天气图像分类pytorch
社区干货
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...
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...
【MindStudio训练营第一季】MindStudio 可视化AI应用开发体验随笔
X2MindSpore工具新增已验证支持的PyTorch模型49个,TensorFlow 1.x模型20个,TensorFlow 2.x模型20个。- X2MindSpore工具中TensorFlow1.x新增支持混合精度迁移,TensorFlow2.x新增支持分布式迁移。- X2MindSpor... 然后通过图像分类识别目标属性。流程中有两次图像缩放的操作,两者主要区别在于设置的缩放宽高参数不同。下面,我们...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
**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,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最... 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最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外...
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大模型和深度学习的工作总结|社区征文
**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,大气污染现象愈发严重,由此产生的雾霾天气困扰着人们的出行和工作。雾霾是导致图像模糊的最... 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最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外...
模型的性能评估及优化
格式为 TorchScript 且 PyTorch 的版本为 1.5 ~ 1.8。 发起性能评估之前,需要填写模型的 Tensor 配置。 存在未结束的评估任务时无法发起新的评估任务。 操作步骤 登录机器学习平台,单击左侧导航栏中的【模型服务... 以下图中的 InceptionV3 图像分类模型为例。该模型输入是一张图片,对应 Tensor 配置中仅包含一个 Input Tensor。 Tensor 的名称为 serving_default_input_1:0,精度为 Float。 输入图片的宽高为 299 x 299,通道数为...
最佳实践
Case1:内置常用接口的调用方法注意 目前仅支持 python>=3.5。 python '''Usage:1. python3 -m pip install --user volcengine2. VOLC_ACCESSKEY=XXXXX VOLC_SECRETKEY=YYYYY python main.py3 api document: "htt... return req 测试分类接口def test_classification(maas, endpoint_id, req): try: resp = maas.classification(endpoint_id, req) print(resp) except MaasException as e: print(...
保姆级人工智能学习成长路径|社区征文
比如使用深度学习框架(Tensorflow或者Pytorch)完成简单的分类或者回归的任务。然后再逐渐深入,从而加深对神经网络和深度学习的理解。# 4. 第四阶段:细分领域深入学习 再进一步就是选择细分领域进行学习了,相对主流的几大方向和细分方向分别是:- 计算机视觉(CV):图像分类、目标检测、关键点检测(如人体姿态估计)、图像分割、OCR等。主要提取的是颜色、形状和纹理等特征。- 自然语言处理(NLP):文本分类、命名实体识别、...
针对算法工程师的快速入门
下文将以 CIFAR-10 数据集的图片分类任务为范例,演示机器学习平台的核心功能。 相关概念 AK / SK 对象存储 TOS 火山引擎镜像仓库 CR 机器学习平台镜像仓库 资源组 队列 开发机 自定义训练 volc 命令行工具 注册账... PyTorch 等框架主流版本的镜像,方便用户直接使用。 本文将使用预置镜像演示代码开发、模型训练等功能。 外部(或本地的)镜像:当用户本地或其它外部镜像仓库中有正在使用的镜像,可以参考迁移外部镜像到镜像仓库将该部...
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
侧面补光以图像没有暗影和反光为佳,补光角度大概30°。拍摄得到数据集之后,对其中高质量的图片进行细粒度目标检测标注。细粒度标注是怎么实现的腻?如下图的标注所示,我们对伤损部位进行更精细的包围框标注。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。那小伙...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的原因是不同于基础科研工作,企业AI应用更强调快速和经济化规... 图像、语音AI 应用其难度更大,预训练过程更复杂,目前在企业商用落地的NLP技术难度很大。但我个人还是看好未来NLP的技术发展,从应用上,对于建筑运维领域其在:设备自动故障诊断报告生成、建筑设施维保工单自动分类、...
创建自定义模型
Pytorch、Python、PaddlePaddle、TensorFlow-LLM 模型组合:Ensemble 模型组合的后处理脚本:Python 模型分类 N/A 选择模型的用途。可选项:图像分类、物体检测、图像分割、语义分割、姿态估计、大模型、其他。 描述 N/A 为模型添加描述。允许使用任意字符。长度不超过 128 个字符。 输入、输出 名称 输入、输出参数的名称。输入要求如下: 允许使用除汉字、空格以外的其他字符。 长度不超过 50 个字符。 类型 输入、输出...
AI安全技术总结与展望| 社区征文
AI安全的分类 近年来,大数据和人工智能得到迅猛发展,并持续赋能各行各业。其中,AI在安全行业的体现主要表现为三方面:人工智能应用于安全行业;人工智能内生安全;人工智能衍生安全。其中人工智能应用于安全行业如利用人工智能技术识别恶意代码、自动化漏洞扫描、自动化构建鱼叉钓鱼邮件、锁定目标、生成高逼真度的假视频等。人工智能内生安全主要包括:框架安全,如TensorFlow、Caffe、PyTorch等深度学习框架存在若干漏洞;数据...
