图像分类综述

2024年开源数据集地址汇总包含最新最全数据集在这你可以找到任何想要数据集

目标检测数据集和图像分类数据集是计算机视觉领域的两大重要资源，它们为训练和评估各种视觉模型提供了关键的数据支持。目标检测数据集主要用于训练模型以识别和定位图像中的特定物体。
萌萌哒240·2025-02-02 21:10

基于LeNet-5实现交通标志分类任务

由于其简单高效的架构，LeNet-5也被广泛应用于图像分类任务，包括交通标志识别。
鱼弦·2025-02-02 13:42

深度学习的应用场景及常用技术

1.应用场景1.计算机视觉图像分类描述：对图像中的内容进行分类，识别出图像中物体所属的类别。
eso1983·2025-02-02 06:19

kafka中的自定义分区器使用详解

综述在Kafka中，topic是逻辑上的概念，而partition是物理上的概念。不用担心，这些对用户来说是透明的。
皮哥四月红·2025-02-01 16:11

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。
eso1983·2025-02-01 12:37

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现文献综述之GMN

2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式：Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络（GraphNeuralNetworks-GNNs）是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题，提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间，并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
XLYcmy·2025-01-31 22:43

A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management

基于KV缓存管理的大型语言模型加速研究综述摘要1引言2前言3分类4token级优化5模型级优化6系统级优化7文本和多模态数据集8结论摘要大型语言模型（LLM）因其理解上下文和执行逻辑推理的能力，彻底改变了自然语言处理
UnknownBody·2025-01-31 12:47

TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表？

示例：例如，在训练一个图像分类模型时，记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图，可以直观地看到随着训练轮次（epochs）的增加，损失函数值是如何
alankuo·2025-01-31 01:43

为AI聊天工具添加一个知识系统 之77 详细设计之18 正则表达式 之5

先给出综述：开发时/运行时/生产时（三世归一化时间投影X-piece-scale，三代连坐时间并行升级换代）的三界标准化空间(位
一水鉴天·2025-01-30 10:07

MRP计划过程综述、MRP需求传递、净需求计算、MRP的时间逻辑等

文章目录MRP计划过程综述MRP的运行方式分为几类MRP需求传递净需求的计算MRP时间推算原理MRP时间逻辑-排产MRP清单【SAP系统PP模块研究】本文对MRP运行过程中的一些基本概念，以尽量简洁平实的方式进行讲解
saplakes·2025-01-30 04:57

【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读
GoAI·2025-01-30 03:18

100个高质量ChatGPT学术论文写作提示词分享--系列（一）

ChatGPT学术论文写作高质量提示词分享，今天先分享50个，涵盖论文写作、文献综述、研究方法设计、数据分析、学术演讲准备等方面。
迪娜学姐·2025-01-28 17:25

100个高质量ChatGPT学术论文写作提示词分享--系列（二）

ChatGPT学术论文写作高质量提示词分享，之前分享过50个，涵盖论文写作、文献综述、研究方法设计、数据分析、学术演讲准备等方面：100个高质量ChatGPT学术论文写作提示词分享--系列（一）今天继续分享
迪娜学姐·2025-01-28 17:25

ultralytics 是什么？

ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库，专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。
博刻·2025-01-28 16:09

论文开题前的必备指南：如何做好充分准备

今天的内容将详细说明撰写开题报告前需要准备的工作，包括选题、文献综述、研究设计、数据准备和写作计划等方面。一、确定研究选题1.选题的意义和原则选题是论文开题的第一步，也是最关键的一步。
学境思源AcademicIdeas·2025-01-27 22:05

2025年美赛数学建模B题：管理可持续旅游研究及Matlab代码

目录2025年美赛数学建模B题：管理可持续旅游研究及Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义1.2、研究目的与问题二、文献综述2.1、国内外研究现状2.2、研究方法与理论框架三、研究方法3.1、数据收集与处理
前程算法屋·2025-01-27 17:35

最好的线段树总结

线段树详解By岩之痕目录：一：综述二：原理三：递归实现四：非递归原理五：非递归实现六：线段树解题模型七：扫描线八：可持久化(主席树)九：练习题一：综述假设有编号从1到n的n个点，每个点都存了一些信息，用
QYitong·2025-01-27 17:34

