深度学习图像处理第50页

基于深度学习的狗狗类别检测

探索狗狗识别技术引言1.数据集介绍1.1语境1.2内容1.3致谢2.项目背景与意义3.项目实现流程3.1数据处理与准备3.2环境准备与工具安装3.3模型配置与训练3.4模型评估与预测3.5模型推理与部署4.总结服务引言随着人工智能技术的不断发展，图像识别已成为计算机视觉领域的热门话题之一。在这个领域，狗狗的识别也是一个备受关注的话题。在本文中，我们将探索狗狗识别的背景、意义以及实现方法。1.数据集

OverlordDuke·2024-01-27 09:19

基于4G网络的图像传输、处理、显示和监控系统（LabVIEW上位机）

主要功能包括：简单的图像处理、显示，TCP/IP协议通讯，各种监控指标，图像的放大缩小，图像存储成JPEG等。

加载-ing·2024-01-27 09:00

Ai软件下载安装 Adobe Illustrator一键安装 5分钟搞定

adobeillustrator软件,它是设计者们比较常用的平面设计软件,不仅可以用来学习日常的学习设计,还能够用作于商业设计用途,作为一款全球知名的矢量图形处理工具,ai软件广泛应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等

筱筱打工人·2024-01-27 09:30

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论6建议7最后1前言优质竞赛项目系列，今天

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

上位机图像处理和嵌入式模块部署（python & opencv）

嵌入式-老费·2024-01-27 09:54

上位机图像处理和嵌入式模块部署（极致成本下的图像处理）

联系信箱：[email protected]】目前，大家都习惯了特定的图像处理方式，要么是windows上位机来处理，要么是armsoc来进行处理，要么是fpga或者是nvidiagpu来对图像进行处理

嵌入式-老费·2024-01-27 09:54

深度学习编译器后端和运行时

编译器前端将用户代码解析得到计算图IR，并且做了一些和计算设备无关的通用优化。编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的allocator，不同的编程模型，比如英伟达的CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为IR中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输出分配硬件内存，最终生成一个可以在硬件上执行的任务序列。如上图所示，编译器后端位于前端和硬件驱动层之间，主要做

RJ_theMag·2024-01-27 09:39

GD图像处理

GD库引入与介绍1）GD库的概念：GraphicDevice，图像处理扩展（外部提供的API），能够允许PHP在脚本中使用对应的函数来实现某些图像制作功能。

ElfACCC·2024-01-27 08:20

Opencv(C++)学习 TBB与OPENMP的加速效果实验与ARM上的实践

背景：在某个嵌入式上的图像处理项目功能开发告一段落，进入性能优化阶段。尝试从多线程上对图像处理过程进行加速。

沉木渡香·2024-01-27 08:53

深度神经网络和传统神经网络区别

深度学习和神经网络的区别是什么?从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。

快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

[C#]winform部署yolov7+CRNN实现车牌颜色识别车牌号检测识别

它采用了深度学习技术

FL1623863129·2024-01-27 07:54

[C++]yolov8的onnx模型加密方法保护自己模型和版权

【官方框架地址】https://github.com/ultralytics/ultralytics【算法介绍】Yolov8是一种先进的对象检测模型，基于深度学习技术，广泛应用于计算机视觉任务。

FL1623863129·2024-01-27 07:54

python使用PaddleOCR实现《命名实体识别项目》OCR（已实现）（ai领域必看，简单易用）

该工具集使用PaddlePaddle深度学习框架技术，提供了多种OCR模型和算法，包括基于CNN+CTC、DenseNet+CTC等模型，能够针对不同场景和应用提供最优的OCR解决方案。

热爱生活的五柒·2024-01-27 07:30

京东广告算法架构体系建设--在线模型系统分布式异构计算演变 | 京东零售广告技术团队

模型系统作为承载算法策略的载体，目前承载搜索、推荐、首焦、站外等众多广告业务和全链路的深度学习建模，是广告算法算法创新和业务迭代发展的重要基石。

京东云技术团队·2024-01-27 07:57

第N2周：Embeddingbag与Embedding详解

>-**本文为[365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/rbOOmire8OocQ90QM78DRA)中的学习记录博客**>-**原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制

t000818·2024-01-27 07:52

AI数字人-数字人视频创作数字人直播效果媲美真人

数字人视频创作中的AI算法使用了大量训练数据和深度学习技术，使得生成的数字人具备更加真实而细腻的表情、肢体语言和声音模仿能力。观众在观看数字人直播时，

广州硅基技术官方·2024-01-27 07:51

智能AI系统开发，专业软件硬件物联网开发公司，探索未来科技新纪元

他们在人工智能、深度学习、计算机视觉等领域扎根多年，积累了丰富的开发经验和技术专长。凭借对AI技术的深入了

广州硅基技术官方·2024-01-27 07:39

面试了8家公司，他们问了我这些机器学习题目......

