分类的深度学习-火山引擎

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...

大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...

> 🍊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... 这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所示:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/56483e8af80240d8abc6a1dab6c4302b~tplv-tlddhu82om-image....

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未来研究的前沿,我相信未来围绕NLP技术的AI应用将更能提升技术赋能业务的目标的实现。

覆盖数十种行业和图像内容类别,支持数千种实体识别与多层级标签体系精准度高。 精准度高基于海量数据和深度学习技术,在业务场景中不断优化,算法精准度持续提升。 拓展性强拓展性强具备迁移学习能力的智能算法架构,可快速拓展扩展标签体系,丰富识别能力。 灵活定制丰富识别能力灵活定制可针对实际业务需要,快速定制开发图像识别能力,满足非通用场景的需求。 应用场景 智能相册分类通过识别图像内容,实现相册类App的智能分类管理,支...

> 作者|周强近日,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。在保证同样的质量前提下,如何将图像压缩到更小的体积便于互联网信息传输,火山引擎视频云团队不断突破压缩技术“天花板”。当前字节跳动高峰期每秒需处理近百万张图片,基于今日头条、抖音等亿级 DAU 的实践打磨,与国际领先的压缩技术...

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...