深度学习——模型过拟合和欠拟合的原因及解决方法

例如，在一个图像分类任务中，过拟合的模型可能对训练集中的每一张图像的特定细节（如某张猫图片背景中的一个小污点）都学习得过于精细，以至于在测试集中，只要图像背景稍有不同，就无法正确分类。2.欠拟合（Un
发呆小天才O.o·2025-01-27 14:11

使用 Pyro 和 PyTorch 的贝叶斯神经网络

一、说明构建图像分类器已成为新的“helloworld”。还记得当你第一次接触Python时，你的打印“helloworld”感觉很神奇吗？
无水先生·2025-01-27 05:45

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
cda2024·2025-01-26 20:39

支持向量机图像分类matlab,基于支持向量机的图像分类.MATLAB

【实例简介】基于支持向量机的图像分类.MATLAB【实例截图】【核心代码】基于支持向量机的图像分类├──code.zip├──pictures│├──car││├──car10.jpg││├──car11
流光微言·2025-01-26 08:33

Python | 基于支持向量机（SVM）的图像分类案例

在本文中，我们将重点关注使用SVM进行图像分类。当计算机处理图像时，它将其视为二维像素阵列。数组的大小对应于图像的分辨率，例如，如果图像是200像素宽和200像素高，则数组的尺寸为200x200x3。
python收藏家·2025-01-26 07:55

2025数学建模美赛B题完整建模思路——管理可持续旅游业

赛题分析以下内容包括三个主要部分：(1)题目的中文翻译(2)对题目的整体分析与思路综述(3)对题目要求的逐项详细分析与求解思路。
鹿鹿数模·2025-01-25 20:25

图像分类与识别的自组织特征映射网络实践

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：自组织特征映射网络（SOFM）是一种无监督学习模型，适用于图像处理中的预处理、特征提取和分类识别。通过在MATLAB中实现SOFM，可以进行数据预处理、特征提取、网络训练、分类与识别以及优化评估。本内容涵盖了SOFM网络的应用步骤、训练过程、参数调整和性能评估，旨在提供图像处理问题的解决方案。1.自组织特征映射网络简介1.1自组织特征映射网络概述自组织特征映射
无声远望·2025-01-25 17:36

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征，并逐层构建更复杂的特征表示，广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。
IT古董·2025-01-25 10:08

NCNN推理

ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用，包括但不限于：图像分类/目标检测/语义分割/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件，链接文件，
呆呆珝·2025-01-25 05:07

QT QML基础绘图入门

QTQML基础绘图入门补天云火鸟博客创作软件补天云网站1QT_Quick_和_QML_综述1.1QT_Quick_的基本概念1.1.1QT_Quick_的基本概念QT_Quick_的基本概念QT_QT_quick
QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-24 13:32

LLM幻觉（Hallucination）缓解技术综述与展望

LLMs中的幻觉问题（LLM幻觉：现象剖析、影响与应对策略）对其可靠性与实用性构成了严重威胁。幻觉现象表现为模型生成的内容与事实严重不符，在医疗、金融、法律等对准确性要求极高的关键领域，可能引发误导性后果，因此，探寻有效的幻觉缓解技术成为当前人工智能研究的关键任务。一、RAG：基础但有缺陷的缓解手段检索增强生成（RAG）作为缓解幻觉的常用方法（RAG(Retrieval-AugmentedGene
大模型之路·2025-01-24 13:30

基于Python和TensorFlow/Keras框架的大模型实战教程

我们将以一个简单的图像分类任务为例进行说明。目标通过本教程，您将学会如何使用TensorFlow/K
小蘑菇二号·2025-01-24 12:26

拥抱AI，赋能药学：人工智能在药学领域的应用与展望

本文将深入解读《AREVIEWON“AIINTEGRATIONINPHARMACYPRACTICE”》这篇综述，抽丝剥茧地分析AI如何重塑药学实践的各个环节，探讨其
明哲AI·2025-01-24 11:46

【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入？

常见的任务包括：图像分类：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类，常见算法如ResNet、VGG。目标检测：在图像中定位并标注物体
认识祂·2025-01-23 18:04

