深度学习ssd预测过程
社区干货
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... 需要在像素级进行密集预测。**感受**经过2023一年的工作和学习,真是学到很多新的东西,2024继续加油!infoq原文链接:https://xie.infoq.cn/article/becfc0bd240f6c02114c3fe1c
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
预测隐性故障与维护规定,提高工作效能和产品质量。同时,边缘计算可用于进行灵便制造,快速调整加工过程,以满足市场需求。上述只是常见的一些应用场景,边缘计算的强大之处让它被用于各个行业。# 5.实例项目分析下面给出一个博主做过的实例,使用边缘计算对大量的医疗数据进行实时处理和分析。1. 数据采集我们可以使用医疗设备和传感器采集患者的生理数据,心电图、血压、血糖等。这些数据可以通过设备层发送到边缘服务器层...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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... 对关键帧预处理后输入到模型中进行推理然后得到预测的结果,并且将结果进行标注展示给监控人员,如下是部分代码。```#加载模型model = tf.keras.models.load_model('behavior_model.h5')#读取关键帧frame = cv...
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... Head检测头用于回归输出预测框的位置和类别。它通过1×1卷积运算输出了三组特征图,就是图中的三组蓝色方块,每组特征图都包含了对应尺度提取出的预测框类别、置信度和像素坐标信息。这三组特征图的张量数据结构分别...
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基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断和治疗。基于大数据的建模和预测,可以减少医疗错误,提高治疗效果,从而提高医疗质量和患者满意度。 大数据技术在城市管理领域的应用:可以实时监控预测整个城市的交通状况,基于大数据的预测帮助下,能够更好的疏通...
2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
基本都用到了学习研究AI上,最近几个月也是产出了几款AI领域的爆火文章,也把自己学习AI的笔记写了一个专栏,反响还是不错的。本文呢也是写一下对人工智能技术的学习总结和趋势预测、参与项目的经验分享,个人技术成长... 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应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了...
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。方法获取每个token的预测标签。我们还通过tokenizer.convert_ids_to_tokens()方法将token ID序列转换回token字符串,并使用tokenizer.decode()方法将预测标签转换为字符串。```python wi...
大模型--未来的智能方向|社区征文
这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很广泛的应用,例如图片识别、语音识别、医疗行业和专业岗位等。大模型通过海量数据(web,Wiki,小说等)来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。# **二:大模型的现状**目前大模型的现...
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。... 学习出服务和应用的正常运行模式。实时预警可能出现的问题:当系统运行数据有异样迹象时,训练好的深度学习模型可以及时预测异常可能性并预警。例如CPU利用率明显升高,模型就会及时报警性能问题可能出现。自动修...
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 我对大模型发展的预测首先大模型的发展前景肯定是非常广阔,这个是毋庸置疑的,因为它所应用的领域正在不断扩大。虽然,大模型主要应用于计算机视觉和自然语言处理等领域,但是已经开始逐渐扩展到医疗、军事、金融...
官方模型概览
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 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图像或视频中快速、准确地检测和定位人脸的位置。 YOLOX-Tiny-Python-后处理... COCO物体检测-01-SSD-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 SSD 算法,在 COCO 数据集上进行训练的物体检测模型,用于在图像中检测和识别各种不同类别的物体,如行人、车辆、动物等。 车辆检测-01-TrafficCamNet-TRT T...
关于 AI 边云协同解决方案在 IOT 领域的研究与讨论 | 社区征文
预测预警,强化企业的动态监管能力,以信息化发展提升监管信息化效能,有效防范化解重大安全风险,坚决遏制特重大事故,有力保护人民群众生命财产安全,以安全生产提供信息化吃撑和保障。的资源隔离机制面向 SRE 的多层级(Cluster/Node Pool/Node/Service)动态配置- 共享 GPU 调度(GPUShare Plugin)- 拓扑感知的调度(RDMA 的亲和性)- 资源效...
