基于深度学习的多标签学习
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,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最主要原因之一,受雾霾天气影响,专业的监控和遥感成像系统所拍摄的图像也无法满足相应的工作需求,并且也会有一些烟、尘、雾等漂浮颗粒影响室...
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
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。话不多说,和我一起愉快的学习叭🎈🎈🎈
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基于深度学习的多标签学习-优选内容
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AI技术进展和总结|社区征文
随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训练技术在文档理解任务方面取得了显着... 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减...
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... 还标记了人脸检测和行为识别结果的关键帧保存用来作为报警记录,以便后续的查看和分析,是将结果帧保存为图片文件来实现的。以上就是本项目的大致细节,有兴趣的朋友可以尝试动手实践交流了,有问题也欢迎探讨~# 总...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器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...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
语言学这几个学科的交叉学科,是通过计算机来解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈...
能力介绍
产品简介综合识别图片中的常见实物,包含美食、家装家居、动植物、地标、交通工具等类别的数千种实体。 核心优势标签丰富标签丰富,覆盖数十种行业和图像内容类别,支持数千种实体识别与多层级标签体系精准度高。精准度高基于海量数据和深度学习技术,在业务场景中不断优化,算法精准度持续提升。拓展性强拓展性强具备迁移学习能力的智能算法架构,可快速拓展扩展标签体系,丰富识别能力。灵活定制丰富识别能力灵活定制可针对实际业务需...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。因此,边缘计算作为云计算的扩展,逐渐受到业界的关注和重视。边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域带来了巨大的便...
COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX
COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX 是使用 DeepLab 算法,在 COCO 数据集进行训练的图像分割模型,用于将输入的图像分割成不同的区域,并为每个像素分配相应的类别标签,从而实现对图像的精细分割和语义理解。 DeepLab 是一种基于深度学习的图像分割方法,它的主要思想是通过引入一个多尺度的金字塔结构,并在金字塔的每一层使用不同的卷积核和池化操作,来提高分割的精度和鲁棒性。DeepLab 使用了一种称为空洞卷积的技术,该技术可以在不增加...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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。# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别...
我的AI学习之路----拥抱Tensorflow 拥抱未来|社区征文
那是我第一次从学长口中听说到Python,和大多数理科生一样,我不喜欢去写东西,从小写一篇作文半天憋不出来一句话的我,语文差的标签似乎已经陪伴了我整个读书时代。所以说写博客对我而言确实也不是一件很简单的事,有时... TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着广泛的用户群体。