数据就像是新的石油，而事实上只有少数几个大玩家才有强大能力去这控制这种新的货币。谷歌和脸书非常慷慨地免费提供自家最新型的机器学习算法和软件包，因为现在进入算法世界的门槛已经是相当低了。自从被史蒂夫• 鲍尔默冠以恶名到成为微软公司不可或缺的部分，开源已经走过了一段漫长的路程。大量的开源项目正在推动数据科学、数字分析和机器学习的发展。
计算机视觉社区一直渴望找到一种方法，让计算机和人类都能够理解室内场景的复杂性。通过交互式模拟环境创建了没有真实标签的逼真合成数据集，推动了对这些环境的整体理解的快速进展。
木推车加马？得到马车和电动马；香蕉加帆船？得到香蕉帆船；鸡蛋加躺椅？得到鸡蛋椅。
大型语言模型（LLM）的自然语言理解与生成能力一直备受称赞，特别是 ChatGPT 等对话式语言模型能够与人类流畅、自然地进行多轮对话。
从自动驾驶汽车到自动机器人等领域，光学 3D 距离传感器与 RGB-D 相机的应用一样广泛，它可以生成丰富而精确的 3D 环境地图。
学习了一段时间的机器学习发现除了各种算法原理的公式推导比较麻烦之外，没有数据也是很痛苦，在训练各种算法模型的时候，一个良好的数据集就已经成功一大半了，那么剩下的就是调参优化。那么问题来了，不是任何时候我们都有一个现成的数据集可用，公共的数据集毕竟有限，如果自己去采集数据那么同样很烦，这是我们就要考虑自动生成数据集了。除了随机生成数据这种简单的方法之外，目前机器学习算法领域有各种函数库可以让我们调用，编程的难度不大，所以今天给大家介绍几个自动生成数据的Python库。
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
作者丨陈怡然 论文地址：https://openreview.net/pdf?id=Heggj7GSZ5 网页地址：https://mtg-benchmark.netlify.app/ 1 前言 随着
对生成数据集和真实数据集差异的探究目前也有不少成果，比如学习不同任务通用的图像特征、学习图像风格迁移等，这样可以让生成数据集中的图像看上去更像真实图像。不过这篇论文的作者们认为，图像风格的差异其实只是很小的因素，更重要的差异在于图像内容的差异，而且生成的图像应当对新的任务有帮助。以往的图像生成方法只能覆盖有限的场景、有限的物体、有限的变化，对真实世界物体的多变性和属性的分布刻画不足；而且作者们提出，以KITTI数据集为例，它的数据是在德国采集的，但也许别的研究人员使用这个数据集训练的系统是想要在日本使用的，场景内容一定会有所不同；甚至服务的任务目标也可以不同。这都是现有的数据生成方法没有解决，甚至没有考虑的方面。如果完全在虚拟环境中复制重现的话，资金和时间成本也都非常高昂。
大数据文摘授权转载自将门创投 作者：seven_ 电影《盗梦空间》中有这样一句非常经典的台词： “世上最具有可塑性的寄生虫是什么？是人类的想法。人类大脑中一个简单的想法，就可以建立一座庞大的城市。有时一个想法也可以改变世界，并改写一切规则，这就是我为什么要从梦中把它盗取出来的原因”。 人类脑海中迸发出的想法，具有非常强大的可塑性和创造力，有时可以影响世界，甚至改变世界。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2303.09553 项目主页： https://www.camel-ai.or
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也无处不在，100%的团队报告说由于训练数据不足而导致过严重的项目
文章来源：新智元 https://mp.weixin.qq.com/s/1A3dzES_TSIQqUG1fr32_g 导读 没有优质数据，再强大的模型也无法发挥作用。最近有研究人员发现，GPT-3+DALL-E 2模型如果结合在一起，就能自动生成海量的带标签数据，可以用来扩增和平衡数据集、抵御对抗攻击等。 巧妇难为无米之炊，没有数据何以训模型？ 根据2022年Datagen对300个计算机视觉研发团队的调研结果，99%的CV团队因为训练数据不足而取消了该机器学习项目。 与此同时，收集数据带来的模型训练延迟也
历时一年多，快手研发人员在手部数据生成、数据真实化、网络定制化与轻量化、领域迁移等多个方面进行了大量探索，提出了领域特征自适应对齐和显式教师网络等方法，提高了跨域训练效果，降低了不合理手型概率，相关工作分别发表在 ACMMM 2020 和 BMVC 2020 上。
https://www.github.com/wpeebles/gangealing
「身边枪林弹雨，NPC八风不动」的哏，已经让「加拿大邓超」贱贱老师拍成热卖电影了。
