深度学习特征点检测
社区干货
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... 有了目标检测算法之后,就可以提出视觉测量的分析方法了,比如测量轨面的光带宽度、伤损的尺寸、轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺...
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...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
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... 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...
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力...
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深度学习特征点检测-优选内容
深度学习特征点检测-相关内容
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡,我们可以在相对较短的时间内完成训练过程并进行 A/B 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习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
特点是设备品种繁多,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... 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, ...
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
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... 包括去除标点符号、停用词、分词等操作,以便于后续的特征提取和模型训练。**特征提取:** 我们使用词嵌入技术将诗歌中的每个词表示为一个高维向量,这些向量能够捕捉到词语之间的语义关系。然后,我们通过计算这些向...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。,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:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # 写在前面 前段时间在Git上下载了yolov5的代码,经过调试,最后运行成功。但是发现对网络训练的步骤其实很不熟悉,于是乎最近看了看基于py...
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... 可以看到特征的重要性。可以学习到模型的可调性和灵活性,是能够更好地适应不同的应用场景的。● 成功在Canvas中构建一个机器学习模型,该模型能够根据历史数据预测交付是否准时或延迟。其准确率超过了80%,从而有效...
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
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...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好专栏的每一篇文章>> 🍊支持小苏:点赞👍🏼、收藏⭐、留言📩> # CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了!## 写在前面 近年来,VIT模型真是屠戮各项榜单啊,就像是15年的resnet,不管是物体分类,目标检测还是语义分割的榜单前几名基本都是用VIT实现的!!!朋友,...