来源：人工智能头条（AI科技大本营兄弟号，公众号ID：AI_Thinker）【导读】今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。

城市中迷途小书童·2024-01-27 06:36

【微调大模型】如何利用开源大模型，微调出一个自己大模型

在人工智能的浪潮中，深度学习已经成为了最炙手可热的技术。其中，预训练大模型如Transformer、BERT等，凭借其强大的表示能力和泛化能力，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著的成功。

yuzhangfeng·2024-01-27 06:53

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.4

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.4ModelSelection作为机器学习科学家，我们的目标是发现模式（pattern）。但是，我们如何才能确定模型是真正

南七澄江·2024-01-27 06:18

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.1

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.1BasicConcepts4.1.1HiddenLayer我们在第三章中描述了仿射变换，它是一种带有偏置项的线性变换。如

南七澄江·2024-01-27 06:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.2 4.3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.2ImplementationsofMultilayer-perceptronfromScratchimportmatpl

南七澄江·2024-01-27 06:48

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记4.5

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter4MultilayerPerceptron4.5WeightDecay前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练

南七澄江·2024-01-27 06:03

Java字符串压缩

字符串压缩在很多场合都会用到，例如在网络传输、文本处理、数据存储、图像处理等方面。Java中可以使用zlib、gzip、Deflater等压缩算法对字符串进行压缩。

我的头发哪去了·2024-01-27 06:21

PIL

blerli·2024-01-27 05:33

车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法 python语言毕业设计✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、

vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:21

YOLOv8车牌识别系统深度学习 pytorch框架 LPRNet车牌识别算法大数据毕业设计（源码）✅

1、项目介绍环境：Python3.8深度学习pytorchPyQt5图形化界面LPRNet车牌识别算法YOLOv8车牌OCR识别模型：LPRNet数据集：CCPD2019、CCPD2020数据集其中资源包括

vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:20

【复现】在CUB_200_2011数据集上复现分类程序IELT

几个网站细粒度领域的资源整合：AwesomeFine-GrainedImageAnalysis–Papers,CodesandDatasets(weixiushen.com)深度学习各个领域的排行榜网站

MayYou-HHH·2024-01-27 04:37

介绍一下OpenCV中常用的图像处理函数

OpenCV中常用的图像处理函数有很多，以下是其中一些函数的介绍：-`cvLoadImage()`：读入图像函数。-`imshow()`：显示图像函数。-`imwrite()`：保存图像函数。

ISDF-工软未来·2024-01-27 04:21

【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

这里将详细介绍用于深度学习或者CPP开发的CUDA版本管理方式。在配置环境前，首先需要明确自己的需求。一般来说，CUDA将会被用于：PyTorch的GPU版本CUDA的C++开发CUDA的Py

prinTao·2024-01-27 04:19

遗传算法（GA）

控制（如煤气管道控制）、规划（如生产任务规划）、设计（如通信网络设计、布局设计）、调度（如作业车间调度、机器调度、运输问题）、配置（机器配置、分配问题）、组合优化（如TSP、背包问题）、函数的最大值以及图像处理和信号处理等等

基因组分析·2024-01-27 02:26

数字图像处理笔记——酉变换（ Unitary image transforms）

酉变换酉变换可以由如下方式定义，其中输入和输出之间的关系可以写成矩阵相乘的形式，矩阵A称为酉矩阵，A满足A的逆矩阵等于A的共轭对称矩阵DFT变换就是一个酉变换，系数矩阵A满足每一列的模是1并且由于不同频率正弦信号之间的正交性，列之间是相互正交，因此A也是一个酉矩阵对于二维DFT我们可以看做两次一维的DFT，因此我们也可以写成矩阵相乘的形式基我们表达一个二维图像或者是一个一维向量，我们都是用基的形式

Veropatrinica·2024-01-27 02:03

深度学习记录--Batch Norm

BatchNorm与InputNorm对输入层进行归化不同，BatchNorm是对隐藏层进行归化实现，其中、调节均值和方差，

蹲家宅宅·2024-01-27 01:22

Jetson-inference -Coding Your Own Image Recognition Program (Python)学习笔记

有多种类型的深度学习网络可用，包括识别、检测/定位和语义分割。我们在本教程中重点介绍的第一个深度学习功能是图像识别，使用在大型数据集上训练的分类网络来识别场景和对象。

