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...
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... 图像尺度的终端视觉测量的数据结构等,由不同尺度的数据结构可以生成一条轨道交通线路的密集量化地图。最后,把这个目标检测算法模型部署应用在桌面端、云端、web端、网页端、智能手机端和智能硬件端,实现每秒钟20帧...
使用数据分析算法对处理后的数据进行深入分析,提取有用的特征和信息。```import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 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...
这些数据还支持算法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多... 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...
> 🍊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... 并在测试集上进行测试,这时候我们可以保存我们训练好的模型。最后通过我们训练的模型来判断一些图片的类别**(从网络上下载一些图片,判断它是猫是狗或是其他的类型【当然这个数据集只有10种类型,如上图所示的10种】...
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力和学习能力。大模型的诞生影响,对如今发展的许多领域,诸如自然语言处理、计算机视觉和语音识别等等,都有着显著的成果!![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/179ca2b...
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 以便开发人员快速地进行算法的迭代测试和调试。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/5d6c0954c9984276b24a290b02bde44e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=803...
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...
本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能教学中,深度学习技术主要应用于以下几个方面:**个性化推荐系统**:利用深度学习算法,分析学生的学习习惯、兴趣和需求,为其推荐个性化...
人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是如此,经过大量的训练才能够更准确的预测我们所需要的结果。例如在一个健康监测系统的项目中,如果我们实现一个AI模型的话,它能够通过分析用户提供的健康数据来预测疾病风险,大大提高了预防性医疗的效率。## 大模型:AI的新阶段大模型,如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些...
基于深度学习算法,准确地在图像中识别与车辆相关的信息,提供包括车辆检测、车牌检测、车辆分割等智能功能。
深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:可以帮助指导医疗团队进行更精确的诊断... 监测家庭中的设备和传感器,可以实现声控开关灯,提前打开热水器等等,提高居家的舒适体验和便利性。 # 大数据、大模型的技术心得 在今年我从事的工作中,人脸识别项目占了很大的比重,最先进的面部识别算法是使...
**前言** 日前,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。在保证同样主观质... 选择了基于HEIF自研的图像编解码算法来压缩体积。为不降低应用性能,需要考虑耗时+带宽+画质等多个因子:对性能的影响主要是用户加载耗时(图片加载排队耗时、图片网络耗时、图片解码耗时),对成本影响主要是用户传输...