深度学习杂草图片分类
社区干货
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
雾等漂浮颗粒影响室内图像。数字图像质量的恶化会影响各种视觉任务的执行与处理。因此需要对图像进行预处理,以降低雾霾对其成像质量的影响。有雾的图像存在对比度低、饱和度低、细节丢失、颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,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...
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
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... 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...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
# 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... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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... 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...
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深度学习杂草图片分类-优选内容
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技术人的 2023 总结之无处不在的 AI|社区征文
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... 龙蜥操作系统的“分层分类科学理论”可以说使得龙蜥操作系统不仅在传统功能上面独具一格,同时也助力了 AI 技术的完美融合、基于文本生成任务的Mengzi-T5-base模型。 除此之外,Mengzi模...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。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...
官方模型概览
深度学习框架和 Blazeface 算法进行训练的人脸检测模型,用于在图像或视频中快速、准确地检测和定位人脸的位置。 YOLOX-Tiny-Python-后处理 Python 其他 模型组合(即自定义的 Ensemble 模型)中后处理部分的示例。 COCO物体检测-02-YOLOX-Tiny-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 YOLOX-Tiny 算法,在 COCO 数据集上进行训练的物体检测模型,用于在图像或视频中检测和定位不同类别的物体,如行人、车辆、动物等。 YOLOX-Tiny-Pytho...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
图像、语音AI 应用其难度更大,预训练过程更复杂,目前在企业商用落地的NLP技术难度很大。但我个人还是看好未来NLP的技术发展,从应用上,对于建筑运维领域其在:设备自动故障诊断报告生成、建筑设施维保工单自动分类、建筑运维知识图谱的自动构建、NLP+OCR技术融合形成多模态环境下的建筑数据自动采集上都有着应用场景的需求。从技术上,基于NLP的无监督、半监督、有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是...
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...
【报名】ChatGLM 实践大赛 · 学术应用篇 | 提供培训、算力、数据
根据标题和摘要将论文准确分类到42个自然学科里去,可能单学科,也可能交叉学科,准确度达到90%以上。赛道 2:问答式科研知识库(Medium)**任务描述:**将PDF论文上传构建向量化科研知识库,在知识库内做自由问... 情报形式和深度由选手自定义。 **三、奖项设置**本次活动按照报名参赛的任务来评奖,每个任务评一个最佳实践案例,按照任务难度不同设立以下奖励:**Hard Level:**- 5000 元人民币 GPU 云计...
与 AI 相伴的一年|社区征文
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,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...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分类、目标...