ChatGPT写作助手：论文写作必备提示词一览

它不仅能够帮助撰写论文，还可以通过不同的提示词完成构思、文献综述、数据分析、润色等任务，极大提升写作效率。
学境思源AcademicIdeas·2025-01-22 21:23

昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类

PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。
·2025-01-22 16:34

语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略

检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）（RAG综述：探索检索增强生成技术的多样性与代码实践）技术已经成为构建高性能AI模型的重要基石。
大模型之路·2025-01-22 13:50

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size
NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于STL分解思路3.深度学习网络，结合CNN+RNN+Attention，作用各不相同互相配合参考：非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2s
Super_Whw·2025-01-22 05:48

Web前端学习重点笔记

第一章：Web前端开发技术综述第二章：HTML基础第三章：格式化文本与段落标记：标题字标记：大——小字体标记：水平线标记：段落缩进标记：默认5个字符位置拼音标记：何(he)原样显示标记：特殊符号：显示结果说明符号代码空格
HeHolly·2025-01-21 20:38

基于TSN的混合5G网络中的确定性通信研究需求与综述

ResearchDemandandReviewonDeterministicCommunicationinHybrid5GnetworksbasedonTSNMahmoudAlqudahUniversityofSiegenSiegen,Germanymahmoud.alqudah@uni-siegen.deRomanObermaisserUniversityofSiegenSiegen,Germa
神一样的老师·2025-01-21 14:41

战场物联网：通信挑战与最新解决方案综述

论文标题TheInternetofBattleThings:ASurveyonCommunicationChallengesandRecentSolutions作者信息RachelKufakunesu,HermanMyburgh,AllanDeFreitas论文出处DiscoverInternetofThings(2025)5:3|Theinternetofbattlethings:asurvey
神一样的老师·2025-01-21 12:57

网络安全态势感知技术综述

摘要：本文深入探讨网络安全态势感知技术，从其概念来源出发，详细阐述什么是网络安全态势感知，介绍态势感知的应用方向，并对华为的HiSecInsight与深信服的SIP两款典型产品进行剖析，旨在为相关领域人员提供全面且深入的技术认知。一、引言随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益复杂和严峻。网络安全态势感知作为应对这一挑战的关键技术，已成为保障网络空间安全的重要手段。二、网络安全态势感知的概念来源“
哥坐11路·2025-01-21 10:03

Erlang语言研究综述

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>摘要:本文前半部分主要是关于Erlang编程语言相关的内容；着重就一般学习编程语言的一般的关注点来阐述了Erlang编程语言的基本语法点，主要包括：Erlang的变量、Erlang的数据类型、Erlang的语句和Erlang编程语言的函数与模块四个方面；本文的后半部分主要就Erlang语言的并行化编程的实践：Erlang的并行化编程与Erlan
weixin_34233856·2025-01-21 09:56

竞技体育数据可视化与可视化分析综述

Asurveyofcompetitivesportsdatavisualizationandvisualanalysis竞技体育数据可视化与可视化分析综述研究背景：1、竞技体育的发展导致竞技体育数据的大规模产生
*小白*·2025-01-21 09:53

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)

【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)文章目录【锂电池寿命】基于BP锂电池寿命预测（matlab)一、引言1.1、研究背景1.2、研究意义二、文献综述2.1、锂电池寿命预测研究现状2.2、
大橘科研工作室·2025-01-21 08:17

文献综述相关ChatGPT提示词分享

文献综述ChatGPT可以帮助提高文献综述的有效性和全面性。ChatGPT可以高效搜索和审查与宝子们课题研究相关的文献资料来源。
AIWritePaper官方账号·2025-01-21 00:02

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集，被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中，D
cda2024·2025-01-20 22:42

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

摘要：语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近期，一种新兴的学习推理趋势采用强化学习（RL）来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
东临碣石82·2025-01-20 19:09

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中
小周不想卷·2025-01-20 13:11

再理解 AI Agent - 经典案例和热门框架综述

本文为该课程的第二章（智能体综述及多智能体框架介绍)笔记）。文章目录0.温故而知新-再看AIAgent是什么1.一个AIAgent实例介绍-BabyAGI2.多智能体框架比较3.警告？
同学小张·2025-01-20 01:11

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。
wit_@·2025-01-19 16:50

【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小

问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。
小小小小祥·2025-01-19 15:40
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