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基于mscoc的大规模场景文本数据集。COCO Text V2.0包含63686个图像和239506个带注释的文本实例。分段掩码为每个单词添加了注释,允许精细的级别检测。 https://bgshih.github.io/cocotext/

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用于情感分析的数据集,其中包含11855个句子的语法分析树中215154个短语的细粒度情感标签,并为情感组成提出了新挑战。https://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

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大规模(1000小时)阅读英语语音的语料库。 http://www.openslr.org/12/

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数据集包括图片和问题,以及对应回答问题标准的 Program https://cs.stanford.edu/people/jcjohns/clevr/

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传统的图二分类问题

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OpenI 海参是一套视频编码软件,其中包含了两个基于深度学习的编码工具:基于CNN的环内滤波技术,基于CNN的块级自适应分辨率编码技术。

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数据集

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启智章鱼项目(OPENI-OCTOPUS)是一个集群管理和资源调度系统,支持在GPU集群中运行AI任务作业(比如深度学习任务作业)。平台提供了一系列接口,能够支持主流的深度学习框架。

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OpenI / MMCV
Python 2 0

MM系列基础架构

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在不同类型的芯片(GPU/NPU/CPU/FPGA/ASIC等)与AI计算框架之间制定算子接口标准,并提供用于验证接口可行性和代码级别语义规范的AI算子标准开源项目。

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用于二进制情感分类的数据集,提供了25,000张极地电影评论供培训,25,000张用于测试也有其他未标记的数据可供使用。 http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

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来自大众旅行车,用于移动机器人和自动驾驶研究。以10-100Hz记录了6个小时的交通场景。场景范围从农村的高速公路到具有许多静态和动态对象的市中心。 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php

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SVHN是一个现实世界的图像数据集,用于开发机器学习和对象识别算法,超过600,000位数的图像。SVHN是从Google街景图像中的门牌号获得的。http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

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