深度学习实战

深度学习实战39-U-Net模型在医学影像识别分割上的应用技巧，以细胞核分割任务为例

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战39-U-Net模型在医学影像识别分割上的应用技巧，以细胞核分割任务为例。本文将介绍在医学影像分割领域中应用U-Net模型的方法。
微学AI·2023-06-21 13:01

深度学习实战篇之 ( 九) -- TensorFlow学习之路（六）

科普飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前，飞桨累计开发者265万，服务企业10万家，基于飞桨开源深度学习平台产生了34万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法，快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现
fengyuxie·2023-06-20 21:59

深度学习实战38-基于清华ChatGLM-6b开源模型做体检报告解读任务，让体检报告解读变得轻松

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战38-基于清华ChatGLM-6b开源模型做体检报告解读任务，让体检报告解读变得轻松。ChatGLM-6b是清华大学团队开源的一个语言大模型。
微学AI·2023-06-19 01:50

深度学习实战项目(二)-基于yolov5和svm的摔倒检测系统设计

深度学习实战项目(二)-基于yolov5和svm的摔倒检测系统设计基于yolov5深度学习方法的摔倒检测基于yolov5的算法设计网上有很多，yolov5是一个成熟的好框架，只要有数据集，就可以进行训练
夏融化了这季节·2023-06-18 19:22

[action]tensorflow深度学习实战 (4) 实现简单卷积神经网络

我们首先导入已经清洗好的数据。这个清洗过程在之前的博文实战(1)。#Theseareallthemoduleswe'llbeusinglater.Makesureyoucanimportthem#beforeproceedingfurther.from__future__importprint_functionimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsix.m
matdodo·2023-06-18 03:11

PyTorch深度学习实战 | 迁移学习与自然语言处理实践

01、文章任务从提供的金融文本中识别出现的未知金融实体，包括金融平台名、企业名、项目名称及产品名称。持有金融牌照的银行、证券、保险、基金等机构、知名的互联网企业如腾讯、淘宝、京东等和训练集中出现的实体认为是已知实体。02、任务分析1、任务本质使用BERT实体识别微调方法完成任务。2、数据分析针对赛题数据集，我们进行了较为详细的统计和分析。数据集中的文本长度分布如图1所示，文本长度0~500的数据有
TiAmo zhang·2023-06-17 13:32

深度学习实战——模型推理优化（模型压缩与加速）

忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、实验思路综述1.实验工具及内容2.实验数据3.实验目标4.实验步骤二、模型压缩与加速综述1.模型压缩1.1紧凑（轻量化）模型设计1.2低秩近似/分解1.3知识蒸馏1.4剪枝1.5量化1.6混合方式1.7综述与比较2.模型加速二
@李忆如·2023-06-17 04:57

深度学习实战——强化学习与王者荣耀（腾讯开悟）

忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、强化学习综述与PPO算法解析1.强化学习综述1.1强化学习简介1.2强化学习的要素与架构1.3强化学习应用场景1.4强化学习算法综述2.PPO算法2.1PPO算法简介2.2PPO算法详解传统策略梯度算法自然策略梯度算法信赖域策
@李忆如·2023-06-17 04:26

人工智能(Pytorch)搭建T5模型,真正跑通T5模型,用T5模型生成数字加减结果

原文章：《深度学习实战25-人工智能(Pytorch)搭建T5模型,真正跑通T5模型,用T5模型生成数字加减结果》.https://blog.csdn.net/weixin_42878111/article
jieshenai·2023-06-17 01:37

【PyTorch 深度学习实战】基于RNN & LSTM 实现 MNIST手写数字识别 (附源代码 | 详解) | 附：解决Jupyter无法启动问题No module named‘resource‘

“多想某天突然醒来，妈妈在做饭，爸爸喊我起床，然后我告诉他们：我做了一个很长的梦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[3]阿里云社区特邀专家博主[4]CSDN-人工智能领域优质创作者[5]预期2023年10月份·准CSDN博客专家
追光者♂·2023-06-16 18:30

