> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前... 图像消费环节提供了图片 URL 打包、图片实时处理链路、端数据上报等能力。![图 2.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/cae2c5588a0e4f929d3935f12b6e9d35~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)**业务...
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876500&x-signature=9tTj1shwFQJp8%2F288k9n2Rl77nE%3D)**业务 URL 签发:** 签发过程中会调用 veImageX 的签发服务,然后下发图片 URL 到业务客户端。经过签发的图片 URL ,携带了有...
**前言** 日前,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样主观质... 一张图片从上传到在用户端消费展示,主要包括带宽、存储、计算三大部分资源的消耗,成本大概占比7:2:1。其中带宽占比甚至可能比这更高,因此针对带宽的节省优化是重要一环。![picture.image](https://p6-volc-comm...
深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大家唠唠基于深度学习的钢轨表面伤损细粒度图像识别与目标检测,***总结一下工业缺陷检测流程***,包... 也可以现场拍摄图片,就能获得所有目标检测和视觉测量的结果啦。如果感觉挺有意思,跟我一起继续往下看叭🍭🍭🍭![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6f3e58c77f2d4...
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... **输入图片Input**通过编码器被到转换到潜在空间,得到潜在空间的图片表示**Latent Image Input****Step 2**. 配合**Conditioning**,**Diffusion Model**对**Latent Image Input**进行处理,产生**Latent Image O...
2Bro%3D)**文字创作**AIGC 生成文字目前主要被应用于新闻的撰写、给定格式的撰写以及风格改写。比如用户可以通过输入一段对于目标文章的描述或者要求,系统会自动抓取数据,根据我们描述的指令进行创作。**图像... 其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...
Stable Diffusion是一种潜在的文本到图像扩散模型,能够生成逼真的图像,只需任何文本输入,就可以自主自由创造漂亮的图像,使众多不会拍照的人在几秒钟内创造出惊人的图片。StableDiffusion可以生成不同的图片风格,比... 其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业界,投资界,学术界以及竞赛界都注入了新的AI想象空间,**让AI再次性感**。在当时我对它的了解仅限于耳闻其名。要说我与Stable Diffusion的...
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 化和反射不连续性等特性,可能需要大量的标记数据才能训练出准确的模型。这意味着需要花费更多的时间和资源来收集和标记数据,并且模型结构相对复杂,为降低其运算时间,我们主要采用两种方法来提升模型速度:减小图片大...
基于深度学习算法,准确地在图像中识别与车辆相关的信息,提供包括车辆检测、车牌检测、车辆分割等智能功能。
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715876465&x-signature=LElyqRX0%2FuTCBc%2BckbuNw9aZV50%3D)# 2.边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键... 2. 数据处理在边缘服务器层,使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('patient_data.csv') # 去除异常值 data = da...
2FYrHwUEqmoSLFPJKM3XPsD6s%3D)# 🐟一.学习总结和参与项目人工智能(AI)已经逐渐成为当今科技领域最热门的话题。在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的... 我也另外做了一个基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战,最后也是完美的实现了预定的目标。# 🐟二.趋势预测我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预...
# 前言“边缘”二字说的是边缘节点。这是一个网络概念,边缘节点是指那些离用户很近的、不在主干网络上的节点。用户在访问网络中的信息时,请求会先到达边缘节点,然后由边缘节点逐步转发到核心节点上。CDN部署的CDN... 真正有落地价值的智能创新应用,将开辟巨大的蓝海。# 如何在边缘设备上优化代码?如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch i...