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京创尤品·2024-01-16 07:33

人工智能（AI）中的一些常见名词-九五小庞

深度学习（DL）：指使用人工神经网络层进行复杂模式识别的ML。大型语言模型（LLM）：可以理解、处理和生成文本的AI程序。转换器模型：一种神经网络架构，可以将一种类型的输入转换为另一种类型的输出。

Up九五小庞·2024-01-16 06:49

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更

PhyliciaFelicia·2024-01-16 06:45

动手学深度学习：5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

5.9含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩[1]。它虽然在名字上向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNet的影子。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进，本节将介绍这个模型系列的第一个版本。5.9

AI_Younger_Man·2024-01-16 06:43

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）

一、含并行连结的网络GoogLeNet/InceptionV31、卷积层个数超过了100层，怎么选择最好的卷积层超参数2、GoogleLeNet全要首先，输入和输出等高等宽其次，不同的路径3、白色的1*1卷积层是用来改变通道数的蓝色的卷积层是用来抽取信息的4、为啥要用Inception块？5、展示Googlenet，高宽减半就是一个stage6、展示一下具体是怎么设计的7、变种，这些常用一点8、诡

hlllllllhhhhh·2024-01-16 06:41

项目:基于OpenCV+百度云人脸识别项目

可以使用预训练的人脸检测器，如HaarCascade或基于深度学习的人脸检测器。百度云人脸识别API调用：将图像中检测到的人脸传递给百度云人脸识别A

左手的月光·2024-01-16 06:25

竞赛保研基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:12

竞赛保研基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

iuerfee·2024-01-16 05:42

竞赛保研多目标跟踪算法实时检测 - opencv 深度学习机器视觉

先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:38

2019-07-23

而这种质疑的精神，也恰恰是创新社会和深度学习的需要。图片发自App午，名师优课――张齐华老师研修班随着开班典

3d8849be4882·2024-01-16 05:52

深度学习烦人的基础知识(2)---Nvidia-smi功率低，util高---nvidia_smi参数详解

文章目录问题现象解释解决方案磨刀不误砍柴工--nvidia-smi参数解读问题如下图所示，GPU功率很低，Util占用率高。这个训练时不正常的！现象解释Pwr是指GPU运行时耗电情况，如图中GPU满载是300W，目前是86W与GPU2的空载情况功率相等。说明GPU没有在真正运行。GPU-Util高说明它的核心被占用了，占用率为100%。打个比方，把GPU看做是人。三个人，一个在举重，一个人在跑步，

mantoureganmian·2024-01-16 05:25

深度学习烦人的基础知识(1)---&@在bash中的作用---positional parameter详解

文章目录序Positionalparameter练习题Specialparameter练习题序深度学习，反展到现在，真的是要融会贯通很多东西。遇到便补吧！

mantoureganmian·2024-01-16 05:54

一个神经元顶5到8层神经网络，深度学习的计算复杂度被生物碾压了

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自：机器之心看来人工智能的发展还任重道远。来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究，他们通过训练人工深度神经网络来模拟生物神经元的计算，得出深度神经网络需要5至8层互连神经元才能表征（或达到）单个生物神经元的复杂度。人类糊状的大脑似乎与计算机处理器中的固态硅芯片相去甚远，但科学家将二者进行比较已经有很多

Evan-yzh·2024-01-16 04:32

Embedding：数据的奇妙之变

在深度学习的领域，Embedding是连接符号与连续的一座桥梁。它通过将高维离散数据映射到低维连续向量空间，为大模型提供了更好的处理能力。

千与编程·2024-01-16 02:36

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

深度学习—从入门到放弃（四）优化器1.案例引入-MNIST手写数字识别现代深度学习优化中的许多核心思想（和技巧）可以在训练MLP以解决图像分类任务的中进行说明。

佩瑞·2024-01-16 02:33

人脸自收集数据集辅助制作工具——人脸姿态数据标注

综述我们在进行人脸属性识别深度学习算法研究过程中除了使用开源带标签的数据以外，都会根据具体使用场景与需求用到大量自收集的图像数据（开源/爬虫/自拍等），然这些数据一般是没有人脸对应属性标注标签的。

彧侠·2024-01-16 02:07

吴恩达深度学习学习笔记-7建立神经网络

1.训练神经网络训练神经网络时，需要做许多决策。例如，有多少层网络每层含有多少个隐藏单元学习率各层采用哪些激活函数…这些决策无法一次决定好，通常在项目启动时，我们会先有一个初步想法，然后编码，并尝试运行这些代码，再根据结果完善自己的想法，改变策略。2.train/dev/testsets通常把数据分为训练集，验证集，测试集。我们用训练集数据训练模型，用验证集做holdoutcrossvalidat

猪猪2000·2024-01-16 02:03

【吴恩达深度学习】Keras tutorial - the Happy House

Kerastutorial-theHappyHouseWelcometothefirstassignmentofweek2.Inthisassignment,youwill:LearntouseKeras,ahigh-levelneuralnetworksAPI(programmingframework),writteninPythonandcapableofrunningontopofsever