【YOLOv8】实战三：基于LabVIEW TensorRT部署YOLOv8

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：【YOLOv8】实战二：YOLOv8OpenVINO2022版windows
virobotics·2023-06-15 20:45

手把手教你快速实现SIFT特征匹配（含源码）

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：使用LabVIEWAI视觉工具包快速实现SIFT特征检测（含源码）
virobotics·2023-06-15 20:15

【图像分类】基于OpenVINO实现PyTorch ResNet50图像分类

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：使用LabVIEWAI视觉工具包快速实现SIFT特征检测（含源码）
virobotics·2023-06-15 20:15

使用 LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码）

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：【图像分类】基于OpenVINO实现PyTorchResNet50
virobotics·2023-06-15 20:15

LabVIEW中使用unet快速实现图像分割

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：使用LabVIEW调用LeNet快速搭建手写数字识别系统（内含源码
virobotics·2023-06-15 20:42

PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解

PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解0.前言1.传统机器学习与人工智能2.人工神经网络基础2.1人工神经网络组成2.2神经网络的训练3.前向传播3.1计算隐藏层值3.2执行非线性激活
盼小辉丶·2023-06-13 09:50

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络

PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络0.前言1.PyTorch构建神经网络初体验1.1使用PyTorch构建神经网络1.2神经网络数据加载1.3模型测试1.4获取中间层的值
盼小辉丶·2023-06-13 09:19

深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战37-NASNet(具有自动搜索能力的神经网络模型)的搭建与实战应用，NASNet是由GoogleBrain团队开发的一种具有自动搜索能力的神经网络模型
微学AI·2023-06-12 00:43

【功能超全】基于OpenCV车牌识别停车场管理系统软件开发【含python源码+PyqtUI界面+功能详解】-车牌识别python 深度学习实战项目

车牌识别基础功能演示摘要：车牌识别系统(VehicleLicensePlateRecognition，VLPR)是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。本文详细介绍了车牌识别技术的基本实现原理，并且基于python与pyqt开发了一套功能完整的车牌识别的停车场管理
阿_旭·2023-06-11 10:43

【深度学习实战项目】基于OPenCV的人脸识别考勤系统软件开发【python源码+UI界面+功能源码详解】

人脸识别功能演示摘要：人脸识别（FaceRecognition）是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，可以用来确认用户身份。本文详细介绍了人脸识别基本的实现原理，并且基于python与pyqt开发了人脸识别与信息管理软件，主要实现了通过图片或者摄像头的方式进行人脸识别、人员信息录入与管理以及人脸打卡信息管理等功能。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习
阿_旭·2023-06-11 10:13

深度学习实战36-Pytorch中10大优化器的遍历与选择，应用于图像识别

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战36-pyTorch中10大优化器的遍历与选择，应用于图像识别，本文将介绍PyTorch中的10种优化器，展示如何使用PyTorch中的10种优化器，
微学AI·2023-06-09 03:26

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch张量及其操作

PyTorch深度学习实战（2）——PyTorch张量及其操作0.前言1.搭建PyTorch环境2.PyTorch张量2.1张量初始化2.2张量运算2.3张量对象的自动梯度计算3.PyTorch张量相对于
盼小辉丶·2023-06-08 23:49

【YOLOv8】实战一：手把手教你使用YOLOv8实现实时目标检测

‍‍博客主页：virobotics的CSDN博客：LabVIEW深度学习、人工智能博主所属专栏：『LabVIEW深度学习实战』上期文章：LabVIEW+OpenCV快速搭建人脸识别系统(附源码))如觉得博主文章写的不错或对你有所帮助的话
virobotics·2023-06-08 18:45

【深度学习实战】基于深度学习的图片风格快速迁移软件（Python源码+UI界面）

功能演示摘要：图像风格迁移（ImageStyleTransfer）是一种将一张图像的风格应用到另一张图像上的技术。本文详细介绍了其实现的技术原理，同时给出完整的Python实现代码、训练好的Pt模型，并且通过PyQT实现了UI界面，更方便进行功能的展示。图片风格转换系统主要实现了3种风格的图片转移模型（可以自己训练喜欢的风格模型），只需要载入要进行风格转化的图片，并选择自己喜欢的风格，就可以立即得
阿_旭·2023-06-08 14:40

