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How to Fine-Tune BERT for Text Classification

Amazon Fine Food Reviews 是由亚马逊的食品评论组成的数据集，其包含截止 2012 年 10 月在亚马逊网站上的 568454 条食品评论信息，其包括用户信息、评论内容、食品信息和食品评分等数据。 该数据集由 Kaggle 于 2013 年发布，相关论文有《From amateurs to connoisseurs: modeling the evolution of user expertise through online reviews》。

CLUENER2020 中文细粒度命名实体识别 Fine Grained Named Entity Recognition

FineGym is provided by the Chinese University of Hong Kong.本数据集由香港中文大学提供。 finegym_categories.zip finegym_v1.0.zip

本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊，与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大，只有细微的极小局部的差别，而图像修复则是图像中缺失一部分，需要复原成原图，除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之，模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题，核心是图像去模糊。

MMAL网 这是论文用于细粒度的PyTorch实施（张帆，李萌，翟桂生，刘亦钊）由第27届国际多媒体建模国际会议（MMM2021）提供。 欢迎与我们讨论问题！ 目录 要求 的Python 3.7 pytorch 1.3.1 numpy的1.17.3 scikit图像0.16.2 Tensorboard 1.15.0 TensorboardX 2.0 tqdm 4.41.1 图像2.6.1 枕头6.1.0 数据集 下载数据集，并将提取的图像文件夹的内容复制到datasets / CUB 200-2011 / images中。 下载数据集并将提取的data / images文件夹的内容复制到datasets / FGVC_Aircraft / data / images ） 您也可以尝试其他细粒度的数据集。 培训TBMSL-Net 如果要训练MMAL-Net，请在运行py

本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊，与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大，只有细微的极小局部的差别，而图像修复则是图像中缺失一部分，需要复原成原图，除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之，模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题，核心是图像去模糊。

matlab影像镶嵌代码图像伪造定位通过 CFA 工件的细粒度分析 该项目的主要重点包括图像篡改定位问题。 图像篡改技术试图检测图像是否被伪造。 换句话说，他们试图检测通用图像操作的存在。 图像处理主要通过剪切和移动、复制和粘贴等多种方式完成。 本主题的一些重要算法包括 CFA、去马赛克算法、插值算法、EM 算法和细粒度分析 如何运行代码：- 安装 Matlab 解压缩文件并将其保存在任何文件夹中 转到 Matlab 并打开文件夹 打开 main.m 并编辑代码：- im_true= imread('flowers.tiff'); im = imread('flowers-tampered.tiff'); 运行 上面的代码将为您提供带有原始图像和篡改图像的输出。 将显示预测误差和直方图 要使用另一个图像编辑代码：- im_true= imread('garden.jpg'); im = imread('garden-tampered.jpg'); 运行它，将显示输出