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。首先,要明确的是目标检测和跟踪的网络架构,一般会使用一个专门的检测模型来进行物体的检测,并生成检测结果,之后使用跟踪模型来进行物体位置的实时跟踪。对于检测模型,比较常用的是Faster-RCNN,它通过分类来检出图片中...
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射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...
> 🍊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... 为后面物体识别准备模型。```python#9、保存模型torch.save(net, "./self_model_{}".pth.format(i+1))print("模型已保存")```------------ # 检测训练模型的效果 介绍到这里,完整的自建网...
> 🍊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,...
能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复... 内容识别和物体跟踪等功能。使用场景众多,比如:电子商务平台中可以用于产品搜索;快速检索海量演讲、音乐、音效等音频数据,并返回相似音频;自动驾驶、人脸识别门禁系统等等。![picture.image](https://p3-volc-c...
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...
文本分类与情感分析:大型模型能通过学习大型文本数据来识别归类文本里的情绪趋势,用以舆论剖析、情感分析点评等领域。 信息检索与问答:大型模型能通过理解问题与文本间的语义关系去完成信息检索和问答任务。该水平适合于智能搜索引擎、智能助理等领域。 图像识别的关键点: 物体检测与识别:大模型可以在图像中清晰地检测与识别物件。这对自动驾驶、安防监控、图像检索等应用具有重要意义。 图像形成与生成...
云原生存储和机器学习等多样化场景的需求。在这篇博客中,我们将深入了解 KubeWharf,并结合实际案例和代码示例,探讨其在云原生生态系统中的重要性和潜力。KubeWharf 项目地址:[https://github.com/kubewharf](htt... KubeWharf通过与Kubernetes的深度集成,为用户提供了更灵活和高效的资源管理方式,使其能够轻松应对需要同时运行大量微服务的场景。无论是面向企业内部还是面向云服务提供商,KubeWharf 都为构建和管理大规模多租户集...
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... 通过不断的学习,拓宽技术广度,培养系统设计思维,对前沿性的课题保持好奇心,敢于接触和使用新技术。**具体的就是要有**高于标准的技术深度、开发能力和解决技术难题的能力,在工作过程中对自己负责的模块重点深挖,...
实现视觉语言特征的深度融合。我们训练的 CogVLM-17B 是目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型,在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。![picture.image](https://p6-volc-comm... 经常会在描述时说一些明显不存在于图像中的物体或者错误的颜色。本质还是模型无法识别某些特别的视觉表示,从而遵循先验输出在该场景中的常见物体。在这方面,我们通过特定的微调,对不确定的物体,模型会输出“不清...
都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识和收获,发布的博客文章有区别于别人的内容,缺点有两条,一是学习进展慢,二是有时耗时很久都钻不出某个问... 物体标识的识别;1. 高级处理:识别图像整体、与视觉相关的认知。这一年多的学习,老猿学习进展缓慢,还停留在数字图像处理的低级处理的初始阶段,目前学习了图像处理的部分基础概念和一些基础操作,包括图像处理的步...
实现视觉语言特征的深度融合。**我们训练的 CogVLM-17B 是**目前多模态权威学术榜单上综合成绩第一的模型**,在14个数据集上取得了state-of-the-art或者第二名的成绩。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/71944bc430cd46259a80322950225450~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715098858&x-signature=RYfZudWGN34EN4yz7oimHmVnw4o%3D)我们可以初步体验...
AS 的 Realtime Profilers 工具可以帮助我们在如下四个方面监测和发现问题,有的时候在没有其他 App 代码的情况下通过 Memory Profilers 还可以查看其内部的实例和变量细节。* CPU:性能剖析器检查 CPU 活动,切换到 Frames 视图还可以**界面卡顿追踪*** Memory:识别可能会导致应用卡顿、冻结甚至崩溃的内存泄漏和内存抖动,可以捕获堆转储、强制执行垃圾回收以及跟踪内存分配以定位**内存方面的问题*** Battery:会监控 CP...