深度学习实战项目(一)-基于cnn和opencv的车牌号识别

深度学习实战项目(一)-基于cnn和opencv的车牌号识别网上大部分是关于tensorflow，使用pytorch的比较少，本文也在之前大佬写的代码的基础上，进行了数据集的完善，和代码的优化，效果可比之前的
夏融化了这季节·2023-06-08 13:04

深度学习实战32-构建ChatT5模型，实现智能问答系统，类ChatGPT(CPU部署)

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战32-构建ChatT5模型，实现智能问答系统，类ChatGPT(CPU部署)，ChatT5使用了T5架构来处理输入文本，具有高度的并行性和扩展性，使其能够快速处理大规模数据集
微学AI·2023-06-07 21:36

深度学习实战35-图卷积神经网络GCN模型的搭建与应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战35-图卷积神经网络GCN模型的搭建与应用，GCN是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，它可以捕捉节点之间的拓扑关系和局部特征，并进行图级别的预测和分类任务
微学AI·2023-06-07 21:36

更新中-深度学习实战中遇到的一些概念+少量代码

onnxONNX是一种用于机器学习模型的开放式表示格式，它可以让不同的深度学习框架之间共享模型。importonnxruntime#加载模型session=onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')#运行模型。第一个参数是输出变量列表，不指定的话返回所有值output=session.run(None,{'input':input_data})https:
陆沙·2023-06-07 12:56

深度学习实战项目(三)-行人检测重识别yolov5+reid（跑通+界面设计）

行人检测重识别yolov5+reid（跑通+界面设计）参考源代码:github权重文件：根据github上面的网盘进行权重下载：检测：将ReID_resnet50_ibn_a.pth放在person_search/weights文件下，yolov5s.pt放person_search下训练：将r50_ibn_2.pth，resnet50-19c8e357.pth放在yolov5_reid/weig
夏融化了这季节·2023-06-07 06:47

PyTorch深度学习实战 | 高斯混合模型聚类原理分析

01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。1)数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示：▍表1三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%,2号组件权重为50%，3号组件权重为20%，随机生成1000个样本数据。2)可视化为了理解三个高斯组件函数是如何混合的，可
TiAmo zhang·2023-04-21 13:37

TensorFlow 深度学习实战指南：1~5 全

原文：Hands-onDeepLearningwithTensorFlow协议：CCBY-NC-SA4.0译者：飞龙本文来自【ApacheCN深度学习译文集】，采用译后编辑（MTPE）流程来尽可能提升效率。不要担心自己的形象，只关心如何实现目标。——《原则》，生活原则2.3.c一、入门TensorFlow是Google最近发布的新的机器学习和图计算库。其Python接口可确保通用模型的优雅设计，而
布客飞龙·2023-04-20 18:13

深度学习实战案例：基于 AutoRec 构建电影推荐系统（ 附 PyTorch 版代码）

文章目录技术交流前言AutoRec模型介绍损失函数基于AutoRec的推荐过程实验对比消融实验代码实践总结参考本文要介绍的AutoRec模型是由澳大利亚国立大学在2015年提出的，它将自编码器(AutoEncoder)的思想与协同过滤(CollaborativeFilter)的思想结合起来，提出了一种单隐层的简单神经网络推荐模型。可以说这个模型的提出，拉开了使用深度学习解决推荐系统问题的序幕，为复
Python数据挖掘·2023-04-19 14:55

PyTorch深度学习实战 | 神经网络的优化难题

即使我们可以利用反向传播来进行优化，但是训练过程中仍然会出现一系列的问题，比如鞍点、病态条件、梯度消失和梯度爆炸，对此我们首先提出了小批量随机梯度下降，并且基于批量随机梯度下降的不稳定的特点，继续对其做出方向和学习率上的优化。01、局部极小值，鞍点和非凸优化基于梯度的一阶和二阶优化都在梯度为零的点停止迭代，梯度为零的点并非表示我们真的找到了最佳的参数，更可能是局部极小值或者鞍点，在统计学习的大部分
TiAmo zhang·2023-04-14 13:19

