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基于深度学习的图像分类翻译文献

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

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... 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。大模型和深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外...

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... 对其中高质量的图片进行细粒度目标检测标注。细粒度标注是怎么实现的腻?如下图的标注所示,我们对伤损部位进行更精细的包围框标注。相比于现有的粗粒度条带标注和图像分类标注呢,细粒度标注能够反映每一片裂纹、每一...

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的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...

技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文

建立图像搜索引擎,是一款用于图片间相似性检索的平台型产品,深度学习正是 AI 的特点。再比如说 智能语音交互(Intelligent Speech Interaction),就是你所理解的基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术,对于企业来说适用于智能问答、智能质检、法庭庭审实时记录、实时演讲字幕、访谈录音转写等场景,可以应用在金融、司法、电商等多个领域,这里对于自然语言理解以及智能相关,也正是 AI 的特点。再比如 人机协同翻译,基于客...

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基于深度学习的图像分类翻译文献-优选内容

大模型和深度学习的工作总结|社区征文
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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
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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的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX
ImageNet图像分类-01-MobileNet-ONNX 基于 ImageNet 数据集,可以对 1000 个类别的物体进行分类。MobileNet 是一种轻量化的卷积神经网络模型,旨在在计算资源有限的设备上实现高效的图像分类和目标识别。 MobileNet 通过使用深度可分离卷积来减少模型中的参数数量,从而大大减小了模型的大小和计算复杂度。深度可分离卷积由深度卷积和逐点卷积两部分组成,可以降低计算复杂度,同时减小模型的大小和内存占用。 MobileNet 还包括其他优...

基于深度学习的图像分类翻译文献-相关内容

关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文

**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的翻译。Stable Diffusion技... **SD模型输出一张符合输入文本描述的图片**。该模型主要可以分为三个部分:1. 变分编码器 Vector Quantised Variational AutoEncoder,VQ-VAE1. 扩散模型 Diffusion Model, DM1. 条件控制器 Conditioning...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数... 分割数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(processed_data.drop('diagnosis', axis=1), processed_data['diagnosis'], test_size=0.2, random_state=42) # 训练分类器...

AI元年:一名前端程序员的技术之旅|社区征文

经常中午吃完饭散步的时候和我讲关于机器学习神经网络等知识。恍然间,都来到了2023年了。**23年,人们称之AI元年,这一年标志着人工智能的崛起和普及。****AI的崛起和普及可能会让部分人失业,但是认为更多的是... 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...

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官方模型概览

本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测... 用于在图像或视频中准确地检测和定位人脸的位置,实现实时的人脸检测和跟踪。 人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图...

2022年终总结-两年Androider的技术成长之路|社区征文

转而投身到另外一个学习渠道上:>之前的年中和年终总结写的大体是参加了多少次活动,白嫖了多少礼品。但是这次我不想写平台的东西了(后半年的时间几乎很少花费在参与活动上面了,因为时间给了更重要的事情)>>我想... 于是听到后面的时候老师讲出一句话我就会习惯性的把他进行分类,得出一个原来不过如此:![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/001827abd43544d8ab8917aac68de417~tplv-k3u1fbpfcp-wate...

人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文

分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习深度学习拥有自己独到... 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...

2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文

如果将公司数据类型80%的文本数据进行应用,通过文本向量特征提取、文本实体关系抽取、文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现...

产品简介

人像人体简介基于深度学习算法,对包含人像人体内容的图像进行智能编辑与处理,包括人像编辑、人像技术、人体与行为分析等功能,可满足用户对于人像人体编辑的多元化需求,可应用于互联网娱乐、互动营销、智能图像优化、安全认证等各类场景 能力建设总览产品分类 接口名称 能力介绍 人像编辑 人像漫画风 多维度保留用户特征,配合多种漫画风格图像迁移,生成漫画脸 人像融合 对模版图和融合图中的人像进行图片融合操作,返回融合后的图...

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Can... 我也另外做了一个基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战,最后也是完美的实现了预定的目标。# 🐟二.趋势预测我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预...

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