深度学习+视觉

jQuery UI CSS 框架 API

jQueryUICSS框架API概述jQueryUI是一个基于jQuery的用户界面和交互库，它提供了一套丰富的交互组件和视觉效果，旨在帮助开发者快速构建具有吸引力和互动性的网页应用。
lly202406·2025-02-20 10:09

深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来

DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。
人工智能专属驿站·2025-02-20 08:27

使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引

技术背景介绍随着计算机视觉技术的发展，图像描述生成成为了重要的研究领域。通过对图像内容自动生成文字描述，可以大大提高对图像信息的检索和管理效率。Salesfo
dgay_hua·2025-02-20 08:24

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。
知识鱼丸·2025-02-20 08:24

小白入门笔记：CMake编译过程详解

作者丨SkyShaw@知乎点击进入—>3D视觉工坊学习交流群1、你好，CMake1.1CMake是什么？
3Ｄ视觉工坊·2025-02-20 08:23

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。
lozhyf·2025-02-20 07:48

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。
Echo_Wish·2025-02-20 07:48

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。
QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。
scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展
AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

通过深度学习海量
yoloGina·2025-02-20 04:28

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。
码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在
黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练
华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。
c++服务器开发·2025-02-20 02:04

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？
盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

Python从0到100（四）：Python中的运算符介绍(补充)

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 00:24

Python从0到100（三十五）：beautifulsoup的学习

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习
是Dream呀·2025-02-20 00:24

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介：掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等
GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。
大懒猫软件·2025-02-20 00:51

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam
@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架
计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

写轮眼按钮特效：打造炫酷网页按钮

一个炫酷的按钮特效不仅能提升用户体验，还能为网页增添独特的视觉吸引力。今天，我们将通过CSS和JavaScript来实现一个“写轮眼”按钮特效，灵感来源于《火影忍者》中的经典元素——写轮眼。
孤客网络科技工作室·2025-02-19 22:57

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等
这题有点难度·2025-02-19 21:24

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。
·2025-02-19 20:42

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
Bin二叉·2025-02-19 19:37

《第2章 位置与姿态描述》代码

最近在学习《视觉伺服/机器人学、机器视觉与控制》，发现书中的代码运行不通顺，原因可能是matlab升级后，部分函数的参数变化了。所以需要记录错误的代码和正确的代码。
神笔馬良·2025-02-19 18:31

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。
木觞清·2025-02-19 18:59

OpenCV的卡尔曼滤波器：实现和应用

OpenCV作为一个计算机视觉库，也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。
雪域Code·2025-02-19 17:54

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命

生成式AI如何重塑计算机视觉：自监督学习与稀疏计算的革命引言：从“数据饥渴”到“智能涌现”传统计算机视觉高度依赖海量标注数据，但现实场景中标注成本高昂且覆盖范围有限。
ProgramHan·2025-02-19 16:46

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-DETR（DEtection TRansformer）—— 基于 Transformer 的端到端目标检测

1.什么是DETR？DETR（DEtectionTRansformer）是FacebookAI（FAIR）于2020年提出的端到端目标检测算法，它基于Transformer架构，消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框（AnchorBoxes）和非极大值抑制（NMS）机制，使目标检测变得更简单、高效。论文：End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
IT古董·2025-02-19 16:12

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

RadioTransformer：用于视觉注意力引导疾病分类的级联全局焦点Transformer

利用放射科医生的注视模式并模拟他们的视觉认知行为，以在胸部X光片上进行疾病诊断。放射科医生等领域专家依靠视觉信息来解释医学图像。
托比-马奎尔·2025-02-19 14:24

Houdini：Houdini光照与渲染基础_2024-07-16_02-34-24.Tex

Mantra的渲染质量高，特别适合于处理大规模的场景和复杂的视觉效果。Mantra渲染器的特点
chenjj4003·2025-02-19 14:21

机器学习:支持向量机

基本概念1.什么是支持向量机支持向量机是一种二分类模型,在机器学习、计算机视觉、数据挖掘中广泛应用,主要用于解决数据分类问题,它的目的是寻找一个超平面对样本进行分割,分割的原则是间隔最大化(也就是数据集的边缘点到分界点的距离
小源学AI·2025-02-19 13:18

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境本文部署的环境前提为电脑上新装的Ubuntu18.04并且没有联网，一切所需的软件均通过离线包安装，旨在模拟实际项目部署中的过程，文章中提及的资源文件在文章最底部
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

本地部署Deepseek：从零开始，打造你的私人AI助手！

简单来说，Deepseek是一个基于深度学习的AI模型，它可以帮助你完成各种任务，比如自然语言处理、图像识别、数据分析等等。
软件求生·2025-02-19 12:36

蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破

小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合：引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek：智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理
Lethehong·2025-02-19 08:36

《大模型应用开发极简入门》随记

术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型
hoypte·2025-02-19 08:34

情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战

abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法
next_travel·2025-02-19 07:32

基于图像处理的裂缝检测与特征提取

通过计算机视觉和图像处理技术，能够高效、精确地提取裂缝的几何特征，如长度、宽度、方向、面积等，从而为工程质量评估提供数据支持。
机器懒得学习·2025-02-19 07:00

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】机器视觉-工业相机（补充篇）

目录知识储备光学系统设计全过程算法原理工业相机基本参数以及选型工业相机基本参数：如何选择合适的工业相机：分辨率分辨率的定义与“检测/测量精度”的区别分辨率与相机的匹配相机关键参数设置工业相机的曝光、曝光时间、快门、增益什么是曝光？什么是快门影响曝光的因素工业相机-坐标系和机械手坐标系的标定工业相机-缺陷检测一、相机的选择（1）工业数字相机的分类：（2）相机的主要参数（3）工业数字摄像机主要接口类型
林聪木·2025-02-19 05:13

利用 OpenCV 进行棋盘检测与透视变换

利用OpenCV进行棋盘检测与透视变换1.引言在计算机视觉领域，棋盘检测与透视变换是一个常见的任务，广泛应用于摄像机标定、文档扫描、增强现实（AR）等场景。
萧鼎·2025-02-19 03:57

conda更换环境版本（比如torch版本）

torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA和CUDNN深度学习用显卡训练的时候
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

深度学习 + PyTorch 的超实用学习路线

深度学习作为人工智能领域的核心技术，正深刻改变着诸多行业。PyTorch则是深度学习实践中备受青睐的框架，它简单易用且功能强大。下面就为大家详细规划深度学习结合PyTorch的学习路线。
a小胡哦·2025-02-19 03:27

智能硬件定位技术发展趋势

科研人员正致力于融合多种定位技术，如卫星定位、惯性导航、视觉识别与高精度地图匹配。通过复杂算法协同运作，车辆在复杂路况下能精准
2401_88540551·2025-02-19 02:53

51-31 CVPR’24 | VastGaussian，3D高斯大型场景重建

Abstract现有基于NeRF大型场景重建方法，往往在视觉质量和渲染速度方面存在局限性。
深圳季连AIgraphX·2025-02-19 01:09

随机梯度下降一定会收敛么？

随机梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）是一种用于最小化目标函数的迭代优化算法，在机器学习和深度学习领域应用广泛。
AndrewHZ·2025-02-19 01:36

CVPR2023 Highlight | ECON：最新单图穿衣人三维重建SOTA算法

作者：宁了个宁|来源：计算机视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。图1所示。
3Ｄ视觉工坊·2025-02-19 01:36
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