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深度学习可以归纳为那些问题类型

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

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... 覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据集。有了数据集之后,用它去训练目标检测算法,我在这里使用的是yolov5进行迁移学习,得到一个基准模型。对这个基准模型的各类目标进行详细的性能评估,...

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... 颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型...

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... 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,简而言之性能上必须要符合要求。还有一个很重要的问题就是安全方面,要确保视频数据...

项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文

# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我... **智能评估与反馈**:使用深度学习模型对学生的作业进行自动批改和评估,减轻教师的负担,并为学生提供及时、准确的反馈。同时,这种评估方式还能挖掘学生的学习问题,帮助他们改进学习方法,以下是部分核心代码。```...

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深度学习可以归纳为那些问题类型-优选内容

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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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... 颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型...
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... 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,简而言之性能上必须要符合要求。还有一个很重要的问题就是安全方面,要确保视频数据...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我... **智能评估与反馈**:使用深度学习模型对学生的作业进行自动批改和评估,减轻教师的负担,并为学生提供及时、准确的反馈。同时,这种评估方式还能挖掘学生的学习问题,帮助他们改进学习方法,以下是部分核心代码。```...

深度学习可以归纳为那些问题类型-相关内容

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg... # 总结最大的不足还是内容质量的问题,大模型生成的内容较为空洞,没有论点、论据结合。另外,回答的内容缺乏事实依据,缺乏必要联想,还有可信度的问题,甚至能凭空捏造。另外,在使用大模型时,需要熟练运用思维链、结合...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

# 前言 “边缘”二字说的是边缘节点。这是一个网络概念,边缘节点是指那些离用户很近的、不在主干网络上的节点。用户在访问网络中的信息时,请求会先到达边缘节点,然后由边缘节点逐步转发到核心节点上。CDN部署的CDN节点其实就属于边缘节点,这样,用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获�

AI与深度学习的一年 | 社区征文

深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... 通过对AI中深度学习学习,可以使我们解决一些人工难以解决或者比较浪费时间的问题有更好的解决方法,帮我们节约时间,并且推动社会的进步和发展。[AI与深度学习的一年 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/8...

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字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化

> 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... 模型的大小也成为一个问题。为了解决这个问题,人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的...

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... 在此基础上的弹性残差 BiSeNetV2 网络则可以很好的解决这个问题。该网络结合了全局上下文信息和局部特征信息,通过高效的多尺度融合策略提高了 GPR 图像的分割鲁棒性、准确性以及计算效率。弹性残差模块引入多项式...

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... 医生可以通过查看和分析结果并结合自己的专业知识和经验,做出准确的诊断。将结果与其他医疗数据进行比较,或者使用其他高级分析技术来提高诊断的准确性和可靠性。infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代...

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... 总结而来,视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。​   本次内容用到的数据集是[CIF...

veImageX演进之路:我用图像压缩算法为公司省了30%成本

**前言** 日前,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。在保证同样主观质量的前提下,如何将图像压缩到更小体积便于互联网信息传输,火山引擎视频��

图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路

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... 图片处理参数的设计也会成为一个问题。为了解决这类问题,技术团队首先定义 filter ,一个 filter 可以抽象为一个图像处理模块,输入为 RGBA 像素矩阵和一些自定义参数,输出为 RGBA 像素矩阵。单个 filter 可以是简...

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