华为诺亚方舟实验室联合北京大学和悉尼大学发布论文《DAFL：Data-Free Learning of Student Networks》，提出了在无数据情况下的网络蒸馏方法（DAFL），比之前的最好算法在 MNIST 上提升了 6 个百分点，并且使用 resnet18 在 CIFAR-10 和 100 上分别达到了 92% 和 74% 的准确率（无需训练数据），该论文已被 ICCV2019 接收。
作者：Michael Dietz，Waya.ai创始人 原文：SimGANs - a game changer in unsupervised learning, self driving cars, and more 译者：王安阳 上海交通大学研究生在读 责编：王艺 寻求报道及投稿请请联系wangyi@csdn.net，加微信Qunnie-Yi申请入群。 【编者按】 本文为苹果最新AI论文SimGANs写就，作为GANs的变种，SimGANs一经提出便引发众议。本文分析论文思想及代码，并就将SimG
代码：https://github.com/wayaai/SimGAN 下文介绍有不少改进。链接不少是链接到代码。阅读原因可点击相关链接。
图像合成是指组合不同图像中的部分区域以合成一张新的图像，一个常见的用例是肖像图片的背景替换。为了获得高质量的合成图像，经常需要专业人员手动执行多个编辑步骤，例如图像分割、抠图、前景色彩去污，即使使用复杂的图像编辑工具，这些步骤也是非常耗时的。
大规模语言模型（LLM）使用户可以借助提示和上下文学习来构建强大的自然语言处理系统。然而，从另一角度来看，LLM 在特定自然语言处理任务上表现存在一定退步：这些模型的部署需要大量计算资源，并且通过 API 与模型进行交互可能引发潜在的隐私问题。
【导读】AI可以从自己生成的「合成数据」中学习，最重要的是，能够大幅提升数据问题解决和代码生成的能力。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
1、网页版：Generatedata1.1 预览1.2 功能介绍1.2.1 自定义数据集名称1.2.2 选择城市1.2.3 数据集1.2.4 导出类型1.2.5 导出记录数量1.2.6 导入 MySQL2、客户端：spawner2.1 预览2.2 功能介绍2.2.1 数据集2.2.2 输出格式2.2.3 导入数据库3.代码生成：pydbgen3.1 安装3.2 使用方法
标题：se(3)-TrackNet: Data-driven 6D Pose Trackingby Calibrating Image Residuals in Synthetic Domains
本项目说是使用Keras，但使用的都是Tensorflow下的keras接口，本项目主要是用于声纹识别，也有人称为说话人识别。本项目包括了自定义数据集的训练，声纹对比，和声纹识别。
来源：AI科技评论本文约4100字，建议阅读7分钟数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advanc
1）提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题，并且易于生成潜码，与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他对一切具有变革性的事物都感兴趣，这里是他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。雷锋网整理。
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：李梅、王玥 编辑：陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, challeng
数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 作者 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下，数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中，数据集通常是固定的，开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在，数据迭代成为重心，因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近，斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, ch
