(Pseudo-labeling)、一致性正则化(Consistency Regularization)或联合训练(Joint Training)等方法,利用未标记数据生成伪标签并让模型自我学习进而提升性能。 3. **数据集划分**:源码会包括将数据划分为标注和未标注两部分的代码,并对这两类数据进行随机采样或者分批处理的操作逻辑。 4. **模型架构**:Yolov7基于Darknet框架,这是一种轻量级深度学习工具。该项目中定义了网络结构,涵盖卷积层、批量归一化层、激活函数(如Leaky ReLU)和损失函数等元素。 5. **训练过程**:在训练过程中,源码会实现优化器的选择(例如SGD或Adam),设置学习率调度策略(比如多步衰减或者余弦退火)以及完成整个的迭代循环。半监督学习中模型不仅依据标记数据更新权重还会利用伪标签从未标注数据中进行学习。 6. **评估与验证**:源码应包含在验证集上对模型性能的监控代码,例如平均精度(mAP)、召回率和准确度等指标。 7. **保存及加载模型**:为了防止过拟合或中断训练时丢失进度,源码会包括保存权重文件的功能,并且当继续训练时能够重新加载已有的权重。 8. **测试与推理**:完成训练后,项目将提供一个用于在新图像上执行目标检测的模块。这通常涉及前向传播计算以及非极大值抑制(NMS)以减少重复的边界框。 9. **毕业设计相关部分**:作为一项毕业设计任务,该项目可能还包括技术报告撰写、实验方案设计和结果分析等内容,用来展示研究目的、方法论、实验发现及结论。 使用半监督学习训练Yolov7源码.zip是一个结合了深度学习、目标检测与半监督学习的综合性项目。通过深入理解该代码库可以增进对Yolov7工作原理的理解,并掌握在实际问题中应用半监督学习技巧的方法。
  • 10万条测试
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    本工具能够快速高效地生成大量测试数据,适用于数据库压力测试和功能验证场景,十分钟内轻松创建十万条记录。 可以快速生成10万条测试数据,在项目中就不需要手动输入了。
  • 方法.pdf
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    本文档《实用的弱监督方法》探讨了在标注数据稀缺的情况下,如何有效利用弱监督技术提升机器学习模型性能的方法和实践应用。 如今,大多数数据科学家和工程师依赖于高质量标记的数据来训练机器学习模型。然而,手工构建这样的训练集既耗时又昂贵,这导致许多公司的ML项目难以推进至完成阶段。幸运的是,存在一种更为实际的方法。 在《使用弱监督进行深度学习》这本书中,作者Wee Hyong Tok、Amit Bahree和Senja Filipi介绍了如何利用Snorkel等工具创建产品级别的机器学习模型。通过此书,读者可以学会运用来自Snorkel的弱标记数据集来构建自然语言处理和计算机视觉项目。此外,鉴于许多公司在进行ML项目的初期阶段就难以推进,本书还提供了关于如何交付所开发深度学习模型的具体指南。
  • 城市
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    迅速创建城市是一款模拟经营游戏,玩家在游戏中可以体验到从零开始规划和建设一座城市的乐趣。通过合理布局住宅区、商业区及工业区等来吸引居民并促进经济发展。 这款插件能够快速生成逼真的城市高楼模型,只需贴上相应的纹理图即可模拟真实的城市景观,适用于制作配楼场景。
  • 学习Yolov7(源码).rar
