深度学习做标记
社区干货
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...
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,相信都会有所收获...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分析这可能是一个与本文主题关联不大的模块,为了能让读者清楚了解项目背景,就简单总结几点项目需求。首先在功能方面,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,简而言...
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... 与作为语言 Transformer 中处理的基本元素的单词标记不同,视觉元素在规模上可能存在很大差异,这一问题在对象检测等任务中受到关注。在现有的基于 Transformer 的模型中,图像都是固定规模的,这种属性不适合这些视觉...
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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... 那么这里我准备做一个VIT的入门系列,打算一共分为三篇来讲述,计划如下:- `第一篇:`介绍NLP领域的transformer,这是我们入门VIT的必经之路,我认为这也是最艰难的一步。当然我会尽可能从一个CV程序员的角度来帮助大...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
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... 由于时间问题和学习学校课程,文章中的其他优化点还没有具体实现,其它的优化方案在本文中简要的做了说明,有兴趣的小伙伴可以联系wx一起探讨实现)在模型优化方面,我主要关注神经元剪枝算法,通过精细的剪枝策略降低...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
经常中午吃完饭散步的时候和我讲关于机器学习、神经网络等知识。恍然间,都来到了2023年了。**23年,人们称之AI元年,这一年标志着人工智能的崛起和普及。****AI的崛起和普及可能会让部分人失业,但是认为更多的是... 出现了许多JS的机器学习和深度学习框架,如`Tenforflow.js`、`synaptic`、`Brain.js`、`WebDNN`等等。由于浏览器的计算能力受限,像`keras.js`和`WebDNN`这样的框架只支持加载模型进行推理,而不能在浏览器中进行训...
2024年度AI大模型趋势解读 主赛道 | 社区征文
# 2024年度AI大模型趋势解读## 写在前面> 大模型指具备超大规模预训练语料、拥有超千亿规模模型参数的深度学习模型。由美国开放人工智能研究中心(OpenAI)研发、基于大模型的人工智能产品ChatGPT被认为是人工智... 这标志着AI系统不断向更高级别的认知能力演进,拓展了人工智能的发展边界。**2. 多模态助力大模型解决复杂问题:** 强调多模态在大型模型中的应用,预示着未来AI系统将更好地理解和处理多源、多类型的信息,从而更有...
从头开始,八步实现大模型接入|如何用好大模型
是大语言模型中常用的一种深度学习策略,主要利用标记好的数据对模型进行微调,以使其适应特定的任务或领域。RLHF:基于人类反馈的强化学习,Reinforcement Learning from Human Feedback,一种先进的AI系统训练方法,也是ChatGPT所用的训练技术,能帮助大模型更好地对齐用户意图。 一般来讲,无论是Prompt或是其他精调手段,企业都需要在精调结束后再对模型进行一次评估,以确认精调效果。 模型部署 在精调完成后,企业即可将模型部署到业务...
2022下半年《软考-系统架构设计师》备考经验分享
它站在一个宏观的视角回答了“为什么要做信息化、智能化”。这一部分建议深度学习,因为在论文中写项目的背景、价值的时候可能也会用到,要深刻理解之后再开始刷题。#### 1.5 信息安全&法律常识(5%)这一部分内容是... 做一个标记。在时间允许的情况下,可以回过头来重做这些做了标记的题目。切记不要在个别题上花费太多的时间,以免到最后没有时间完成剩余的题目。#### 2.2 案例题考试时间90分钟,主要是问答题和填空题,总共五道大题...
功能特性
对服务进行标记和分组,以便后续快速查找具有目标特性的服务。 资源管理 上传文件 支持您通过 veImageX 控制台、OpenAPI、服务端 SDK、客户端 SDK、迁移工具、第三方云存储迁移、Fetch 拉取等多种方式将任意类型合... 基于深度学习、图像智能识别技术,可大幅度提升图片处理效率,降低人工成本。 智能裁剪 对图片进行指定尺寸变换,自动判断主体内容区域位置,使用最佳的裁剪方式。当前主要针对人像和人脸的识别裁剪。 创意魔方 支持预...
作者本人:审核不通过的原因是什么?-十分钟理解ChatGPT的技术逻辑及演进(前世、今生)|社区征文
**。#### 3.5.1、摆脱了人工标注数据集(大幅降低人工数量 )这个关键障碍就是:**过往训练我们要训练一个深度学习模型,必须使用大规模的标记好的数据集合(Data set)来训练**,这些数据集合 需要人工标注,成本极高 。打个比方,就是机器学习需要**大量教材**,大量输入、输出的样本,让机器去学习、训练。这个**教材需要量身制定,而且需求数量极大**。如何基于环境而做出行动反应,以获得最大化的累积奖励。其与监督学习的差异在于监督学习是从数据中进行学习,而强化学习是从环境给他的奖惩中学习。Q-learning,SARSA,深度强化网络、蒙特卡洛学习...## 如何理解深度学习常...
