深度学习多模态融合第4页

【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-09-10 17:39

追女孩子的正确方法是什么？

这篇回答可是融合了哥们几十段感情经历，从没人要，到被人追的完美转变，把我所经历的经验总结和干货全部告诉你！文章干货太多，必须给我来个目录！①.想想女孩为什么要跟你谈恋爱？

恭喜脱单李小野·2024-09-10 17:56

【PyTorch】使用容器(Containers)进行网络层管理(Module)

文章目录前言一、Sequential二、ModuleList三、ModuleDict四、ParameterList&ParameterDict总结前言当深度学习模型逐渐变得复杂，在编写代码时便会遇到诸多麻烦

遥感小萌新·2024-09-10 16:32

深度学习之sigmoid函数介绍

1.基本概念Sigmoid函数，也称为Logistic函数，是一种常用的数学函数，其数学表达式为：其中，e是自然对数的底数，Zj是输入变量。Sigmoid函数曲线如下所示：计算示例：原始输出结果Zj：[-0.6,1.4,2.5]使用Sigmoid函数后输出为：[0.35,0.8,0.92]2.Sigmoid函数特点Sigmoid函数具有以下特点：值域限定在(0,1)之间：Sigmoid函数的输出范

yueguang8·2024-09-10 16:02

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。3.图像网络阶段完成计算机视觉领域的经验积累。使用大规模数据集和真实图片案例作为数据集，包括年龄和性别预测，交通工具模型识别。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

七十二五·2024-09-10 15:21

多模态大模型论文总结

MM1:Methods,Analysis&InsightsfromMultimodalLLMPre-training在这项工作中，我们讨论了建立高性能的多模态大型语言模型（MLLMs）。

sudun_03·2024-09-10 13:45

大语言模型为什么这么强？关键步骤是……

作者主页：青花锁简介：Java领域优质创作者、Java微服务架构公号作者简历模板、学习资料、面试题库、技术互助文末获取联系方式目录前言什么是大模型1.1、具备涌现能力1.2、多模态能力增强2、预训练往期热门专栏回顾前言研究人员发现

青花科技·2024-09-10 13:45

深度学习目标检测入门COCO数据集

常见数据集类型：COCO数据集：Pytorch加载COCO数据集：COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir

日暮途远z·2024-09-10 13:45

【数据获取与读取】JSON & CSV

数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨（百度旗下深度学习平台）数据集：https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview

yogurt=b·2024-09-10 13:14

DL参考资源（二）

antkillerfarm·2024-09-10 13:13

COI实验室技能：图像到图像的深度学习开发框架（pytorch版）

github连接：https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发

山颠海涯·2024-09-10 11:33

【专题】2024年中国AI人工智能基础数据服务研究报告合集PDF分享（附原数据表）

多模态大模型、长文本处理能力提升以及大模型小型化技术成为AI领域热点研究方向，从而推动了对高质量数据的大量需求。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末403

拓端研究室·2024-09-10 11:03

父母能量链接内在整合――第六天

一个人的身体能量里，有很重要的来自于父亲和母亲的能量，当这两股能量融合为一体时，我们的内在也做到了真正的整合。就会有源源不断的能量出来，支持我们的生命。用父母链接的方式，可以不断的让我们找到的源动力。

五域慧煜·2024-09-10 11:34

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python

亚图跨际·2024-09-10 11:30

大模型面试通关指南：常见问题与答案解析史上最全超详细收藏我这一篇就够了

回答：大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型，如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模：大模型拥有更多的参数和更复杂的结构，从而能够处理更复杂、更广泛的任务。

程序员辣条·2024-09-10 09:49

2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合

基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合，的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中，使用一种新的加权焦点测量方法（名为加权修正拉普拉斯之和）来检测焦点区域。

'Matlab学习与应用·2024-09-10 07:37

病人第四章

脑海中，一簇簇记忆碎片不断拉扯着，彼此间靠拢又撕裂、融合又分离。她每天都要花费很长的时间和很大的精力去梳理、连接自己碎片般的记忆。

挑兰灯·2024-09-10 06:15

自动编码器 - Autoencoder

几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器（denoisingautoencoder,DAE）参考链接一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等

hellozhxy·2024-09-10 05:53

Autoencoder

SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的，本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫

chuange6363·2024-09-10 05:22

深度学习部署：Triton（Triton inference server）【旧称：TensorRT serving，专门针对TensorRT设计的服务器框架，后来变为Triton，支持其他推理后端】

triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架，个人认为很好用而且很稳定，API接口的变化也不大，我从2020年的20.06切换到2022年的22.06，两个大版本切换，一些涉及到代码的工程变动很少，稍微修改修改就可以直接复用，很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析，以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成，适合同样喜欢深入的小

u013250861·2024-09-10 03:09

多模态视野：探索Qwen-VL的70亿参数世界

引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。

努力犯错·2024-09-10 03:37

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]

凭借颠覆性的技术创新，知存科技突破传统计算架构局限，利用存储与计算的物理融合大幅减少数据搬运，在相同工艺条件下将AI计算效率提升2个数量级，充分满足快速发展的神经网络模型指数级增长的算力需求。

汀、人工智能·2024-09-10 02:00

包容

包容文/诗酒年华图片发自App我不是圣贤你也不是神仙每人都会有不足实在难以避免我无心犯过错误对你说是抱歉你的那些欠缺我会理解和包涵包容是心胸豁达的表现宰相肚里撑开船包容是你我交往的融合剂退一步海阔天宽让我们以包容对待世界吧世界本来不是十全十美只要有包容的胸怀这世界就能圆满图片发自