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    本资源提供了一种利用半监督学习方法改进YOLOv7目标检测算法性能的代码实现。通过结合有标签和无标签数据,有效提升了模型在大规模数据集上的精度与效率,适用于计算机视觉领域的研究者和技术开发者使用。 半监督学习是机器学习领域的一种方法,它利用少量标记数据和大量未标记数据来训练模型。在本场景中,我们关注的是如何应用这种技术到YOLOv7的训练过程中。YOLO(You Only Look Once)是一种实时的目标检测系统,它的最新版本YOLOv7在速度与精度上都有显著提升,并且在不断优化中。 YOLOv7的设计目标是更快、更准确地进行目标检测。它改进了以往YOLO系列的架构,引入了新的网络设计和技术,如Mish激活函数、自适应锚框(Adaptive Anchors)、路径增强(Path Aggregation)等。这些创新有助于提高模型的性能,尤其是在小物体检测和密集目标检测方面。 半监督学习在训练YOLOv7中的应用通常涉及到以下几种策略: 1. **伪标签**:利用预训练的模型对未标记数据进行预测,生成这些数据的假标签。然后,这些假标签被用作训练数据的一部分,帮助模型进一步学习和调整。 2. **联合训练**:结合有标签和无标签数据一起训练模型,使得模型能够从大量的未标记数据中学习到更多的模式和特征。 3. **一致性正则化**:在不同的数据扰动或模型变体下,模型对相同输入的预测应保持一致。这可以鼓励模型学习到更鲁棒的特征,减少过拟合。 4. **分阶段训练**:将模型分为两个或多个部分,每个部分分别在有标签和无标签数据上进行训练,然后交换和融合学到的知识。 5. **时间衰减(Label Smoothing)**:对于伪标签,可以使用时间衰减策略,即随着时间的推移逐渐降低对伪标签的信任度,从而促使模型更加依赖于新产生的预测。 在基于半监督学习训练YOLOv7的源码中,我们可以期待看到上述策略的具体实现细节。这包括数据预处理、模型初始化、损失函数定义、优化器选择、训练循环控制以及伪标签生成和更新机制等。通过阅读和理解这些源代码,开发者可以深入学习如何在实际项目中应用半监督学习来优化目标检测模型。 具体操作时,源码可能包含以下几个关键部分: 1. **数据加载模块**:处理有标签和无标签的数据集,包括读取图像、标注信息以及生成伪标签等。 2. **模型结构**:定义YOLOv7的网络架构,包括卷积层、池化层及激活函数等。 3. **损失函数**:定义用于训练的损失函数,并考虑如何处理伪标签的不确定性问题。 4. **训练循环**:控制训练过程中的前向传播、反向传播和优化步骤,同时可能包含时间衰减与一致性正则化的策略。 5. **验证与评估**:在验证集上定期评估模型性能,使用mAP(平均精度)等指标进行评价。 6. **保存与加载模型**:提供保存模型权重的功能,并支持从现有模型继续训练。 基于半监督学习训练YOLOv7是一种有效的利用大规模未标记数据提升目标检测系统性能的方法。通过深入理解并实践相关的源代码,开发者不仅可以掌握半监督学习的基本原理,还能了解到如何将这些技术应用于实际的深度学习项目中,从而提高目标检测系统的整体性能。
  • 学习精准3D人脸重(Deep3DFaceReconstruction)
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    Deep3DFaceReconstruction项目运用了先进的弱监督深度学习技术,实现了高精度的三维人脸建模与重建。通过分析少量标注数据和大量未标记图像,该模型能够准确捕捉面部特征及表情变化,为虚拟现实、动画制作等领域提供强大的技术支持。 这篇论文介绍了一种使用弱监督学习进行精确3D人脸重建的方法,并通过TensorFlow实现了基于CNN的面部姿势和咬合快速、准确且鲁棒的建模。该方法在FaceWarehouse,MICC Florence以及BU-3DFE等多个数据集上展现了最优性能。 训练代码现已公开发布。其主要特征包括: 1. 准确形状:此方法能够以高精度重建脸部结构。 2. 定量评估结果表明,在多个基准测试中的表现优异(误差单位为mm): - FaceWareHouse: 2.19±0.54 - MICC Florence: 1.84±0.38 - BU-3DFE: -- (未提供具体数值) 该方法在IEEE计算机视觉和模式识别研讨会(CVPRW)的《关于面部表情及手势分析与建模》专题研讨会上获得了最佳论文奖。
  • 如何为现有字典?
