深度学习上采样的计算
社区干货
CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 数据驱动的 BVQA 方法面临的计算问题十分明显。它们几乎没有尝试评估全尺寸视频,主要原因是计算复杂度很高,尤其是在处理高分辨率和帧速率的视频时,面临的挑战更大。此外,由于视频质量数据集规模较小,许多基于 CN...
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,系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,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...
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...
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...
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深度学习上采样的计算-优选内容
深度学习上采样的计算-相关内容
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,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 雷达图,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...
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
计算机将会自动生成一张作品。**视频创作**例如 Google 推出了 AI 视频生成模型 Phenaki 能够根据文本内容生成可变时长视频的技术,在公布的 DEMO 中,Phenaki 基于几百个单词组成一段前后逻辑连贯的视频只需两分... 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”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智...
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...
AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文
这让在Web上运行AI应用变得更加比较困难。在2015年的时候,就有一个名为`ConvNetJS`的库出现,它能在浏览器中使用卷积神经网络进行分类和回归任务。尽管该库现在已经停止维护,但在2018年,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练。此外,有些框架并不适用...
技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
那么彼时的 AI 是否可以达到人脑运算处理量呢?我们拭目以待。## 云产品中无形的 AI其实看到云产品,可能并不能跟 AI 直接关联上,但是很多云产品确实又可以看到 AI 的影子。回顾 2023 年这一年的话,个人经常关注或者说活跃的就是阿里云开发者社区,因而对于阿里云的云产品也是或多或少的有一些了解。比如说 图像搜索(Image Search),就是以深度学习和机器视觉技术为核心,提取图片内容特征、建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。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中的瓶颈,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已经变得更加自动化和简化,我们可以顺应趋势进一步 **提高特征调研和工程的效率**。通过加速特征工程和调研过程缩短模型迭代周期、提高算...
与 AI 相伴的一年|社区征文
其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因为卷积实质可以理解为一个滑动窗口(卷积核)翻转之后在特征图上滑动并进行加乘计算,因此具有局部感知机特征提取功能。在滑动的过程中卷积核...
学习课程
《客户数据平台VeCDP-产品通用学习》 客户数据平台是面向业务增长的客户全域数据赋能平台,帮助企业打破数据孤岛,建立统一的人、物档案,赋能企业以数据驱动全链路营销和深度运营,实现企业数字化转型和增长。本课程... 学习了解产品功能的用户 需申请 大数据研发治理套件DataLeap 《大数据研发治理套件DataLeap-产品通用学习》 大数据研发治理套件(DataLeap)搭配EMR/LAS等存储计算引擎,快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产...
学习课程
《客户数据平台VeCDP-产品通用学习》 客户数据平台是面向业务增长的客户全域数据赋能平台,帮助企业打破数据孤岛,建立统一的人、物档案,赋能企业以数据驱动全链路营销和深度运营,实现企业数字化转型和增长。本课程... 《大数据研发治理套件DataLeap-产品通用学习》 大数据研发治理套件(DataLeap)搭配EMR/LAS等存储计算引擎,快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套中台及湖仓一体平台建设,提升数据研发效率、降低管...
