影像分析深度学习
社区干货
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
**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...
图像处理解决方案 veImageX 技术演进之路
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... 供数据分析、计费推量使用。## **云平台**veImageX 控制台作为一站式云平台,为用户提供了租户管理、配置下发、用量查询、质量监控、算法与算子管理等功能。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... 供数据分析、计费推量使用。## **云平台**veImageX 控制台作为一站式云平台,为用户提供了租户管理、配置下发、用量查询、质量监控、算法与算子管理等功能。
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影像分析深度学习-优选内容
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我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。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... #解析结果for detection in result['detection_out']: confidence = detection[2] if confidence > 0.5: x_min, y_min, x_max, y_max = detection[3:7] cv2.rectangle(frame, (x_min, y_m...
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... 严重影响对图像的分析,如分类、定位、检测、分割等。所以在现在,研究图像去雾对所有研究人员有重大的意义,如何有效地将模糊环境下的退化图像还原成清晰图像已经成为了一个重要的研究工作。大模型和深度学习技术的...
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
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能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... 就可以提出视觉测量的分析方法了,比如测量轨面的光带宽度、伤损的尺寸、轻重伤的总数这样的量化评价指标。有了视觉测量的信息之后,就可以分别定义各个尺度的数据分析、数据结构了,比如实例尺度的微观伤损形位的数据...
CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域分辨率和时域帧率对视频质量的影响,随着高分辨率和高帧率视频投稿逐渐普及,特别是跨分辨率/帧率视频转码档位画质评估场景中,这种影响变得更加不可忽视。在本文中,**我们提出了一种模块化 BVQA 模型,以及一种** **训...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点是设备品种繁多,数据类型不同。边缘服务器层该层的关键是处理来自设备层的数据,进行初步解决、剖析和过滤,并把处理后的数据发送到云计算层。边缘服务器一般部署在网络边缘,与设备层紧密联系,能够快速反映设备层的需要,降低传送数据的延迟。云计算层该层专门从事全球数据处理、剖析和存储,并承担运用的思路...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心... 我们课下也经常一起学习探讨,共同进步。下面大致总结项目中的一些知识。 我们的设计思路是,第一步先进行数据收集和与处理工作。 影像识别一般就包括一些医学影像,比如X射线,MRI等等影像数据,这些数据很好获得...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是我的答案```pythonimport torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.mobile_... 对视频流进行实时分析和处理,例如识别关键时刻、提供实时字幕等。 **技术细节:** - 使用高效的视频编码技术,如H.265/H.266,以减少视频文件的大小并提高传输效率。 - 利用边缘设备的GPU或专用硬件加速视频处理任...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。