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    本教程将指导读者快速掌握为现有的数据库生成全面的数据字典的方法和工具,帮助更好地理解和维护数据库结构。 数据字典是数据库管理系统中的一个重要组成部分,它存储了关于数据库结构、字段、关系以及其它元数据的信息。在数据库设计和管理中建立数据字典能够帮助我们更好地理解数据的组织方式,提高数据管理和查询效率。以下是如何快速为现有数据库建立数据字典的详细步骤和相关知识点: 1. **定义数据字典**: 数据字典是描述数据库结构的工具,它包含了表、视图、索引、字段、约束等对象的详细信息。数据字典不仅用于数据库设计,还用于性能监控、审计和文档化。 2. **元数据获取**: - 元数据是关于数据的数据,如数据库的结构、表的定义、字段信息、索引详情等。 - 在Java中可以使用JDBC(Java Database Connectivity)API来获取元数据。例如,`Connection.getMetaData()`方法返回一个`DatabaseMetaData`对象,提供了一系列的方法来获取数据库的元信息。 3. **MetadataCreator.java**: 这个文件名可能表示一个Java类,该类负责从数据库获取元数据并创建数据字典。它可能包含对`DatabaseMetaData`对象的调用,如`getTables()`, `getColumns()`, `getPrimaryKeys()`等,来获取数据库对象的详细信息。 4. **使用工具**: 除了手动编程外,还有现成的工具可以辅助创建数据字典。例如,许多数据库管理工具(如MySQL Workbench, SQL Server Management Studio, Oracle SQL Developer)内置了元数据导出功能,能自动生成数据字典报告。 5. **源码分析**: 如果`MetadataCreator.java`是源代码,则可以通过以下步骤来理解其工作原理: - 连接到数据库:通过提供数据库URL、用户名和密码完成。 - 获取`DatabaseMetaData`实例,并调用相关方法获取所需信息,如表信息(`getTables()`),列信息(`getColumns()`)等。 - 处理这些信息,例如提取表名、列名、数据类型、约束条件等并进行格式化输出。 6. **步骤详解**: - 连接数据库:使用JDBC驱动建立与数据库的连接。 - 获取元数据:通过`DatabaseMetaData`对象获取各种所需的信息。 - 解析元数据:遍历并解析这些信息,提取必要的细节如表名、列名等。 - 格式化输出:将解析后的信息整理成易于阅读的形式(例如CSV或JSON)以便进一步处理或者直接查看。 - 保存或展示:将格式化的数据字典存储到文件中或者数据库里,也可以在应用程序界面显示。 7. **最佳实践**: - 自动化获取和更新数据字典的过程,减少人为错误的发生。 - 将生成的数据字典纳入版本控制系统以便于追踪变更历史。 - 确保文档的清晰度与易用性,并添加必要的注释说明以帮助理解。 通过以上步骤和知识,你可以快速地为现有的数据库构建一个全面的数据字典,有效地管理和维护你的数据库系统。
  • 学习Yolov7源码与完整集(课程设计).zip
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    本项目提供了一个基于半监督学习优化的YOLOv7模型训练代码和完整数据集,适用于计算机视觉领域的课程设计。 基于半监督学习训练的Yolov7源码及全部数据集(课程设计).zip 文件包含了已通过导师指导并获得97分高分的完整项目,适用于课程设计或期末大作业。该项目无需任何修改即可直接下载使用,并且确保可以顺利运行。
  • PytorchDeep3DFaceReconstruction: 精准3D人脸重
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    本研究采用PyTorch框架开发了Deep3DFaceReconstruction系统,在弱监督条件下实现高精度的3D人脸重建,为面部识别和动画领域提供有力支持。 弱监督学习的精确3D人脸重建:从单个图像到图集的回购协议Pytorch版本。此存储库仅包含重建部分,因此您可以使用该库来训练网络,并且可以利用预训练模式进行操作。特征神经网络中我采用mtcnn裁剪原始图片并检测5个地标点。大部分代码来源于pytorc3d项目。 在此过程中,我会用渲染后的图像来进行评估和展示。如果估计的内在参数是在原图基础上处理的结果(即preprocess),那么最终渲染出来的图像会有所不同。因此,在此添加了estimate_intrinsic函数以获取内部参数。 例子: 这里有一些示例: - 原始图片 - 裁剪后图像 - 渲染后的图像 文件架构如下所示: ├─BFM 相同于Deep3DFaceReconstruction目录 ├─dataset 存储裁切过的图片│ └─Vladimir_Putin(示例用户) └─examples