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摘要: BioDeepAV:一个多模态基准数据集,包含超过1600个深度伪造视频,用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。 2024-11-29, 由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集,它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力,这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。 阅读全文
posted @ 2024-12-03 16:13 数据猎手小k 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)
摘要: DriveMLLM:一个专为自动驾驶空间理解任务设计的大规模基准数据集,包含2734张前置摄像头图像,并引入了绝对和相对空间推理任务。 2024-11-20, 由武汉大学、中国科学院自动化研究所、悉尼科技大学、牛津大学等合创建了DriveMLLM数据集,该数据集是自动驾驶领域首个专为评估多模态大型语言模型(MLLMs)空间理解能力而设计的基准,对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。 阅读全文
posted @ 2024-12-02 18:00 数据猎手小k 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)
摘要: EmbodiedCity:首个基于真实城市环境的具身智能基准测试平台。 2024-10-13,由清华大学创建的EmbodiedCity数据集,标志着Embodied AI研究从室内走向户外,为人工智能提供了一个更接近现实世界的测试环境。 阅读全文
posted @ 2024-12-02 17:54 数据猎手小k 阅读(62) 评论(0) 推荐(0)
摘要: AdaR2R:包含9个导航任务,覆盖3个不同的Matterport3D场景,专注于支持在连续室内环境中进行视觉语言导航的研究,特别是涉及动态障碍物的路径规划。 2024-11-28,由NVIDIA、上海大学和新加坡科技学院联合创建的AdaR2R数据集,旨在通过在连续室内环境中引入移动的人类障碍物,提升机器人导航任务的复杂性和现实世界适应性。 阅读全文
posted @ 2024-12-02 17:44 数据猎手小k 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
摘要: HNTS-MRG 2024 Challenge:是一个包含200个头颈癌病例的磁共振图像及其标注的公开数据集,旨在推动AI在头颈癌放射治疗自动分割领域的研究。 2024-11-28,由德克萨斯大学MD安德森癌症中心创建HNTS-MRG 2024 Challenge数据集,目的通过公开数据集推动自动分割算法的发展,这对于提高放射治疗的精确性和效率具有重要意义。 阅读全文
posted @ 2024-12-02 17:39 数据猎手小k 阅读(57) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2024-11-20, 由武汉大学、中国科学院自动化研究所、悉尼科技大学、牛津大学等合创建了DriveMLLM数据集,该数据集是自动驾驶领域首个专为评估多模态大型语言模型(MLLMs)空间理解能力而设计的基准,对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。 一、研究背景: 自动驾驶技术的发展需要对3D环境 阅读全文
posted @ 2024-11-28 17:48 数据猎手小k 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2024-04-18,由国防科技大学大数据与决策实验室联合东南大学和清华大学共同创建了CMNEE数据集,这个数据集为军事领域的事件抽取研究提供了宝贵的资源,解决了该领域数据稀缺的问题,对情报分析和决策辅助等应用具有重要意义。 一、研究背景: 事件抽取是从非结构化文本中提取结构化信息的过程,它通常被分 阅读全文
posted @ 2024-11-26 19:16 数据猎手小k 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2024-11-11,由斯坦福大学创建的FineTuneBench数据集,揭示了商业大型语言模型(LLMs)微调API在新知识学习和现有知识更新方面的显著不足,这对于理解和改进LLMs的适应性和可靠性具有重要意义。 一、研究背景: 随着大型语言模型(LLMs)在软件开发、医疗等领域的广泛应用,确保这 阅读全文
posted @ 2024-11-26 14:18 数据猎手小k 阅读(31) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2024-11-22 ,由格拉斯哥大学创建的OSPTrack数据集,目的是通过捕获在隔离环境中执行包和库时生成的特征,包括静态和动态特征,来识别开源软件(OSS)中的恶意指标,特别是在源代码访问受限时,支持在运行时高效检测方法。 一、研究背景: 开源软件(OSS)已成为互联网和网络供应链链中不可或缺 阅读全文
posted @ 2024-11-26 14:16 数据猎手小k 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 2024-11-22,由Google DeepMind和MATS机构创建的ViSTa数据集,为评估视觉语言模型(VLMs)在理解基于顺序的任务方面的能力提供了新的视角,这对于强化学习中的成本降低和安全性提升具有重要意义。 一、研究背景 强化学习(RL)在需要复杂顺序决策的任务中表现出色,如游戏和机器 阅读全文
posted @ 2024-11-26 14:14 数据猎手小k 阅读(47) 评论(0) 推荐(0)
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