深度学习常见网络结构
社区干货
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和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!总结而来,视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整...
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。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传...
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深度学习常见网络结构-优选内容
深度学习常见网络结构-相关内容
Embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 EmbModel 说明 E...
Embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 EmbModel 说明 E...
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... 数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据结构、图像尺度的终端视觉测量的数据结构等,由不同尺度的数据结构可以生成一条轨道交通线路的密集量化地图。最后,把这个目标检测算法模型部署应用在桌面端、云端、web...
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
比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人的声音,并可以创造出说的内容。**游戏开发**AIGC 在游戏当中的应用可分为两方面,一方面用于场景和故事的搭建,另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索...
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... 基于大模型的Swin Transformer可能是神经网络的完美替代方案。基于大模型的Swin Transformer一经提出就轰动了整个计算机视觉领域,它将图像处理有带到了一个新的高度。可以说当今最流行的架构就是 Transformer了。...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
# 引言AI爆火的2023年,也是我开始学习AI的第一年,从后端领域向AI领域发展也是一个不错的选择。是什么原因让我觉得AI领域更值得钻研和发展呢?其实之前的文章也能体现出来,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,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和...
embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 EmbModel 说明 E...
embedding v2
概述embedding_v2是 embedding 接口的较新版本,建议使用此接口进行向量化处理。 embedding用于将非结构化数据向量化,通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前 Embedding 服务接口不支持承载高并发请求,请求数量过多时请求会被丢弃。 请求参数参数 子参数 类型 是否必选 说明 EmbModel 说明 E...
embedding v2
通过深度学习神经网络提取文本、图片、音视频等非结构化数据里的内容和语义,把文本、图片、音视频等变成特征向量。 说明 当前 Embedding 服务仅支持将文本生成向量。 当前对 Embedding 模型设置了 TPM(Tokens Per Minute,每分钟 tokens 数量)的调用限制,每个账号(含主账号下的所有子账号,合并计算)的 TPM 不超过 120000/模型。 请求接口说明 请求 Embedding 服务的 OpenAPI 接口时,需要构造签名进行鉴权,详细的 OpenAPI 签名调...
