深度学习检测方法梳理
社区干货
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,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... 有了目标检测算法之后,就可以提出视觉测量的分析方法了,比如测量轨面的光带宽度、伤损的尺寸、轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
随着深度学习技术的不断发展,在图像识别领域的性能有了显著提高。不仅仅可以用来识别静态图像中的物体,还可以对视频中的物体进行实时的检测和跟踪,这里使用的是pytorch来进行模型的搭建以及物体的检测和跟踪。首... 不同的模型对应的搭建方式也不一样,在这里可以使用pytorch来完成这一过程。在选择网络模型的时候,需要考虑性能以及实用性,比如Faster-RCNN的速度很快而且可以很准确的识别所有的物体,而Siamese-CNN的速度和准确率都...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
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。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
特惠活动
深度学习检测方法梳理-优选内容
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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... 大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新...
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... 系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
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 import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 精彩瞬间检测等。```pythonimport cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头0进行视频捕获 # 定义一个函数来处理视频帧 def process_frame(frame): ...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
并承担运用的思路解决方法。云计算层可视为边缘计算的“大脑”,负责协调及管理系统的运行。# 3.边缘计算的特点低延迟:由于系统边缘的数据处理和应用逻辑,能够降低传送数据位置和时长,从而减少了延迟。这对需要... 也可以通过Web API等方式提供给医生进行查看和分析。我使用Flask框架编写一个简单的Web API:```from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST'...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-L...
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...
画质检测修复
基于深度学习的视频质量评分和视频画面质量检测,支持噪声、亮度、色彩、综合等不同维度的评分,同时支持对视频质量问题,如黑帧、水波纹等进行修复。 前提条件您已登录智能处理控制台。 操作步骤您可以管理已创建的模... 有参考评分 待检测视频与参考视频的接近程度。支持 VMAF、PSNR、SSIM 的选择。 VMAF:Video Multimethod Assessment Fusion 的缩写,表示全参考视频质量评价方法,值越高表示视频质量与参考视频(通常是未失真视频...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学... 人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... `第三篇:`梳理VIT的代码,让大家对VIT有一个更加清晰的认识。大家遇到代码也不要有畏难情绪,对于不明白的地方我们大可以 调试看看输出的变化或者查阅文档,总之方法总比困难多!🌾🌾🌾那么下面我们就要开始...
