深度学习数据集资源6
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
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... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407637&x-signature=KZqSLw4adqTeVpXI%2BfwgHDet2Dk%3D)如上图所示,整个流程呢是先拍摄并标注一个大规模的轨面伤损目标检测数据集,包括轨面光带、剥离掉块、波浪磨耗等典型的轨面信...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
用户请求静态资源时,可以在边缘节点上获得,而不需要经过层层转发后从核心节点获得。
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大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
6d&x-expires=1714407647&x-signature=o2lNvwvGnufR65PMcguaDAex%2Fqs%3D)# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经...
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... 要确保视频数据的安全和隐私的保护,禁止没有授权的访问和篡改等恶意操作。## 技术可行性做项目之前,也是查了很多资料,确保项目能顺利实施。视频监控项目一般都需要进行视频流的采集,并且处理视频流,这里我选用...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407627&x-signature=7yg4uwv9Bne9uvFqIgMBW4WorcU%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢... 因其利用注意力来对数据中的远程依赖性进行建模而闻名。它在语言领域的巨大成功促使研究人员研究它对计算机视觉的适应,最近它在某些任务上展示了有希望的结果,特别是图像分类和联合视觉语言建模 。与作为语言 Tran...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
随着数据集的规模增长,存储需求、成本也会相应增加,这对于大规模的训练模型来说是一个挑战。其次,还需要**优化** **训练样本** **的读取速度**。随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征...
AI与深度学习的一年 | 社区征文
是根据放置在脑部的颅内电极或头皮表面电极采集获得的,表示大脑中神经元放电活动,这些活动包含了大脑的实时信息。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... 特征重构阶段将处理后的数据作为特征重构部分的输入,利用自注意力机制将提取到的特征向量进行强化重构,得到更进一步的特征向量;特征分类阶段将特征向量输入到分类部分,通过进一步的GCN和CNN卷积层来进行分类。##...
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
6d&x-expires=1714407646&x-signature=63DolV3IJ2JJtj%2BIO6ljgjNpc%2FE%3D)# 🐟一.学习总结和参与项目人工智能(AI)已经逐渐成为当今科技领域最热门的话题。在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、... 深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Canvas的意义十分巨大,我给予这块产品一个好评,期待以后会迭代的更好! 在实验的初期,可以看到我导入数据集和创建模型的步骤都相当直观,而且Can...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
大模型技术是指具有规模性参数深度神经网络模型的人工智能模型。这种模型通常包含数十亿到数千亿个参数,依据规模性训练数据与计算资源反复练习。以下是大模型技术的一些环境: - 硬件开发:大型模型的崛起与... 数据增长:随着互联网的发展和数字化的加速,大型数据集变得更容易得到。大型数据集为大型模型的实践带来了更多样版,使模型可以学到更复杂、更精准的方式。- 迁移学习:迁移学习是指从一个任务中所学的知识转移...
golang pprof
6~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)首先有几行信息,分别是- Type:当前pprof文件的类型,目前的取值是cpu,后续我们可以看到更多类型的性能分析数据- Time:pprof文件采集开始的时间,精确到min- Duration:pp... [](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/e228aaa492dc4006b52418d8cfa066e6~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)可以看到总共有6列信息,这六列分别是| **列名** | **解释** ...
我与Stable Diffusion的“缘” 主赛道 | 社区征文
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407650&x-signature=KjOpt%2FgS4LgACUt6vQW2tGGpoRg%3D)## 缘起2022年,**Stable Diffusion模型横空出世,其成为AI行业从传统深度学习时代走向AIGC时代的标志性模型之一**,并为工业... 确保硬件资源充分利用,提高了整个图像生成任务的吞吐量。- 保持图像生成效果: 该优化方案在提高性能的同时,确保了生成图像的质量和一致性首先需要准备训练和测试数据集,并定义一个适合该任务的神经网络结构,可...
