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深度学习在图中找到相似物体

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

社区干货

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... 其中一般有标签文件,图像文件,记录噪声和其它不重要内容。二、 搭建网络模型。这里首先要确定要使用的网络模型,不同的模型对应的搭建方式也不一样,在这里可以使用pytorch来完成这一过程。在选择网络模型的时候,需...

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

时代也在飞速的发展和进步,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... 另一个区别是图像像素的分辨率要高得多。存在许多视觉任务,例如语义分割,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.info...

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... 这里我选用的是像处理库(如OpenCV)对视频流进行预处理,这些技术也已经非常成熟。视频还需要进行解码与帧的提取,这是为了方便后续的人脸检测和行为识别,使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了O...

像处理解决方案 veImageX 技术演进之路

> 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... 让业务在下发的图片 URL 自行指定处理参数,达到个性化分发的目的。在 URL 中直接拼接图片处理参数,可以提供很大的自由度。但业务使用图片更多的是基于场景,而不是参数。不同的图片分发场景,可能都使用了相同的...

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深度学习在图中找到相似物体-优选内容

产品概述
在指定像内容库,通过图像文件快速检索视觉上相同相似的图像信息,应用于视觉素材搜索、图像内容比对、拍照搜同款商品等场景。 核心优势 搜索效果出众基于大规模深度学习的视觉搜索算法,搜索精准度和召回率表现出众。 支持海量图库支持亿级海量图像数据建库索引,同时保障以图搜图毫秒级响应速度。 服务稳定可靠经过实际业务验证的大规模搜索流量承载能力,稳定支持高并发场景。 搜索算法定制根据客户业务场景需求,灵活定制视觉...
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... 其中一般有标签文件,图像文件,记录噪声和其它不重要内容。二、 搭建网络模型。这里首先要确定要使用的网络模型,不同的模型对应的搭建方式也不一样,在这里可以使用pytorch来完成这一过程。在选择网络模型的时候,需...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
时代也在飞速的发展和进步,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... 另一个区别是图像像素的分辨率要高得多。存在许多视觉任务,例如语义分割,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.info...
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... 这里我选用的是像处理库(如OpenCV)对视频流进行预处理,这些技术也已经非常成熟。视频还需要进行解码与帧的提取,这是为了方便后续的人脸检测和行为识别,使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了O...

深度学习在图中找到相似物体-相关内容

基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文

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像识别与... 这个数据集在图像数量、分辨率、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...

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... 让业务在下发的图片 URL 自行指定处理参数,达到个性化分发的目的。在 URL 中直接拼接图片处理参数,可以提供很大的自由度。但业务使用图片更多的是基于场景,而不是参数。不同的图片分发场景,可能都使用了相同的...

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成的应|社区征文

可以用于游戏的打金等活动。**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、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。... **特征提取:** 我们使用词嵌入技术将诗歌中的每个词表示为一个高维向量,这些向量能够捕捉到词语之间的语义关系。然后,我们通过计算这些向量的相似度来提取诗歌的特征。**模型训练:** 我们采用了基于循环神经网络...

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基于深度学习的探地雷达像去杂波|社区征文

通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。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。 **基于深度学习的探地雷达图像...

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... 在得到数据集后,我们还要对数据集进行加载,加载数据集就类似于打包,比如这里的第二个参数设置的是batch_size=64,则表示把dataset的64个数据打包一起放入dataloader中。![picture.image](https://p6-volc-commu...

AI与深度学习的一年 | 社区征文

是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。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... 在自然语言处理方向十分广泛,通常任务如文本分类、情感分析等只需编码器即可,而对于一些生成式任务如机器翻译、对话分析、阅读理解等则需要解码器生成相同大小的序列结果。Transformer最初是为了解决自然语言处理中...

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

例如管理电网或电话网络的那些运营控制心。**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...

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... 然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征工程...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

边缘计算将数据处理和应用的负载从心向设备边缘迁移,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利。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddh... 心电、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,发送前也要做好数据处理的预处理工作。2. 数据处理在边缘服务器层,使用数据处理算法对采集的数据进行预处理和清洗,去除噪声和异常值。```...

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