Python深度学习实战PyQt5窗口切换的堆叠布局示例详解

本文以堆叠窗口控件为例，详细介绍堆叠布局的界面设计和程序实现过程，通过案例带小白创建一个典型的堆叠布局多窗口切换程序软件项目中经常需要多种不同的图形界面，以适应不同的任务场景。选项卡控件（QTackedWidget）通过标签选择打开对应的对话框页面，不需要另外编程。堆叠窗口控件（QStackedWidget）在主程序中通过编程来控制显示的图形界面，相对比较复杂，但也更加通用和灵活。1.堆叠布局简介
Prince_Treasure·2023-04-11 03:27

PyTorch深度学习实战 | 基于线性回归、决策树和SVM进行鸢尾花分类

鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为IrisDataSet，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：IrisSetosa，IrisVersicolour，IrisVirginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文将使用决策树、线性回归、
TiAmo zhang·2023-04-10 15:03

深度学习实战23(进阶版)-语义分割实战，实现人物图像抠图的效果（计算机视觉）

大家好，我是微学AI，今天给大家带来深度学习实战23(进阶版)-语义分割实战，实现人物图像抠图的效果。语义分割是计算机视觉中的一项重要任务，其目标是将图像中的每个像素都分配一个语义类别标签。
微学AI·2023-04-09 23:13

PyTorch深度学习实战 | 基于多层感知机模型和随机森林模型的某地房价预测

简介：在现实生活中，除了分类问题外，也存在很多需要预测出具体值的回归问题，例如年龄预测、房价预测、股价预测等。相比分类问题而言，回归问题输出类型为一个连续值，如下表所示为两者的区别。在本文中，将完成房价预测这一回归问题。■分类问题与回归问题区别对于一个回归问题，从简单到复杂，可以采取的模型有多层感知机、SVR、回归森林算法等，下面将介绍如何使用这些算法完成这一任务。01、使用MLP实现房价预测首先
TiAmo zhang·2023-04-09 20:11

PyTorch深度学习实战 | 预测工资——线性回归

通过员工工作年限与工资的对应关系表，找出二者之间的关系，并预测在指定的年限时，工资会有多少。01、训练流程1●场景说明通过员工工作年限与工资的对应关系表，找出二者之间的关系，并预测在指定的年限时，工资会有多少。可以看出，这是一个用工作年限预测工资的简单线性回归问题。
TiAmo zhang·2023-04-09 06:40

PyTorch深度学习实战 | 搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移

PyTorch是当前主流深度学习框架之一，其设计追求最少的封装、最直观的设计，其简洁优美的特性使得PyTorch代码更易理解，对新手非常友好。本文为实战篇，介绍搭建卷积神经网络进行图像分类与图像风格迁移。1、实验数据准备本文中准备使用MIT67数据集，这是一个标准的室内场景检测数据集，一共有67个室内场景，每类包括80张训练图片和20张测试图片，大家可以登录http://web.mit.edu/t
TiAmo zhang·2023-04-08 17:03

深度学习实战——卷积神经网络/CNN实践(LeNet、Resnet)

第一章深度学习实战——不同方式的模型部署（CNN、Yolo）_如何部署cnn_@李忆如的博客第二章深度学习实战——卷积神经网络实践目录系列文章目录一、实
@李忆如·2023-04-05 14:25

Python深度学习实战PyQt5布局管理项目示例详解

本文具体介绍基本的水平布局、垂直布局、栅格布局、表格布局和进阶的嵌套布局和容器布局，最后通过案例带小白创建一个有型的图形布局窗口布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列。图形窗口中的大量部件也需要通过布局管理，对部件进行整理分组、排列定位，才能使界面整齐有序、美观大方。1.从绝对定位到布局管理1.1什么是布局管理布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列。网站、报纸要对发布的文章设置栏目
Prince_Treasure·2023-04-05 00:26

