深度学习应用

用树莓派4b构建深度学习应用（十四）素描线稿篇

前言上一篇我们完成了一对戴口罩和脱面罩的互补应用，这一篇来看一下最近抖音上看到一个批量提取线稿的视频，掌握其核心原理，我们用OpenCV就很容易实现一个更快速的方案。Photoshop提取线稿最近刷抖音看见一个视频实现原理要将一张图片转为线稿图，基本要经历以下几个步骤：将彩色图转换成灰度图对灰度图进行求其反做高斯模糊颜色减淡融合到灰度图OpenCV提取线稿为了方便看图片效果，这次我们用jupyte
bluishfish·2022-11-25 21:11

pytorch模型推理提速

对于使用PyTorch等框架的深度学习应用程序，推理成本占计算成本的90%。由于深度学习模型需要不同数量的GPU、CPU和内存资源，为推理选择适当的实例有难度。
RichardorMu·2022-11-25 18:50

读书笔记--深度学习常用面试问题总结

深度学习面试问题总结最近正在学习王晓华著的《TensorFlow深度学习应用实践》这本书。总结一下第17章的内容备忘，也希望能对大家有所帮助，欢迎大家留言推荐深度学习的资料，大家相互学习，谢谢。
scanf_cin·2022-11-25 17:42

python数据结构 操作指南（列表、元组、字典、集合）

数据结构是在python程序运行中必不可少的一部分，在深度学习应用，更是常用来存储模型输出的信息，小编在深度学习开发中过程中，发现有时候我们需要对数据结构中存储的信息，进行复合的条件的筛选，并返回特定的值因此本文详细介绍了四种数据结构下
我老婆周淑怡·2022-11-25 17:32

搭建TensorFlow深度学习开发环境

搭建深度学习开发环境一、深度学习应用的典型开发流程二、深度学习训练所需的硬件三、NVIDIA显卡驱动安装（可跳过）四、释放NVIDIA显卡资源（可跳过）五、深度学习开发环境所需的软件5.1Python和
旋琅之音·2022-11-25 11:06

2022OUC软件工程第二次作业-08组

、执行的人工程序或系统人工智能三个层面：计算智能、感知智能、认知智能机器学习的定义：从数据中自动提取知识半监督学习：部分数据标记已知强化学习：数据标记未知，但知道与输出目标相关的反馈，适用于决策类问题深度学习应用研究
33鹅·2022-11-25 06:40

深度学习Adam优化算法理论知识和学习率的变化

Adam的理论知识Adam论文：https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf上图就是Adam优化算法在深度学习应用于梯度下降方法的详细过程，有一些参数要做出说明：具体可以通过https
gaoyelu·2022-11-25 05:12

深度学习笔记15_猫狗案例优化_使用预训练模型（迁移学习）

选择预训练模型将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。
瓦力人工智能·2022-11-24 19:56

Tensorflow实战1-搭建神经网络

Tensorflow简介谷歌大脑自2011年成立起开展了面向科学研究和谷歌产品开发的大规模深度学习应用研究，其早期工作即是TensorFlow的前身DistBelief。
晓bai·2022-11-24 18:02

深度神经网络简单介绍,深度神经网络百度百科

即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。
阳阳2013哈哈·2022-11-24 12:15

【迁移网络学习实战】- Kaggle猫狗分类大赛 - 单模型测试 - 前7.8%

【迁移网络学习】-Kaggle猫狗分类大赛-前7.8%数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1AIj0FhdCQPeAWg4Sw7DEOQ提取码：aejj一、内容想要将深度学习应用于小型图像数据集
一只稚嫩的小金毛·2022-11-23 12:52

【迁移网络学习实战】- Kaggle猫狗分类大赛 - 多模型融合 - 前1.7%

【迁移网络学习实战】-Kaggle猫狗分类大赛-前1.7%数据集下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1AIj0FhdCQPeAWg4Sw7DEOQ提取码：aejj一、内容想要将深度学习应用于小型图像数据集
一只稚嫩的小金毛·2022-11-23 12:52

【PyTorch学习笔记_03】--- PyTorch（深度学习神经网络搭建）

深度学习要解决的问题机器学习流程：数据获取，特征工程，建立模型，评估与应用特征工程的作用：数据特征决定了模型的上限预处理和特征提取时最核心的算法和参数选择决定了如何逼近这个上限深度学习解决的是怎么提特征37.深度学习应用无人驾驶
灵寒谷·2022-11-23 11:26

2、【KV260开发】yolov4模型训练、量化、编译、部署

前言由于毕业设计就是基于KV260搞智能监控那一套，因此主要关注深度学习应用这一块，硬件部门涉及比较少。
苍山有雪，剑有霜·2022-11-23 11:47

再看经典召回算法

在学习和应用推荐算法的过程中，发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法，不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步，但是传统的经典算法仍然是非常值得学习的，毕竟可以作为一个比较高的算法基线
Wanderist_ZK·2022-11-23 08:58