诗酒年华邢·2024-09-10 01:31

理性拥抱机器学习热潮：ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见

此次主题为"AI生万物，谐音爱生万物，科学技术要有人文的温度，机器有爱，真芯英雄"的大会上，全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖，探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见

「已注销」·2024-09-10 00:33

促进思想的发展观

教育哲学之思也是教育的终极问题，我们在思想的时候要把这种思想融合好。类

糊涂啊·2024-09-10 00:07

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构

当NAS遭遇鲁棒性：寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中，模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点

甄如冰Lea·2024-09-09 23:30

开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储

开源项目介绍(可本地部署，支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语

思通数科x·2024-09-09 22:24

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

在机器学习中，鲁棒性和稳定性是评估模型性能的两个关键指标，它们对于确保模型在实际应用中的可靠性至关重要。鲁棒性（Robustness）定义：鲁棒性指的是模型对于输入数据的扰动、噪声、异常值或对抗性攻击的抵抗能力。一个鲁棒的模型能够在面对这些不利因素时保持其性能。提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入

Ven%·2024-09-09 21:21

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。

SEU-WYL·2024-09-09 21:49

《数字时代的学与教》第一模块共读心得

在开启信息技术与学科融合的之路时，我们要做好两件事:第一，坚定信念，相信“技术会推进更好的教育”;第二，坚持

闽侯县实验小学林冰清·2024-09-09 21:43

抖音优惠券在哪里领取？全面解析抖音优惠券的获取途径

而抖音不仅仅是一个娱乐平台，更是一个融合了购物、娱乐、社交等多功能的综合性平台。抖音优惠券作为吸引用户购物的一种手段，逐渐受到了广大用户的关注。那么，抖音优惠券到底在哪里领取呢？

氧惠佣金真的高·2024-09-09 19:20

深度学习思考

神经网络如果能了解每一层输出的意义，就可以避免end－to－end的黑箱理论，对理论话深度学习很有意义，一个思路是经验值，将每一层在特定任务下都有输出，对结果作经验总结，比方说浅层输出低层次的几何轮廓特征

夜雪朝歌·2024-09-09 19:45

基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进

简介：整理自5月29日阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍本文整理自5月29日阿里云开发者大会

阿里云云栖号·2024-09-09 19:03

丑书，五百年后论英雄

而有些人想打破传统，寻求更大的突破，通过融合时代新的审美元素，来彰显其创造力。徐右冰书法作品在

Archie徐右達·2024-09-09 18:20

原力元宇宙什么项目拉多·奥霍特尼科夫这样讲解

拉多·奥霍特尼科夫是MetaForce生态系统的创始人，他引领着一个令人兴奋的项目，将现实世界与虚拟世界相融合。

口碑信息传播者·2024-09-09 18:41

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征：多层次上下文建模与特征融合

基于RoBERTa-BASE的特征提取器，提取事件文本数据的结构特征（如段落和篇章结构）涉及多个步骤。RoBERTa作为一种预训练语言模型，可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下：1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前，需要对文本进行适当的预处理。这一步包括：分句和分段处理：将事件文本拆分为不同的句子或段落，并对每个句子/段落进行标记。每个段落可以视为一个独立的输入序列。Tok

大多_C·2024-09-09 15:05

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器多面体 polyhedral AI集群框架

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

EwenWanW·2024-09-09 13:54

华为云Flexus云服务器X实例与AI技术融合的实践探索

华为云Flexus云服务器X实例与AI技术融合的实践探索在当今数字化转型的浪潮中，云计算作为核心技术之一，正以前所未有的速度推动着各行各业的智能化升级。

我的运维人生·2024-09-09 13:21

基于深度学习的结构优化与生成

基于深度学习的结构优化与生成技术应用于多种领域，例如建筑设计、机械工程、材料科学等。

SEU-WYL·2024-09-09 13:51

深度学习回归任务训练代码模版

深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化

槐月初叁·2024-09-09 13:17

深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构（详解与实现）

self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f

2401_84003733·2024-09-09 12:42

Python实用技巧: 获取后缀名(扩展名) 或文件名

)或文件名个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文，分享更多关于深度学习

高斯小哥·2024-09-09 12:41

深智城基于超融合数据库MatrixOne的一站式交通大数据平台改造

在智慧交通应用中，数据处理需求极为复杂，涉及人、车辆、道路和环境等多个方面，产生了大量异构数据。交通管理人员需要对这些数据进行实时分析和决策，以应对各种交通事件。然而，在实际生产中会发现数据处理缺陷、管理复杂度高、云原生基础设施兼容性不足等问题。实践证明，MatrixOne可完整、稳定支撑深智城集团的交通数字实时仿真项目，实现秒级的业务及分析实时性，并在技术、管理和成本方面均得到了显著提升，大幅降

MatrixOrigin·2024-09-09 07:42

我最喜爱的军旅诗词

朝代的更迭代表着文化的交换与融合，同时也意味着一个不可避免的事实——战争。而战争与古老的中华文明相遇，则诞生出了另外一种文化——军旅诗词。

像我这么聪明的小公举只有一个·2024-09-09 06:08

2023-08-10

三、反思其实说是新鲜，只是把不同场景的知识和技能融合了一下而已，原来自己掌握的内容，已经足以应

专业的亚瑟·2024-09-09 06:41

变压器制造5G智能工厂工业物联数字孪生平台，推进制造业数字化转型

5G智能工厂，是基于5G通信技术和物联网（IoT）的深度融合而构建的智能制造体系。它利用5G网络的高速度、低延

数字孪生巨蟹数科·2024-09-09 06:30

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

专栏介绍：YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新，主力高效涨点！！！一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

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