深海里的鱼(・ω<)★·2024-01-16 02:03

吴恩达深度学习第二课-第一周笔记及课后编程题

笔记训练_开发_测试集小数据时代训练集/测试集的分配比例大致遵循70%/30%或训练集/开发集（或crossvalidationset）/测试集的分配比例大致遵循60%/20%/20%大数据时代只要开发集能够确定哪一个算法/模型有更好的表现，测试集能够无偏评估模型的性能，就称赋予了开发集、测试集足够的数据量了；训练集将被赋予更大比重的数据量。如：训练集/开发集/测试集的比率为98%/2%/2%注：

Giraffeee_·2024-01-16 02:01

吴恩达深度学习--神经网络的优化(1)

1.训练集，验证集，测试集选择最佳的Train/Dev/Testsets非常重要。除此之外，构建神经网络时，需要设置的参数很多：神经网络层数，神经元个数，学习率的大小。激活函数的选择等等。实际上很难第一次就确定好这些参数，大致过程是：先确定初始参数，构建神经网络模型，然后通过代码实现该模型，之后进行试验确定模型的性能。根据性能再不断调整参数，重复上述过程，直到让神经网络模型最优。由上述可知，深度学

Kangrant·2024-01-16 02:30

深度学习记录--Train/dev/test sets

为什么需要训练集、验证集(简单交叉验证集)和测试集？为了创建高效的神经网络，需要不断进行训练(迭代)一个神经网络的产生从最开始的想法idea开始，然后付诸于代码code，根据结果验证反过来对一开始的想法idea进行修正，而这就完成了一次训练(迭代)循环速率(迭代速率)train/dev/testsets会加速神经网络的集成数据的配置一般将数据分为三个部分(train/dev/testsets)在训

蹲家宅宅·2024-01-16 02:29

深度学习基于aistudio平台从数据标注开始实现语义分割任务

从0基础开始进行深度学习1、数据处理1.1数据标注准备数据标注软件使用labelme进行数据标注，labelme的下载地址为：https://download.csdn.net/download/a486259

摸鱼的机器猫·2024-01-16 01:55

基于AI视频智能分析技术的周界安全防范方案

A智能分析网关V4基于深度学习和计算机视觉技术，可以通过多种AI周界防范算法，实时、精准地监测人员入侵行为，及时发现异常情况并发出警报，保障周界安全。

Black蜡笔小新·2024-01-16 01:54

文文学霸·2024-01-15 23:26

基于深度学习的实例分割的Web应用

基于深度学习的实例分割的Web应用1.项目简介1.1模型部署1.2Web应用2.Web前端开发3.Web后端开发4.总结1.项目简介这是一个基于深度学习的实例分割Web应用的项目介绍。

OverlordDuke·2024-01-15 19:49

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解

基于深度学习的多类别电表读数识别方案详解多类别电表读数识别方案详解项目背景项目难点最终项目方案系列项目全集：安装说明环境要求数据集简介数据标注模型选型明确目标，开始下一步的操作检测模型训练模型评估与推理番外篇

OverlordDuke·2024-01-15 19:18

《动手学深度学习》学习笔记第10章注意力机制

本系列为《动手学深度学习》学习笔记书籍链接：动手学深度学习笔记是从第四章开始，前面三章为基础知识，有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容

北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:13

基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测

基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测引言1.环境搭建与准备2.数据准备3.模型准备4.训练准备5.服务器端部署结语基于深度学习的桃子熟度与大小智能检测引言随着时代的快速发展

OverlordDuke·2024-01-15 19:12

智能语音技术栈

由于深度学习对于语音识别WER的下降具有明显的作用，所以Kaldi、CNTK、TensorFlow等支持深度学习的工具目前比较流行，Kaldi的优势就是集成了很多

chenkaifang·2024-01-15 19:53

人工智能，深度学习与机器学习

从去年研究生入学开始，总是听到周围的人在说人工智能，机器学习，深度学习，，，，然而自己并不能完全明白这些到底是怎么回事，以及他们之间有着什么样的关系，近来也不知道都搞了些什么鬼，大概好像是知道了点什么。

陶大明·2024-01-15 19:33

基于深度学习的钢板表面缺陷识别技术介绍与实践

1问题背景1.1问题背景钢板的表面质量是钢板最为重要的质量因素之一，表面质量的优劣直接影响其最终产品的性能与质量。然而在加工过程中，由于原材料、轧制设备和工艺等原因，导致钢板表面出现结疤、裂纹、锟印、刮伤、针眼、磷皮、麻点等不同类型的缺陷[1]。这些缺陷不仅影响产品的外观，而且降低了产品的抗腐蚀性、耐磨性和疲劳强度等性能。在钢板轧制过程中，钢板表面缺陷的检测是一种简单的重复性、快速、高度集中的工作