第1章 初识深度学习

1-1系统入门深度学习，从这里轻松开始1-2本章内容介绍1-3神经网络&深度学习1-4深度学习路线图1-5深度学习应用
Cai-Gbro·2022-11-23 06:37

CNCC技术论坛 | 面向人工智能芯片的编程语言和编译器

为了满足深度学习应用对计算力的巨大需求，硬件公司推出了各种领域特定架构的人工智能芯片，例如寒武纪Cambricon、华
QbitAl·2022-11-22 20:57

AI芯片和编译器

文章目录前言一、深度学习深度学习发展深度学习应用目标识别目标检测自然语言处理机器学习框架常用深度学习算子ConvolutionPoolingActiviation二、模型量化量化熵量化标准卷积中的量化三
ShmilySiu·2022-11-22 20:55

Colab实用教程（免费的深度学习GPU环境）

使用Keras、TensorFlow、PyTorch和OpenCV等流行库开发深度学习应用程序。
u013250861·2022-11-22 14:25

Andrew Ng's deeplearning Course2Week1 Practical aspects of Deep Learning(深层学习的实用层面)

1深度学习的实用层面1.1基础1.1.1深度学习应用简述正如上图所说：深度学习的应用是一个高度迭代的过程，对于隐藏层的数量，隐藏单元数，学习率，激活函数这些该怎么选，我们其实心里并没有数，我们只有在一次次的选择和迭代过程中才能不断找到更好的
福尔摩栋·2022-11-22 12:57

深度学习模型C++部署TensorRT

一简介：TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。
柯西的笔·2022-11-22 05:11

数据模型可训不可见？hfai同态加密深度学习训练实践

随着深度学习应用的广泛，我们时常能碰到这样的问题：数据持有者想对其持有的大量数据进行计算，利用深度学习模型挖掘其中价值，然而他所拥有的计算资源不足，需要借助云服务器等算力来完成。
幻方AI小编·2022-11-22 03:30

序列模型GRU介绍与python实现

在如火如荼的深度学习应用中发挥着不可或缺的作用。比如：机器人写诗，自动生成摘要，自动
&永恒的星河&·2022-11-21 21:11

Python深度学习02——Keras多层感知机(MLP)实现

参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法
阡之尘埃·2022-11-21 20:08

人人都可以做深度学习应用：入门篇

一、人工智能和新科技革命2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且
GarfieldEr007·2022-11-21 05:10

深度学习学习杂记

API]主要参考：人工智能教程第一课深度学习和计算机视觉TensorFlow入门_办公模板库素材蛙的博客-CSDN博客一、深度学习深度学习是什么深度学习是机器学习算法的一种，通过模拟人脑实现相应的功能深度学习应用
weixin_44217608·2022-11-21 00:52

用树莓派4b构建深度学习应用（三）OpenCV篇

前言上回我们把大部分系统相关的软件都安装好了，这一篇主要介绍一下最新版的OpenCV4.4在树莓派上的编译，安装与使用。文章目录前言OpenCV4.4新特性OpenCV安装编译基础库安装Python虚拟环境编译安装FFmpeg编译安装OpenCV4.4.0下一篇预告OpenCV4.4新特性让我们先看一下OpenCV4.4的新特性：支持YOLOv4；SIFT专利到期，移入到了主存储库；ONNX：添加
bluishfish·2022-11-20 08:16

TensorRT & ONNX

TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。
是小hu·2022-11-20 08:00

（Halcon深度学习）安装深度学习工具（DLT）

0.软件说明：标记训练数据是迈向任何深度学习应用的第一个关键步骤。当涉及到应用程序的性能、准确性和健壮性时，这些标记数据的质量起着重要作用。
宫保花生米儿·2022-11-20 07:57

浅谈个性化推荐系统中的非采样学习

然而，现有的将深度学习应用到推荐系统任务的工作主要集
PaperWeekly·2022-11-19 19:41

Non-Sampling Learning for Personalized Recommendation——笔记

Non-SamplingLearningforPersonalizedRecommendation[参考]个性化推荐系统中的非采样学习-陈冲B站视频https://www.bilibili.com/video/BV1Z64y1u7GK现有的将深度学习应用大推荐系统任务的工作主要集中在探索和引入不同的神经网络架构
Ficus_f·2022-11-19 19:37

图解CNN十大算法架构

在深度学习应用中，算法主要分为三大类：用于影像图像数据进行分析处理的卷积神经网络（CNN）用于文本分析自然语言处理的递归神经网络（RNN）用于数据生成或非监督学习应用的生成对抗网络（GAN）随着技术的研究发展
我老婆周淑怡·2022-11-19 16:10

Neural Collaborative Filtering阅读笔记

neural_collaborative_filtering作者何向南使用神经结构替换矩阵分解的内积摘要近几年来，深度学习在推荐系统领域应用不多，本文力争使用深度学习解决推荐系统领域的关键问题：隐式反馈的协同过滤尽管最近也有一些工作将深度学习应用于推荐领域
zhongrui_fzr·2022-11-19 07:19

