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深度学习数据集资源

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

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***,包括从最开始的数据标注,中间的算法原理,再到最后的落地应用。无论你是搞实际项目or发论文or开阔视野,相信都会有所... 整个流程呢是先拍摄并标注一个大规模的轨面伤损目标检测数据集,包括轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗等典型的轨面信息。这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据...

字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获得,而不需要经过层层转发后从核心节点获得。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/a170c1a6c4ca4c2cb529e566960536e7~tplv-... 数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大...

基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文

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除任务。由于 GPR 数据具有波速变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...

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深度学习数据集资源-优选内容

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基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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深度学习数据集资源-相关内容

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

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能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

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,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等... 要确保视频数据的安全和隐私的保护,禁止没有授权的访问和篡改等恶意操作。## 技术可行性做项目之前,也是查了很多资料,确保项目能顺利实施。视频监控项目一般都需要进行视频流的采集,并且处理视频流,这里我选用...

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建模而闻名。它在语言领域的巨大成功促使研究人员研究它对计算机视觉的适应,最近它在某些任务上展示了有希望的结果,特别是图像分类和联合视觉语言建模 。与作为语言 Tran...

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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407647&x-signatur...

AI与深度学习的一年 | 社区征文

是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年... 特征重构阶段将处理后的数据作为特征重构部分的输入,利用自注意力机制将提取到的特征向量进行强化重构,得到更进一步的特征向量;特征分类阶段将特征向量输入到分类部分,通过进一步的GCN和CNN卷积层来进行分类。##...

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数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要 **优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加...

【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文

通过自己和学习小组的共同决定,我们选择了深度学习和计算机视觉方向进行了学习,并且也进行了实践,对于一个AI小白来说效果还是不错的。深度学习和计算机视觉是AI领域两个比较核心的模块,是相互关联的,也经常一起被用于实际问题中,我们小组课题是研发一款影响识别功能的方案。可能是比较感兴趣的原因,我们课下也经常一起学习探讨,共同进步。下面大致总结项目中的一些知识。 我们的设计思路是,第一步先进行数据收集和与处理工作...

我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文

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... 确保硬件资源充分利用,提高了整个图像生成任务的吞吐量。- 保持图像生成效果: 该优化方案在提高性能的同时,确保了生成图像的质量和一致性首先需要准备训练和测试数据集,并定义一个适合该任务的神经网络结构,可...

音视频技术如何为元宇宙提供全真稳的全新体验之漫话腾讯云音视频 | 社区征文

不过音视频技术仍然需要底层资源与技术实践的长久积累。以腾讯为例,腾讯在音视频方面的技术积累最早可以追溯到QQ独霸一方的时候,从QQ到微信,作为国民级的应用,它们的用户体量巨大,其中的语音和视频服务(例如QQ语音... 通过传统算法和深度学习模型消除片源中的噪点和压缩效应,增强细节去除模糊,提升色彩质量,并解决由于分辨率和帧率低面卡顿不清晰等缺陷。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/08563...

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