分类并回归pytorch
社区干货
如何用pytorch进行目标检测和跟踪
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...
使用pytorch自己构建网络模型总结|社区征文
视频中给出了pytorch从安装到最后训练模型的完整教程,本篇文章主要总结神经网络的完整的模型训练套路,希望通过本篇文章可以让你对网络训练步骤有一个清晰的认识。 本次内容用到的数据集是[CIFAR10](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html),使用这个数据的原因是这个数据比较轻量,基本上所有的电脑都可以跑。CIFAR10数据集里是一些32X32大小的图片,这些图片都有一个自己所属的类别(如airplane、cat等),如下图所...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
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息。这个数据集在图像数量、分辨率、覆盖类别、目标密度还有小目标代表方面都远远优于现有的类似数据... 相比于现有的粗粒度条带标注和图像分类标注呢,细粒度标注能够反映每一片裂纹、每一块掉块、每一处薄膜的实例级类别和行为信息,对每一片伤损进行独立的区分,这样才有助于后续进行尺寸、面积、波长的测量和量化评价。...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
主要分类是根据机器学习在训练过程中是否有标签。- 监督学习:训练的数据集全部都有标签,根据标签的特点 监督学习可以分为两类问题:回归和分类,回归问题的标签是连续的数值,比如预测房价、股市等,分类问题的标签... Pytorch都会涉及到。本文参考从零开始学习机器学习,加入自己的理解和相关内容,充其量就是一个入门的总结,整个机器学习涉及到许多内容,不仅仅是算法而且还有大量AI数据工程、后端技术栈,要想精通需要在后端技术、...
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PyTorchDDP、MXNet、BytePS、MPI、Custom。配置该参数后将覆盖 conf 中的值。 否 --local_diff 是否只上传增量的代码文件来加速提交任务的过程,支持的选项包含 on、off,不配置该参数是默认为 on。 否 --copy-lin... 是 --category -c 模型类别,可选值:TextClassification, TabularClassification, TabularRegression, ImageClassification。 否 --dataset --ds 训练模型所使用的数据集ID。在控制台的数据集模块列表页面上,将鼠标...
抖音「神曲」那么多,字节跳动是如何玩转亿级曲库的?
如今抖音已经成为音乐宣发的一个重要渠道。一支支音乐先在抖音上以短视频 BGM 火起来,再扩散到各大音乐平台上。抖音神曲甚至成了很多音乐平台的一个重要分类。有人说神曲能火是因为歌词和旋律简单,听得多了就印在... 往往通过标签分类进行查询,例如曲风就是最常见的分类。目前字节提出了一种**半监督式的 Transformer 音乐模型**来实现音乐的标签化,实现海量音乐数据的曲风、相似性的归类。音乐标签化已广泛服务于 Resso、抖音、剪...
火山引擎在机器写作和机器翻译方面的最新进展
类别去归一个类,大致可以分成这样几类:按照自然估计的方法可以分成概率密度有没有显式密度(explicit density),以及隐式密度(implicit density)。显式密度当中又分是否密度是可直接计算的,例如像自回归分解(Auto-Re... 我们用后验分布去分析这个 C 并且对它做一个简单的分类,发现这个 C 和真实的意图会非常非常接近,例如左边的这些句子,我们分析出来它们都属于同一个 C,实际上可以对应对话动作是问路(Request address),第二类都是对...
如何用技术驱动音视频业务全链路增长
我们并不是单纯强调在某一个技术上取得的优势,还是要回归到增长维度,这是智能增长方案的顶层规划。 基于AI的沉浸式体验构建力 下面来展开一下基于AI的沉浸式体验构建力,主要是如何从创意体验、个性化体验以及性能... 包括做内容素材的分类,场景管理,算法推荐。下面会有数据大屏,可以在推荐场景、投放场景,进行实时的产品呈现。 最后就可以把内容推到客户C端场景、APP、小程序包括一些其他的平台。 第三部分体验是性能体验。 现在...
SaaS产品动态
多目标支持分类与回归目标一起训练。 【优化】支持预加载流式阶段的 ckpt 重训。 描述:使用流式 ckpt 重训,降低训练成本。 在线服务【新功能】去重增加下发去重以及分钟级别去重。 描述:去重可以实现下发以及所有行为类型去重,同时支持分钟级别进行去重。 【新功能】在线服务业务规则增加卡片规则。 描述:可以将满足条件的内容聚合成一个卡片进行展示,聚合后的卡片将作为一个整体进行打散/加权等操作。 【新功能】打散规则增加跨...
如何用技术驱动音视频业务全链路增长
我们并不是单纯强调在某一个技术上取得的优势,还是要回归到增长维度,这是智能增长方案的顶层规划。 基于AI的沉浸式体验构建力 下面来展开一下基于AI的沉浸式体验构建力,主要是如何从创意体验、个性化体验以及性能体... 包括做内容素材的分类,场景管理,算法推荐。下面会有数据大屏,可以在推荐场景、投放场景,进行实时的产品呈现。 最后就可以把内容推到客户C端场景、APP、小程序包括一些其他的平台。 丨性能体验 第三部分体验是性能体...
官方模型概览
本文介绍了边缘智能提供的官方推理模型。您可以将官方模型部署到您的一体机进行使用。 模型名称 框架 类型 描述 口罩检测-01-PPLCNet-ONNX ONNX 图像分类 一种使用 PP-LCNet 算法进行训练的佩戴口罩行为检测... 用于在图像或视频中检测和定位不同类别的物体,如行人、车辆、动物等。 YOLOX-Tiny-Python后处理-联合模型 Ensemble 物体检测 模型组合(即自定义的 Ensemble 模型)的示例。 车辆属性识别-01-PPLCNet-ONNX ONN...
名词解释
是一种常见的分类和回归算法,用于解决监督学习问题,该算法核心思想是通过计算数据集中所有数据与已知数据点之间的距离来寻找最近的K个数据点,然后根据这K个数据点的标签来进行分类或回归。KNN算法是一种简单易用的分类和回归算法,适用于小规模的数据集,具有鲁棒性强和可扩展性等优点,但计算量大,存储空间大,对数据分布敏感。 HNSW HNSW(Hierarchical Navigable Small World,分层可导航小世界)是一种用于在高维空间中进行 ANN 搜索...
为自定义模型创建版本
前后处理版本前后处理版本适用于 图像分类 和 物体检测 模型。它定义了模型前处理和后处理的相关配置。 前处理配置:表示在模型推理前对输入的图像进行预处理,如缩放、正则化等。 后处理配置:表示定义输出的分类标... Pytorch 必须包含文件model.pt。 TensorRT 必须包含文件model.plan。 ONNX 必须包含文件model.onnx,或者包含文件夹model.onnx/ 。您可以上传经过加密的model.onnx文件。关于为 ONNX 模型文件加密的方法,请...