深入浅出PyTorch——主要模块和基础实战

特征工程——>划分训练集和测试集——>选择模型——>建立模型（模型+超参数设置）——>设置损失函数——>进行训练以及预测1.2深度学习开发应用步骤与机器学习的不同上面的机器学习应用开发步骤也同样适用于深度学习应用开发
寂ღ᭄秋࿐·2022-11-19 07:31

R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN详解

一、R-CNNR-CNN的全称是Region-CNN，是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN)，线性回归，和支持向量机(SVM)等算法，实现目标检测技术。
echo_hao·2022-11-19 06:51

开篇词：基于 Java 的深度学习框架及其生态圈

同时，为了方便广大研发人员快速开发深度学习应用，专注于算法应用本身，避免重复造轮子的问题，各大科技公司先后开源了各自的深度学习框架，例如：TensorFlow（Google）、Torch/PyTorch
wangongxi·2022-11-19 04:40

PyTorch提高（三）fastai

fastai库是基于他的创始人JeremyHoward等人开发的DeepLearning课程深度学习的研究，为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一、一致界面的深度学习库
onion___·2022-11-18 07:29

Python3《机器学习实战》学习笔记（九）：ANN人工神经网络基础详解

文章目录一、简介二、ANN算法细节详解2.1深度学习要解决的问题2.2深度学习应用领域2.3计算机视觉任务2.4视觉任务中遇到的问题2.4.1回顾K近邻算法2.4.2为啥不能用K近邻2.5得分函数2.6
Charliefive·2022-11-17 09:28

用树莓派4b构建深度学习应用（九）Yolo篇

前言上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境，并跑了几个官方demo，作为关键点的模型转换工作，以各个版本的yolo实现为例，在这篇做一下实现。目标检测是人工智能应用比较成熟的领域，不仅要能够识别出图片的目标，还要定位其位置，在自动驾驶方面会是一个基础的场景。一般分为两大类别，一类是two-stage的，基于R-CNN，FastR-CNN,FasterR-CNN等等，先生成待选框(Regi
bluishfish·2022-11-15 12:24

人人都可以做深度学习应用：入门篇（下）

人人都可以做深度学习应用：入门篇（上）阅读原文，更多技术干货请访问腾云阁。
腾讯云开发者·2022-11-13 00:24

再看经典推荐算法之召回算法

在学习和应用推荐算法的过程中，发现越来越多的文章在描述深度学习应用在推荐系统上的方法，不可否认深度学习的发展给推荐系统带来了巨大的进步，但是传统的经典算法仍然是非常值得学习的，毕竟可以作为一个比较高的baseline
智能推荐系统·2022-11-07 08:46

java点云处理_3D点云算法工程师

深度学习应用到点云处理是比较有研究价值的，像3D检测，点云分割，语义定位都还不错jd岗位职责：负责点云数据的预处理、分类、分割、矢量提取等功能的开发负责Lidar设备数据采集、预处理、后处理过程中的相关点云算法研究
毛琳Michael·2022-11-04 06:35

对抗生成网络GAN系列——AnoGAN原理及缺陷检测实战

系列——DCGAN简介及人脸图像生成案例近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏：点赞、收藏⭐、留言对抗生成网络GAN系列——AnoGAN原理及缺陷检测实战写在前面  随着深度学习的发展，已经有很多学者将深度学习应用到物体瑕疵检测中
秃头小苏·2022-10-25 07:15

Python深度学习03——Keras卷积神经网络(CNN)实现

参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法
阡之尘埃·2022-10-23 16:42

二阶段目标检测介绍

深度学习在目标检测应用R-CNN算法在2014年提出，可以说是历史性的算法，将深度学习应用于目标检测领域，相较于之前的目标检测方法，提升多
算法恩仇录·2022-10-22 07:18

这 8 个 Python 技巧让你的数据分析提升数倍！

源/ConorDewey编译/专知不管是参加Kaggle比赛，还是开发一个深度学习应用，第一步总是数据分析，这篇文章介绍了8个使用Python进行数据分析的方法，不仅能够提升运行效率，还能够使代码更加“
Sim1480·2022-10-17 07:49

转载 全卷积网络 FCN 详解

原文链接：全卷积网络FCN详解FCN是深度学习应用在图像分割的代表作,是一种端到端(endtoend)的图像分割方法,让网络做像素级别的预测直接得出labelmap,下面我们来看看FCN是如何做到像素级别的分类的论文
iwillsuceed·2022-10-14 14:28

Python深度学习07——Keras实现纯文字转化为数组和张量

参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法
阡之尘埃·2022-10-05 10:21

医学心脏数据集分割建模实战

2.分割任务流程解读整段代码比较简单，模型都是使用的pytorch提供的模型，这篇研究的价值在于探究了深度学习应用的领域，提出了一个数据集echonet/utils/segmentati
樱花的浪漫·2022-10-04 11:02

深度学习中Adam优化算法的介绍

www.atyun.com/2257.html深度学习中Adam优化算法的介绍对深度学习中Adam优化算法的简单介绍Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用
蔚蓝呆鸟·2022-10-01 08:57
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