槿予·2024-01-15 18:20

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

一、机器学习在表面缺陷检测中的应用深度学习：深度学习是机器学习的一个重要分支，其在图像识别和处理领域具有显著的优势。通过构建深度神经网络，可以对图像进行自动的缺陷检测和分类。常见

matlabgoodboy·2024-01-15 18:15

文本分类的一些记录

文本分类主要流程一般是：先预处理文本，再提取特征，最后通过特征进行分类，或者直接采用深度学习的模型对处理好的文本进行分类。

hema12138·2024-01-15 18:29

资深程序员骆昊：Python从新手到大师，100天完整学习路线

算法channel·2024-01-15 18:10

sigmoid函数求导、求极值（史上最详细）

在机器学习、深度学习中，激活函数有时会使用到Sigmoid函数。

TFATS·2024-01-15 17:26

慕尼黑工业大学最新提出！单目实时密集建图的混合隐式场方法

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf我们提出了一种新颖的方法，它将基于深度学习的密集SLAM与神经隐式场相结合，实时生成密集地图，而无需像以前的方法那样依赖

3DCV·2024-01-15 17:46

NLP论文阅读记录 - 2022 | WOS 用于摘要法律文本的有效深度学习方法

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题二.相关工作三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结前言Effectivedeeplearningapproachesforsummarizationoflegaltexts（22）0、论文摘要数字形式的法律判决文件的可用性为信息提取和应用提供了众多机会。由于这

yuyuyu_xxx·2024-01-15 17:11

[论文阅读]Self-Supervised Learning for Videos: A Survey

Self-SupervisedLearningforVideos:ASurvey.ACMComput.Surv.,55(13s),1–37.https://doi.org/10.1145/3577925论文中文名称：视频的自监督学习综述摘要：深度学习在各个领域取得的显著成功依赖于大规模标注数据集的可用性

王知为·2024-01-15 16:11

[深度学习]Open Vocabulary Object Detection 部署开放域目标检测模型使用感受

一、OpenVocabularyObjectDetection介绍OpenVocabularyObjectDetection(OpenVOD)是一种新型的目标检测方法，它使用开放词汇的概念来识别和检测图像中的对象。与传统的目标检测方法相比，OpenVOD具有更高的灵活性和可扩展性，因为它允许用户自定义对象类别和词汇，从而能够适应各种不同的应用场景和需求。OpenVOD的核心思想是将目标检测任务转化

FL1623863129·2024-01-15 16:24

[深度学习]imagenet的1000类别名称

tenchgoldfishgreatwhitesharktigersharkhammerheadsharkelectricraystingraycockhenostrichbramblinggoldfinchhousefinchjuncoindigobuntingAmericanrobinbulbuljaymagpiechickadeeAmericandipperkitebaldeaglevult

FL1623863129·2024-01-15 16:05

打破硬件壁垒：TVM 助力 AI技术跨平台部署

文章目录《TVM编译器原理与实践》编辑推荐内容简介作者简介目录前言/序言获取方式随着人工智能（ArtificialIntelligence，AI）在全世界信息产业中的广泛应用，深度学习模型已经成为推动AI

程序边界·2024-01-15 16:32

chatgpt和文心一言哪个更好用

一、智能回复ChatGPT：ChatGPT是一种基于Transformer的深度学习模型，它能够通过上下文理解对话，并产生相应的回复。与传统的聊天机器人

前端御书房·2024-01-15 14:58

阿里视频生成大模型I2VGen-XL的论文来了！视频合成新范式

根据阿里云视频生成模型研发负责人介绍，I2VGen-XL采用深度学习技术，具备卓越的图像识别和生成能力。用户只需提供素材和需求，即可自动生成高质量的视频内容，显著提高了视频制作的效率和质量。

AI生成未来·2024-01-15 13:43

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 4：手把手带你运行 train.py 文件，史上最全的问题解决记录

前言文章性质：实操记录主要内容：主要记录了运行train.py文件时遇到的错误以及相应的解决方案。项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch搭建yolo3目标检测平台冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏✨可以让作者更有创作动力！目录

作者正在煮茶·2024-01-15 12:16

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 1：手把手带你安装 PyTorch 并创建 PyCharm 项目

前言文章性质：实操记录主要内容：这篇文章记录了PyTorch的安装过程，包括：1.创建并激活新的虚拟环境；2.查看电脑是否支持CUDA以及CUDA的版本；3.根据CUDA的版本安装PyTorch；4.在PyCharm中创建使用pytorch_gpu虚拟环境的新项目；5.在PyCharm中验证PyTorch是否安装成功。相关文档：anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置_pyto

作者正在煮茶·2024-01-15 12:45

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 2：手把手带你安装 Jupyter Notebook 并解决因 conda 版本低导致安装失败的问题

视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】相关文档：anaconda+pytorch+opencv安装及环境配置_pytorch安装opencv-CSDN博客冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