Caltech 256是什么？ Caltech 256数据集是加利福尼亚理工学院收集整理的数据集，该数据集选自Google Image数据集，并手工去除了不符合其类别的图片。在该数据集中，图片被分为256类，每个类别的图片超过80张。 为什么要用Densenet1...
...异越大，迁移效果越差。我们同样发现，对于 Simpson 和 Caltech256 数据集而言，冻结会使得准确率大大下降。这在 Simpson 数据集中可以理解，原因可能是域的区别太大了：在 ImageNet 中都是自然图像，但在 Simpson 中大多数都是素色...
...和 LabelMe 数据集（在标准化上不如 ImageNet）。ImageNet 从 Caltech101（2004 年一个专注于图像分类的数据集，也是李飞飞开创的）。ImageNet 不但是计算机视觉发展的重要推动者，也是这一波深度学习热潮的关键驱动力之一。截至 2016 ...
...ology的Computation & Neural Systems group Computation & Neural Systems :: CALTECH此外Jeff Hawkins在TED的演讲也值得一看Jeff Hawkins: How brain science will change computingTED演讲：Jeff Hawkins.大脑研究将改变计算机科学【高清中文字幕...
...集（这个数据集样本缺乏标准化）。ImageNet数据集脱胎于Caltech101（2004年的一个数据集，侧重于图像分类，同样由Fei-Fei Li团队研发），所以我个人还是认为ImageNet是类似Stanford10 ^ N的。ImageNet在推动物体识别到一个新的领域—...
...始在这一训练集上对 AlexNet 模型进行训练。然后我们在 Caltech-256 数据集和 PASCAL VOC 2007 数据集的图像分类任务中对学习后的 AlexNet 模型进行了评估，并且也在 PASCAL VOC 2007 数据集的物体识别相关任务中做了检测。图像分类我们使...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
