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从图像标注开始,用 Byzer 加 Xtreme1 完成图像实例分割训练

相比直接使用标注工具诸如 Lableimg 以及 Pytorch 等框架, 使用 Xtreme1 和 Byzer 则更适合形成一个完整和顺畅的工作流,我们会在文章中体会到这一点的。...然后安装如下三个软件: Xtreme1 标注平台 安装文档参考: https://github.com/basicai/xtreme1 Byzer Notebook 安装文档 Byzer Notebook...安装 Byzer-lang 执行引擎 Byzer-lang 安装 标注 Xtreme1 最快捷的体验方式是 Docker ,启动后,需要先自助注册一个账号,然后登录。...实际上,这个标注文件以及原始的图片,都在 Minio上,该存储是 Xtreme1 自带的一个对象存储。Byzer 可以直接访问这个存储,所以无需下载和手动写代码去拉取图片。...接着安装 Xtreme1 数据源插件: 安装完成后,可以给 Minio 设置连接信息: 注意, endpoint 需要修改成一个实际的地址。

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40种语言、9项推理任务,谷歌发布新的NLP基准测试Xtreme

谷歌今天发布了一个自然语言处理系统基准测试Xtreme,其中包括对12种语言家族和40种语言进行的9项推理任务。...谷歌也在官博上介绍了Xtreme: https://ai.googleblog.com/2020/04/xtreme-massively-multilingual-multi.html ?...选择Xtreme作为基准测试是为了最大限度地扩大多样性,扩大现有任务的覆盖面,以及提供训练数据。...Google的Xtreme基准支持的任务 模型要先在跨语言学习的文本上进行预训练后,才能在Xtreme上进行测试。然后,考虑到英语是最有可能具有标记数据的语言,他们必须针对特定任务的英语数据进行微调。...Xtreme基准测试的代码和数据已经在GitHub上开源,还有运行各种基线的示例。 GitHub链接: https://github.com/google-research/xtreme

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覆盖40种语言:谷歌发布多语言、多任务NLP新基准XTREME

近日,来自 CMU、谷歌研究院和 DeepMind 的科学家们提出了覆盖四十种语言的大规模多语言多任务基准 XTREME,希望一举解决这个问题。...在 XTREME 大规模多语言多任务基准上选择 40 种不同类型的语言,这是为了实现语言多样性、现有任务覆盖以及训练数据可用性的最大化。...论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.11080.pdf 项目地址:https://github.com/google-research/xtreme XTREME 论文的并列一作是...XTREME XTREME 中的任务涵盖了句子分类、结构化预测、句子检索和问答等一系列样式,因此,为了使模型在 XTREME 上取得好的表现,就必须学习可以泛化至多标准跨语种迁移设置的表征。 ?...XTREME 支持的任务类型。

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40种语言、9项推理任务,谷歌发布新的NLP基准测试XTREME

近日,谷歌联合CMU、DeepMind推出的《XTREME:评估跨语言泛化的大规模、多语言、多任务基准》(XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark...1 XTREME设计原则 正如谷歌论文的标题,XTREME是一个基准,用来评估跨语言迁移学习的好坏,在多样化和具有代表性的任务和语言上,其选择构成基准的任务和语言主要考虑的原则包括:任务的难度、...2 XTREME任务一览 XTREME包含9个任务,共有4个类别,可以在不同的意义层次上进行推理。任务概述如上表所示。...综上,XTREME中包含的任务涵盖了一系列范式,包括句子分类,结构化预测,句子检索和问题解答。...随后,XTREME 在目标语言上评估模型的zero-shot跨语言迁移性能。

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百倍训练效率提升,微软通用语言表示模型T-ULRv5登顶XTREME

机器之心报道 编辑:陈萍、蛋酱 微软打造的图灵通用语言表示模型 T-ULRv5,登顶 Google XTREME 公共排行榜。...刚刚,微软打造的最新图灵通用语言表示模型 T-ULRv5 模型再次成为 SOTA 模型,并在 Google XTREME 公共排行榜上位列榜首。...这一结果标志着微软重返排行榜榜首,此前微软的 T-ULRv2 模型也曾位居 XTREME 排行榜首。...之所以选择 XTREME 的语言作为基准,是为了最大限度地增加语言的多样性、现有任务的覆盖面和训练数据的可用性。...XTREME 包含的任务涵盖了一系列的范例,包括句子文本分类、结构化预测、句子检索和跨语言问答。因此,要使模型在 XTREME 基准测试中取得成功,模型必须学习适用于标准跨语言迁移设置的表示。

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ICLR 2022 | 减少跨语言表示差异,字节跳动AI Lab通过流形混合增强跨语言迁移

下表 [2] 展示了 XTREME 任务上基线模型在不同任务上的跨语言迁移性能差异 (cross-lingual transfer gap,源语言性能和目标语言平均性能差异) 。...实验结果 本文在 XTREME 数据集上对 X-Mixup 的效果进行验证。XTREME 数据集包含分类、结构化预测、QA 等跨语言理解任务,覆盖了 40 种语言。 实验结果表明: 1....2.X-Mixup 取得了 XTREME 七个任务中四个任务的最好效果 (Table 3)。...同时,X-Mixup 结合自研多语言表示的方案 Polyglot 在 XTREME leaderboard 上保持了 4 个月的第一名(2021.4~2021.8)。...XTREME: A Massively Multilingual Multi-task Benchmark for Evaluating Cross-lingual Generalization.

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系统架构师论文-论基于构件的软件开发(测井资料处理与解释集成软件)

基于构件开发的软件方法在本单位更能体现作用- 在“测井资料处理与解释集成软件"项目的设计和实施过程中,我使用了基于构件开发的方法,充分利用公认的构件技术-C0M/DC0M和AD0等,使用已有的商业构件-Xtreme...客户端应用程序采用Microsoft Visual C-开发,本单位已经购买了 Xtreme的使用权,Xtreme是基于VC的MFC框架的界面构件,它是微软的合作伙伴,能经过简单的几歩向导就能产生美观的软件界面...,它生成的界面具有一致性,対于测井解释集成应用,统一的界面可以降低软件的学习难度,増强软件的易用性,使用Xtreme,我非常方便地实现了界面设计和开发工作。...基于构件的软件开发,可以缩短软件产品的开发周期,提高软件质量,但是如果构件选择不当或使用方法不当,也会带来一些麻烦,在构件的使用上,我也走了一些弯路,如在使用Xtreme上,由于购买了它的源代码,曾将某些绘制模块建立在其源代码级别的紧密耦合...,当Xtreme提供的新的版本后,这些紧密耦合的模块无法适应新版本,如果想继续应用,必须再进行同样的开发工作,最后我放弃了某些紧密耦合的功能,将绘制交互与Xtreme完全隔离开,后续的版本升级再没有带来任何问题

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