深度学习 - 基本网络篇

2RNN(RecurrentNeuralNetwork)1、普通RNN深度学习实战教程(五)：循环神经网络特点：输入不仅有当前的，还有上一时刻的输出；考虑的是时间轴上的关系。
aaa小菜鸡·2023-04-04 13:51

Pytorch深度学习实战3-7：详解数据加载DataLoader与模型处理

目录1数据集Dataset2数据加载DataLoader3常用预处理方法4模型处理5实例：MNIST数据集处理1数据集DatasetDataset类是Pytorch中图像数据集操作的核心类，Pytorch中所有数据集加载类都继承自Dataset父类。当我们自定义数据集处理时，必须实现Dataset类中的三个接口：初始化def__init__(self)构造函数，定义一些数据集的公有属性，如数据集下
Mr.Winter`·2023-04-04 11:31

PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络

为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉TensorFlow的API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。我们即将看到的神经网络，是一个预训练好的用于对手写体数字（整数）图像进行识别的神经网络，它使用了MNIST数据集(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)，这是一个经常被用于研究模式识别任务的经典的
TiAmo zhang·2023-04-03 20:19

PyTorch深度学习实战

本专栏分为两大部分，专栏内容如下：第1部分探讨PyTorch与其他深度学习框架的区别。如何在PyTorchHub中下载和运行模型。PyTorch的基本构建组件——张量展示不同类型的数据如何被表示为张量，以及深度学习模型期望构造什么样的张量。梯度下降机制，以及PyTorch如何实现自动微分。利用PyTorch的神经网络（nn）和优化（optim）模块来建立和训练一个用于回归的神经网络的过程。构建一个
雍珑庚·2023-04-03 15:35

PyTorch深度学习实战 | 计算机视觉

深度学习领域技术的飞速发展，给人们的生活带来了很大改变。例如，智能语音助手能够与人类无障碍地沟通，甚至在视频通话时可以提供实时翻译；将手机摄像头聚焦在某个物体上，该物体的相关信息就会被迅速地反馈给使用者；在购物网站上浏览商品时，机器也在同时分析着用户的偏好，并及时个性化地推荐用户可能感兴趣的商品。原先以为只有人类才能做到的事，现在机器也能毫无差错地完成，甚至超越人类，这显然与深度学习的发展密不可分
TiAmo zhang·2023-04-03 14:27

PyTorch 深度学习实战 | DIEN 模拟兴趣演化的序列网络

01、实例：DIEN模拟兴趣演化的序列网络深度兴趣演化网络(DeepInterestEvolutionNetwork,DIEN)是阿里巴巴团队在2018年推出的另一力作,比DIN多了一个Evolution,即演化的概念。在DIEN模型结构上比DIN复杂许多,但大家丝毫不用担心,我们将DIEN拆解开来详细地说明。首先来看从DIEN论文中截下的模型结构图,如图1所示。■图1DIEN模型结构全图这张图初
TiAmo zhang·2023-04-02 23:01

PyTorch深度学习实战 | 猫狗分类

本文内容使用TensorFlow和Keras建立一个猫狗图片分类器。图1猫狗图片01、安装TensorFlow和Keras库TensorFlow是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机
TiAmo zhang·2023-04-02 15:13

PyTorch深度学习实战 | 基于ResNet的人脸关键点检测

人脸关键点检测指的是用于标定人脸五官和轮廓位置的一系列特征点的检测，是对于人脸形状的稀疏表示。关键点的精确定位可以为后续应用提供十分丰富的信息。因此，人脸关键点检测是人脸分析领域的基础技术之一。许多应用场景(如人脸识别、人脸三维重塑、表情分析等)均将人脸关键点检测作为其前序步骤来实现。本文将通过深度学习的方法来搭建一个人脸关键点检测模型。1995年，Cootes提出ASM(activeshapem
TiAmo zhang·2023-04-02 14:42

深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型，做自己的漫画视频

大家好，我是微学AI，今天给大家带来深度学习实战22(进阶版)-AI漫画视频生成模型。
微学AI·2023-04-02 12:17
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