无证驾驶梁嗖嗖·2024-01-27 00:26

深度学习下载失败总结ing

在查找资料过程中出现的报错跳过前面的……pipinstall--upgrade--ignore-installedtensorflow安装tensorflow失败https好像过期了，换http要先移除所有再添加更新condacondaupdate-nbase-cdefaultscondacondaconfig--addchannelshttp://mirrors.tuna.tsinghua.ed

wsrfsg·2024-01-26 23:57

2022-12-16

GPU云服务器基于GPU应用的计算服务，适用于视频解码、图形渲染、深度学习、科学计算等应用场景GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务。具有实时高速、并行计算、浮点计算能力强等特点。

darkvm美美·2024-01-26 22:12

AI时代每个程序员都应该了解 GPU 基础知识

在过去的十年中，GPU由于在深度学习中的广泛使用而变得异常重要。如今，每个软件工程师都必须对其工作方式有基本的了解。我写这篇文章的目的是为您提供一些基础知识。

xuejianxinokok·2024-01-26 22:32

五大自然语言处理技术里程碑浅析

自然语言处理的发展随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。

Syntax_CD·2024-01-26 21:54

AI引爆算力需求，思腾推出支持大规模深度学习训练的高性能AI服务器

近日人工智能研究公司OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4，可10秒钟做出一个网站，60秒做出一个游戏，参加了多种基准考试测试，它的得分高于88%的应试者；随后百度CEO李彦宏宣布正式推出大语言模型“文心一言”，作为百度全新一代知识增强大语言模型，其能够与人对话互动、回答问题、协助创作、高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。随着这些应用AIGC应用的发布，人工智能变成了街头巷尾

STGPU·2024-01-26 19:58

2018-11-02

今天学校组织的“基于深度学习的有效小组合作教学研讨会”，下午由于我们级部教师紧缺，我第一节课在八班上课，第二节课又在五班上课，所以错过了好多精彩。

sunshine曾经·2024-01-26 19:41

PyTorch项目笔记（三）使用ImageNet预训练ResNet18模型训练图像分类模型

matplotlib可视化数据集3模型训练函数4使用torchvision微调模型5观察模型预测结果6固定模型参数1加载ImageNet预训练模型在torchvision.model包中定义了许多模型用于完成图像方面的深度学习任务

Xyzz1223·2024-01-26 19:40

深度学习入门必知必会

深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过构建和训练神经网络模型来实现智能化任务。

诗雅颂·2024-01-26 19:31

图像处理工具包Pillow的使用分享

Pillow是Python图像处理库之一，它可以帮助我们轻松地处理图像文件，包括缩放、裁剪、旋转、滤镜和格式转换等。

诗雅颂·2024-01-26 19:29

精选11篇顶会论文，深度学习时间序列预测模型汇总！（含2024最新）

而深度学习，作为人工智能领域的一个重要分支，它强大的算法和模型为我们解决复杂多变的时间序列预测问题提供了前所未有的有力工具。

AI热心分享家·2024-01-26 18:03

deeplab 系列文章

semanticimagesegmentationwithdeepconvolutionalnetsandfullyconnectedCRFs对于传统的DCNN网络来说，其实都是具有不变性的这个特征的，深度学习是十分适合高阶的计算机视觉任务

horsetif·2024-01-26 18:33

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.3

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过。Chapter3LinearNeuralNetworks3.3ConciseImplementationsofLinearRegressionimportnumpyasnpimpor

南七澄江·2024-01-26 18:34

基于LSTM深度学习模型进行温度的单步预测(使用PyTorch构建模型)

一、引言我们使用PyTorch构建了一个LSTM模型来进行单步温度预测。我们首先爬取成都市近十年的温度数据并进行预处理，然后定义了LSTM模型、损失函数和优化器。接着，我们进行了多轮训练，每轮训练包括前向传播、计算损失、反向传播和更新权重等步骤。最后，我们使用训练好的模型进行了温度预测，并将预测结果与真实温度值进行了比较。目前关于LSTM原理的文章有很多，这里不过多赘述。二、数据天气网历史天气频道

孝钦显皇后给过版权费了·2024-01-26 17:00

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型、神经网络b为偏差扩展到一般化线性模型每个箭头代表一个权重当层单层神经网络原因：不看输出层，将权重层和input放一起带权重的层只有一层【书中】衡量预估质量1/2是为了求导时把2消去线性回归（求

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

学习笔记-李沐动手学深度学习（一）（01-07，概述、数据操作、tensor操作、数学基础、自动求导（前向计算、反向传播））

jupyter记事本、胶片）https://github.com/d2l-ai多体会【梯度指向的是值变化最大的方向】符号维度（弹幕说）2，3，4越后面维度越低4就是一维有4个标量00-预告01-课程安排02-深度学习介绍

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想