基于深度学习的目标识别
社区干货
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
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...
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🎈🎈🎈
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基于深度学习的目标识别-优选内容
基于深度学习的目标识别-相关内容
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
Phenaki 基于几百个单词组成一段前后逻辑连贯的视频只需两分钟。**音频剪辑**AIGC 生成音频早被应用于我们的日常生活当中,比如常用的手机导航中的声音。更深层次的应用将会是虚拟人领域,AIGC 不仅可以生成虚拟人... 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...
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... 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理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
> 🍊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...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有广大前景的应用,应该属于下面这一类:**... 如运动员识别、精彩瞬间检测等。```pythonimport cv2 import numpy as np # 初始化摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) # 使用摄像头0进行视频捕获 # 定义一个函数来处理视频帧 def process_fram...
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。# 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.安装所需库...
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...
语音识别-火山引擎
语音识别基于深度学习技术,将音频中的语音转成文字。可用于识别多种音频编码格式、多种场景和不同长短的语音。广泛应用于呼叫中心录音质检、会议内容总结、音频内容分析、课堂内容分析等场景
“柯南领结”变成现实,火山引擎发布新一代实时AI变声方案
AI变声是基于深度学习的声音转换(Voice Conversion)技术来实现的,可以实现任意发音人的音色定制,极大程度保留原始音色的特点。 在CPU单核上就能做到极低延迟的实时输入实时变声,就像“柯南领结”一样; 能够高度还原输入语音的抑扬顿挫、情感、口音,甚至连轻微的呼吸、咳嗽声也能还原; 媲美真人的高保真音质,以及高度的目标音色一致性。 从语音合成到声音转换:探索多元声音玩法语音合成作为人工智能的一个重要分支,旨在通过输入...
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
可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Can... 我也另外做了一个基于Amazon S3 Express One Zone和Amazon SageMaker的图像分类模型实战,最后也是完美的实现了预定的目标。# 🐟二.趋势预测我在12月初参加了Apollo新版本Beta自动驾驶技术沙龙,感触很深,趋势预...
