Unlearning-CIFAR10 ResNet18 Weights

kaggle2023-08-05 更新2024-03-08 收录

深度学习

机器学习遗忘

数据链接：

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资源简介：

ResNet18 Model Weights for NeurIPS 2023 Machine Unlearning Challenge StartingKit

NeurIPS 2023机器遗忘（Machine Unlearning）挑战赛起步套件所用的ResNet18模型权重

创建时间：

2023-08-05

CADNET

3D模型识别

深度学习

我们介绍了 CADNET 数据集，它是 43 个类别的 3,317 个 3D 工程模型的注释集合。由于大型注释数据集的可用性以及 GPU 形式的足够计算能力，最近提出了许多基于深度学习的对象分类解决方案，特别是在图像和图形模型领域。然而，针对 CAD 模型的功能分类任务提出的解决方案很少。因此，对于这项研究，CAD 模型已从工程形状基准 (ESB)、国家设计存储库 (NDR) 中收集，并使用建模软

OpenDataLab2026-07-12 更新1690

多任务光性能监测实验数据

光通信性能监测

深度学习

该成果通过实验搭建不同调制格式的相干通信系统，对每种调制格式和不同OSNR的数据进行强度和差分相位分析并使用Python构建的深度学习网络实现光性能监测。通过调制格式识别精度和OSNR的监测误差等验证模型的准确性。实际建模实现的光性能监测结果数据由Python软件得到。最后，由Matlab对数据进行做图处理。支撑论文“Join Modulation Format Identification an

国家基础学科公共科学数据中心160

Image Synthesis with a Convolutional Capsule Generative Adversarial Network- Prepared Data

图像合成

深度学习

A set of prepared datasets for running experiments to replicate paper (see below). List of data: Training capspix2pix: crops256.zip - folder containing 256x256 crops from the original dataset for trai

Mendeley Data2024-03-27 更新110

Training and Validation Dataset of MgAl2O4 SEM Fracture Images for "Toward Quantitative Fractography Using Convolutional Neural Networks"

材料断裂分析

深度学习

This is a dataset of SEM fracture images for training and validation of deep learning algorithms. The fracture surfaces of the MgAl2O4 ceramic material can be used to train a convolutional neural net

DataCite Commons2024-02-26 更新190

地面工程阶段识别模型数据

施工进度识别

深度学习

基于深度学习的施工进度识别技术，通过高度智能化的数据处理与分析，得到地面工程施工阶段识别模型数据集合，为建筑行业带来了革命性的管理变革，增强了施工过程的透明度与可控性，显著提升了项目的安全性、效率和经济效益。1.数据采集：采集海量不同施工阶段的多样化现场场景数据，为模型训练提供了丰富的真实数据基础。 2.数据处理：（1）数据预处理：首先对基于多任务联合优化的工程进度识别模型训练进行预处理，然后进

浙江省数据知识产权登记平台2024-09-19 更新160

Unlearning-CIFAR10 ResNet18 Weights

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