深度学习物体个数
社区干货
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...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了!## 写在前面 近年来,VIT模型真是屠戮各项榜单啊,就像是15年的resnet,不管是物体分类,目标检测还是语义分割的榜单前几名基本都是用VIT实现的!!!朋友,...
使用pytorch自己构建网络模型总结|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... 使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所示:
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深度学习物体个数-优选内容
深度学习物体个数-相关内容
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 覆盖语言的数量达到了之前工作的两倍多。 为了探索参数量对性能的影响,将不同参数量的模型之间进行对比,其中参数量最大的模型参数超过20亿,其效果远远效果远远超过了参数量较小的模型。经过分析和思考,更多的...
AI赋能安全技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 伴随着人工智能技术的蓬勃发展,当前网络空间已经迈进到人工智能... n为bin的个数。原本bin的个数为256个,所以最大值为8。如果熵每隔1作为其间隔,那么最终的维度数为256*8=2048维。 如果我们只考虑高4位对应的熵值,然后再乘以2就能近似得到8位对应的熵值。本质是是将ASCII码对应...
官方模型概览
抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测并识别图片或视频中有抽烟行为的个体。 人脸检测-01-FaceNet-TRT TensorRT 物体检测 一种基于 NVIDIA FaceNet 模型的人脸检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位人脸的位置,实现实时的人脸检测和跟踪。 人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行...
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX 基于 ImageNet 数据集,可以对 1000 个类别的物体进行分类。 MobileNet 是一种轻量化的卷积神经网络模型,旨在在计算资源有限的设备上实现高效的图像分类和目标识别。 MobileNet 通过使用深度可分离卷积来减少模型中的参数数量,从而大大减小了模型的大小和计算复杂度。深度可分离卷积由深度卷积和逐点卷积两部分组成,可以降低计算复杂度,同时减小模型的大小和内存占用。 MobileNet 还包括其他优...
产品简介
产品简介 智能视频分析,是基于深度学习视频结构化图像处理技术对视频图像进行处理分析的综合性平台,其核心是对视频结构化分析技术的应用。视频结构化分析技术,是通过利用深度学习图像处理算法,包括对象解析、特征对... 物体、事件多种场景算法,且持续扩展中。基于智能视频分析中台对AI算法的共享及复用,支持对参与使用AI智慧平台的相关角色进行管理,算法配置的标准化,能够对地域内各应用单位的个性化视频分析需求提供迅速构建能力的...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
文本分类与情感分析:大型模型能通过学习大型文本数据来识别归类文本里的情绪趋势,用以舆论剖析、情感分析点评等领域。 信息检索与问答:大型模型能通过理解问题与文本间的语义关系去完成信息检索和问答任务。该水平适合于智能搜索引擎、智能助理等领域。 图像识别的关键点: 物体检测与识别:大模型可以在图像中清晰地检测与识别物件。这对自动驾驶、安防监控、图像检索等应用具有重要意义。 图像形成与生成...
一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识和收获,发布的博客文章有区别于别人的内容,缺点有两条,一是学习进展慢,二是有时耗时很久都钻不出某个问... 物体标识的识别;1. 高级处理:识别图像整体、与视觉相关的认知。这一年多的学习,老猿学习进展缓慢,还停留在数字图像处理的低级处理的初始阶段,目前学习了图像处理的部分基础概念和一些基础操作,包括图像处理的步...
【Flocking算法】海王的鱼塘是怎样炼成的 | 社区征文
//初始化🐟数量 public GameObject[] fish;//数组存储 public Vector3 swimlimt = new Vector3(5, 5, 5);//边界10*10*10```生成的话,我们采取随机生成,范围还是固定在边界范围内部。```c# public void Start() { fish = new GameObject[fishnum]; for(int i=0;i ().sp = this;//两个脚本间联系 } }```### 3.鱼群运动对于鱼群的移动,要在FlockSpeed脚本里面添加速度、方向。...
CogVLM:智谱AI 新一代多模态大模型
实现视觉语言特征的深度融合。我们训练的 CogVLM-17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。