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基于深度学习的行人检测

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... **基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网络而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感觉到了很大的震动,基于大模型的Swin Transformer可能是神...

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... 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所有的目标,之后运用回归网络来精确匹配出每个物体边框。而实时跟踪模型,最常用的是Siamese-CNN,它从帧到帧之间链接分割,以追踪每个被观察到的行人,使...

AI人脸检测/行为识别的8大智慧应用场景分析

以AI视频智能识别与分析能力为核心,结合AI边缘计算硬件设备(智能分析网关)与EasyCVR视频融合管理平台,通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务,支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析结果汇聚、智能预警、辅助决策等,从而实现事前预警、事中管控、事后取证的场景监管目的。设备内嵌多种AI深度学习算法,基于ARM的CPU,采用国产化A...

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,相信都会有所收获。话不多说,和我一起愉快的学习叭🎈🎈🎈![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/b1a1cc2ea2324851a3344c0293260cc8~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d...

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基于深度学习的行人检测-优选内容

行人检测-02-PPYOLOE-ONNX
行人检测-02-PPYOLOE-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 行人检测模型。本模型可以检测图像中一个或多个行人,并给出每个行人对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-YOLOE Human 检测模型。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 框架本模型是 ONNX 格式的模型。 输入名称 类型 形状 转换形状 格式 image FP32 1, 3, 640, 640 - None scale_facto...
行人检测-01-PeopleNet-TRT
行人检测-01-PeopleNet-TRT 是 NVIDIA 提供的检测模型,可以检测图像中三种类别的物体对象,包括人、包和人脸。本模型可以检测出这三种类别的一个或多个物体对象,并返回每个物体对象的边界框以及相应的类别标签。 本模型基于 NVIDIA DetectNet_v2 检测器,使用 ResNet34 作为特征提取器。这种架构也称为 GridBox 目标检测,对输入图像上的均匀网格使用边界框回归。GridBox 将输入图像划分为一个网格,每个输出类别预测四个归一化边界框...
行人属性识别-01-PPLCNet-ONNX
行人属性识别-01-PPLCNet-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-LCNet 行人属性识别分类模型。本模型可以识别行人的多个属性,并给出各个属性的分类概率值。更多关于 PaddlePaddle 模型的介绍,请参见PP-Human属性识别模块。 模型基本信息您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。 可识别的属性本模型可以识别行人的 26 种特征,具体如下所示: json 带帽子佩戴眼镜穿长袖上衣穿短袖上衣上衣...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... **基于大模型的transformer**最近Transformer的文章看到让人眼花缭乱,但是精度和速度相较于神经网络而言还是差点意思,直到Swin Transformer的出现,让人感觉到了很大的震动,基于大模型的Swin Transformer可能是神...

基于深度学习的行人检测-相关内容

官方模型概览

抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PP-YOLOE 算法进行训练的抽烟行为检测模型,用于检测识别图片或视频中有抽烟行为的个体。 人脸检测-01-FaceNet-TRT TensorRT 物体检测 一种基于 NVIDIA FaceNet 模型的人脸检测模型,用于在图像或视频中准确地检测和定位人脸的位置,实现实时的人脸检测和跟踪。 人脸检测-02-BlazeFace-ONNX ONNX 物体检测 一种使用 PaddlePaddle 深度学习框架和 Blazeface 算法进行...

AI人脸检测/行为识别的8大智慧应用场景分析

以AI视频智能识别与分析能力为核心,结合AI边缘计算硬件设备(智能分析网关)与EasyCVR视频融合管理平台,通过对场景中的监控视频图像进行智能识别与分析,可提供人脸、人体、车辆、烟火、物体、行为等识别、抓拍、比对、告警等服务,支持对场景中的异常及违规现象进行精准研判、数据分析结果汇聚、智能预警、辅助决策等,从而实现事前预警、事中管控、事后取证的场景监管目的。设备内嵌多种AI深度学习算法,基于ARM的CPU,采用国产化A...

抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX

抽烟检测-01-PPYOLOE-ONNX 是基于 PaddlePaddle 框架的 PP-YOLOE 车辆检测模型。本模型可以检测图像中的行人是否有抽烟行为,并给出每个抽烟对象的边界框以及相应的类别标签。更多信息,请参考 PP-YOLOE Human 检测模型。 注意 本模型必须部署在行人检测-01-PPYOLOE-ONNX 模型后面。您可以通过行人检测模型检测图像中的行人,然后将包含行人的图像作为输入传递给本模型,由本模型检测对应行人是否在抽烟。 模型基本信息您可以在边缘...

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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...

集简云3月更新合集:新增33款集成应用,更新10款应用

腾讯云图像分析基于深度学习等人工智能技术和海量训练数据,提供综合性的图像智能服务,包含图像理解、图像处理、图像质量评估、图像搜索等。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byt... **腾讯人体识别** 腾讯云神图·人体分析(Body Analysis)基于腾讯优图领先的人体分析算法,提供人像分割、人体检测行人识别(ReID)等服务。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检...

「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文

可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- Kuboard教程:http://press.demo.kuboard.cn/还有对应的demo演示服务,可以让您快速上手做练习工作,多么方便,你可以不需要搭建自己的... 探针检测导致进程会出现直接`kill -15`,被直接Shutdown掉(K8s的exit code是143),因为探针请求超时并且抄过来所配置的阈值范围内,即可出现这个问题,最终频繁让我们的业务系统自动被干掉或者自动下线,用户体验度很差...

2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文

文本类型识别等自然语言分析实现建筑设施运维AI场景落地是我2021年所开启新的应用领域。关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等...

大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文

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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/6d1fd6a54f3b4a5eb6aa88a652eb6ffc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714753264&x-signature=%2F6MLxYkvr5C1qlPxfERLqciPpaQ%3D)# 项目分享下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需...

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