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。下面我将使用软件工程的思路,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...
# 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... 比如背景非常黑暗,聚焦模糊或者轨面有反光。这些图像数据在工业领域是很常见的,毕竟拍摄的环境摆在那儿了。所以我们通常要对它们进行一个图像的处理,例如直方图均衡化、图像去噪、改变对比度等。下图是对轨面图像进...
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删... 学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机器学习样本存储:背景与趋势在字节跳动,机器学习模型的应用范围非常广...
学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该...
学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该...
产品简介识别图像中的主体商品轮廓,并与背景分离,返回分割后的前景商品图(4通道),对镂空主体、多商品及复杂背景均有良好抠图效果。除商品分割以外,本接口还提供人像以及通用物体的分割抠图能力,可以实现人像和通用物体的精细化分割。 产品优势技术领先业内顶尖的算法效果,高精度,高性能,低功耗。 效果突出抖音、FaceU激萌等亿级用户的APP选用,产品成熟可信赖。 持续升级算法工程师持续升级算法,服务工程师提供可靠支持。 业务驱动...
接口简介支持检测图像中的前景主体并识别轮廓,实现精细化背景分割抠图能力,对于镂空主体及复杂背景均有良好效果。目前默认开启审核。 限制条件名称 内容 图片要求 1. 图片格式:JPG、JPEG、PNG、BMP等常见格式,建议使用JPG格式。2. 图片文件大小:最大 5 MB。 请求说明名称 内容 接口地址 https://visual.volcengineapi.com 请求方式 POST Content-Type application/x-www-form-urlencoded 请求参数 (1)header请求参数 公共请求参...
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...
近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术,火山引擎视频云...
# 📑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... 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、工业等各个领域,满足这...
## 一、背景随着技术的飞速发展,人工智能技术已经成为推动社会变革的关键力量。在这个充满创新的时代,oneAPI技术堆栈崭露头角,为构建各种创新解决方案提供了巨大的潜力。在这一背景下,本次竞赛旨在深入探讨人工智能技术在特定领域的应用,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...
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... 通过深入学习这些新技术,我能够更好地应对项目需求,提高工作效率。🌐 **关注行业趋势**参与了自动驾驶技术沙龙后,我对自动驾驶技术的前景有了更清晰的认识。关注行业趋势是保持竞争力的关键,因此我会继续关注自...
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... Web端的AI应用前景十分广阔,更多的机会正在创造中。另外,在这里推荐一个可以提升前端开发效率的工具,希望可以对你有帮助。**自动生成前端组件:**vercel目前正在研究一个可以自动生成前端组件的工具,现在已经...