# 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...
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,用来进行实时监测和分析人员活动,提供监测识别和报警等功能,还能用于大数据分析,远程访问和管理等等... 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...
# 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 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 predictions = clf.predict(X_test)```4. 结果传输将分析结果发送到云计算层进行进一步的处理、存储和分析。可以...
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 精彩瞬间检测等。```pythonimport cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头0进行视频捕获 # 定义一个函数来处理视频帧 def process_frame(frame): ...
# 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 clf = RandomForestClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 在测试集上进行预测 predictions = clf.predict(X_test)```4. 结果传输将分析结果发送到云计算层进行进一步的处理、存储和分析。可以...
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 精彩瞬间检测等。```pythonimport cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头0进行视频捕获 # 定义一个函数来处理视频帧 def process_frame(frame): ...
产品简介基于深度学习,对图像质量进行评分,包括清晰度、美学、亮度、人脸、对比度、黑边、三明治、白天夜晚等多个维度。 产品优势算法出色:基于海量数据训练,评分准确。 能力丰富:从多个维度对图片进行打分,满足各... 端上前置检测 在端上实拍场景识别拍摄内容画质以作为画质增强、内容识别的前置判断条件。 监控异常识别 检测摄像头异常拍摄情况以触发告警,异常类型包括雪花屏、遮挡、纯色等。 Demo展示 计费说明温馨提示:次数包...
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...
产品外观检测应用 AI + 机器视觉,为产品线装上智慧之眼。利用一组高速工业相机,高分辨率、多角度拍摄,穹顶组合光源,有效屏蔽信号干扰。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/3ed5cb1a907d45729aebcb1d7f312ae3~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)极速之芯,高性能边缘计算一体机,集成专业升腾芯片,多 CPU 处理器,内置内存及高速固态硬盘。超强大脑,深度学习算法,有效提升识别率,机器训练,随机缺陷全面覆...
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能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
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... 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,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新...
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中的物体,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... 测试模型。最后可以将训练好的模型进行测试,确保模型准确率满足要求,如果模型准确性不满足需求则可以进一步优化参数,确保模型能够满足要求。总结:目标检测和跟踪是一项重要的技术,使用pytorch搭建这样一个高性能...
测试验证。另外,**特征工程** **越来越自动化、** **端到端** **化**。在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学... 检验模型效果,在主干上调研成功的新特征也可以尽快在所有推荐目标上复用、零数据复制,最终我们通过分支、复用特征数据的能力在一些推荐项目上节省约 90% 的样本存储空间,极大的提速了推荐目标的调研周期。 #...