随着大语言模型（Large Language Models）的爆火，例如 ChatGPT，GPT-4，PaLM，LLaMA 等，如何让大语言模型更好的应对有很长的上下文信息（超出其最大处理长度）的场景并利用相关历史信息做复杂的推理，成为一个热点研究话题。现有的主流做法是给大语言模型增加记忆（memory）模块，在需要的时候从记忆模块中提取相关的历史信息帮助大语言模型。
程序小哥 Vijish Madhavan 刚刚开源了他搞的去纹身模型 SkinDeep，下面是这个 AI 应用到那个 AI 身上的效果，看起来效果杠杠的。
【新智元导读】使用真实数据所带来的隐私问题极大地阻碍了数据科学的发展。MIT 的本篇论文描述了一种自动创建合成数据的机器学习系统，这种合成数据与真实用户所产生的数据完全不同，却仍可用于开发和测试数据科学中的算法和模型。研究提出的 Synthetic Data Vault （SDV）可以从真实数据库中构建一个机器学习模型，来创建人造或合成数据。这一算法称为“递归条件参数聚合”（recursive conditional parameter aggregation）。研究显示，使用合成数据和使用真实数据的数据科
手绘动画已经存在了超过100多年，即使在电子产品时代也是十分流行，可以使用绘图平板电脑或者数字软件进行手绘。
前几天，OpenAI被《纽约时报》起诉，并要求索赔数十亿美元。诉状中，列举了GPT-4抄袭的多项罪证。
我们已经分三期关于CVPR 2018（计算机视觉和模式识别）会议：第一部分专门讨论计算机视觉的GAN，第二部分涉及关于识别人类（姿势估计和跟踪）的论文，第三部分涉及合成数据。 今天，我们深入探讨最近一直在兴起的深度学习领域的细节：领域适应。 对于这个NeuroNugget，我很高兴为您呈现我的共同作者Anastasia Gaydashenko，他已离开Neuromation并继续加入思科...但他的研究继续存在，这就是其中之一。
上一次使用了text_renderer尝试生成类似于银行卡的数据，但是实际下来效果并不好，我分析了一下原因：
基于大型语言模型（LLM），开发者或用户可以通过描述任务，并给出几个样例来构造自然语言提示，很轻松地就能实现指定的功能。
Chapter 36、When you should train and test on different distributions(何时应该在不同的分布下训练和测试)
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络
生成对抗网络(Generative adversarial networks，简称GANs)由Ian Goodfellow于2014年推出，近年来成为机器学习研究中非常活跃的话题。GAN是一种无监督生成模型，它隐含地学习底层分布。在GAN框架中，学习过程是两个网络之间的极大极小博弈，一个生成器，生成给定随机噪声向量的合成数据，一个鉴别器，区分真实数据和生成器的合成数据。
视频超分旨在对低分辨率视频提升分辨率的同时对细节进行增强(可能还会附带噪声抑制、压缩伪影移除亦或取出运动模糊)。现有的视频超分方案大多在合成数据上进行训练，这种简单的退化机制在面对真实场景的复杂退化时就会出现严重的性能下降。因此，如何将学术界的视频超分方案应用到真实场景，或者缩小两者之间的性能差异就更为值得进行探索与研究 。
在过去的十年中，出现了许多涉及计算机视觉(CV)的项目，无论是小型的概念验证项目还是更大规模的生产应用。应用计算机视觉的方法是相当标准化的:
换句话说，如果不能给模型提供「新鲜的数据」，即由人类标注的数据，其输出质量将会受到严重影响。
AI科技评论按：伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集，这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本
真实世界场景中的视频超分辨率（VSR）是一项具有挑战性的任务，其目的是提高低质量视频的质量，从而产生高质量的结果。
近年来，深度学习（Deep Learning，DL）技术取得了突飞猛进的发展，在一些人工智能任务（如图像分类、语音识别等）中取得了突破。互联网巨头，如谷歌、Facebook 和亚马逊，都在提供由 DL 驱动的服务和产品方面进行了大量投资[1]。然而，高度非线性、非凸函数建模的深度神经网络（Deep neural networks，DNNs）本质上非常容易受到对抗性输入（Adversarial inputs）的影响。对抗性输入是由对手（攻击者）设计的恶意样本，目的是触发 DNNs 的不当行为。
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