深度学习应用

深度学习模型部署与优化——基于pytorch

一、概述在深度学习应用到生产过程中可以分为两个阶段——模型训练和模型部署，本文主讲模型部署。一个算法再优秀，评分再高，如果不能满足生产条件也没用。
文冲的笔记·2022-03-26 07:17

特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试

长期以来特征工程对深度学习应用的有用性
·2022-03-24 15:28

特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试

长期以来特征工程对深度学习应用的有用性
·2022-03-23 12:17

6 常量与变量-深度学习应用开发-TensorFlow实践

作者：IrainQQ：2573396010微信：18802080892视频链接：第四讲磨刀不误砍柴工：TensorFlow编程基础（新）TensorFlow编程基础第三节目录1常量Constant2变量Variable3变量赋值1常量Constant在运行过程中值不会改变的单元创建语句:tf.constant(value,dtype=None,shape=None,name=‘Const’)在创建
Irain_Luo·2022-03-19 08:14

OpenCV-Python实战（22）——使用Keras和Flask在Web端部署图像识别应用

使用Keras和Flask在Web端部署图像识别应用0.前言1.Keras应用程序2.创建Keras应用程序的深度学习RESTAPI小结系列链接0.前言在深度学习简介中，我们学习了如何使用Keras创建深度学习应用程序
盼小辉丶·2022-03-18 07:11

DeepLearning Good Blogs!

目录深度学习基础数学知识深度学习知识自学大礼包L1与L2损失函数和正则化的区别正则化深度学习中的重要工作ResNetNormalizationBatchNormAttentionGRUGraph深度学习应用技巧网络调试显存计算损失函数
lscelory·2022-03-04 07:38

深度学习与自动化检测

刚刚阅读完《深度学习在自动视觉检测中的血泪史》（https://www.jianshu.com/p/535fb37b83b5）作者写了将深度学习应用于自动视觉检测的经历与教训，写得很深刻，很感谢作者把经验分享给大家
_水C_·2022-02-15 08:51

多元线性回归：波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战

慕课：《深度学习应用开发-TensorFlow实践》章节：第六讲多元线性回归：波士顿房价预测问题TesnsorFlow实战TensorFlow版本为2.3目录问题介绍数据集介绍数据处理数据读取分离特征和标签划分训练集
T&King·2022-02-13 07:38

Java 工程师如何开发 AI 项目？

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
java高级编程中心·2022-02-07 06:36

动手用 Java 训练深度学习模型

尽管深度学习应用的不断演进和落地，提供给Java开发者的框架和库却十分短缺。现今主要流行的深度学习模型都是用Python编译和训练的。
·2021-12-23 12:39

Docker容器中使用GPU

如果您曾经花了一天的时间为一个科学或深度学习应用程序提供一个包含大量软件包的服务器，或者已经花费数周的时间来确保您的应用程序可以在多个linux环境中构建和部署，那么Docker容器非常值得您花费时间。
·2021-12-09 12:36

NVIDIA TensorRT模型压缩加速原理

介绍TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。
Daisy丶·2021-11-28 16:00

深度学习的介绍

目录1）深度学习的概念2）深度学习和机器学习的区别2.1区别一：特征提取2.2区别二：数据依赖2.3区别三：硬件依赖2.4区别四：解决问题的方式3）深度学习应用场景3.1图像识别3.2自然语言的处理3.3
heart_6662·2021-11-25 12:57

python深度学习tensorflow和fme结合，实现档案扫描件数据自动分类

文章目录前言一、深度学习基础知识简介1、什么是深度学习2、深度学习的原理3、深度学习应用场景二、深度学习环境搭建1.深度学习库的安装2.CUDA和对应版本的cudnn下载三、实战教学1.基础数据集的准备
努力的悟空·2021-11-14 23:28

目标检测标注原则

算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。
..Severus·2021-10-23 22:03

深度学习发现古人类遗址，AI 考古比胡八一更高效

By超神经内容一览：伊利诺伊州立大学人类学专业考古方向的研究人员，将空间遥感技术和深度学习应用于古人类遗址的发掘和研究。关键词：考古遥感机器视觉考古，一直是个神秘又充满吸引力的话题。
HyperAI超神经·2021-10-21 13:27

深入浅出PyTorch_1_简介和安装

人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，而随着Caffe2项目并入Pytorch，Pytorch开始影响到TensorFlow在深度学习应用框架领域的地位
Q_cy·2021-10-19 18:51

Tensorflow是干什么的？基础入门（安装配置、项目和应用开发、组件和工作原理）

导读：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。
AI每天一点点·2021-10-12 11:32

第二章 PyTorch基础

第二章PyTorch基础2.1为何选择PyTorchPyTorch是一个建立在Torch库之上的Python包，旨在加速深度学习应用。
HHzdh·2021-10-11 18:23

一文让你秒懂精通pip并快速体验深度学习应用【建议收藏】

目录前言什么是pip再说pip，它就像应用宝下面给我们的手机安装应用宝Centos安装pipforpython2试用pip来安装库配置国内的Pypi镜像仓库安装virtualenv玩转深度学习框架tensorflow总结前言学会Python很重要，懂了基础，再学会pip更加重要！就像手机安装应用一样简单，学委带着你在主机上安装pip，再安装虚拟环境（virualenv），最后简单试水深度学习框架t
·2021-08-11 16:55

【CV论文笔记】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（全卷积网络理解）

本文主要用于介绍大神JonathanLong于2015年提出的全卷积网络，该网络也是深度学习应用于图像语义分割的入门代表作（毕竟是多达万次的引用量）。本笔记主要为方便初学者快速入门，以及自我回顾。
蘑菇轰炸机·2021-06-27 08:13

TensorFlow之TensorFlow计算加速

姓名：王咫毅学号：19021211150【嵌牛导读】深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。
13d813107eae·2021-06-24 08:09

Tensorflow.Keras 时序回归模型的建立

请参阅https://keras.io/getting_started/intro_to_keras_for_engineers/深度学习应用方面繁多，涉及的知识、函数众多，本文只针对时序神经网
咸鱼.m·2021-05-20 17:01

使用Python中OpenCV和深度学习进行全面嵌套边缘检测

这篇博客将介绍如何使用OpenCV和深度学习应用全面嵌套的边缘检测。并将对图像和视频流应用全面嵌套边缘检测，然后将结果与OpenCV的标准Canny边缘检测器进行比较。
·2021-05-17 17:07

使用Python，OpenCV和深度学习进行全面嵌套边缘检测

2.3deploy.prototxt,hed_pretrained_bsds.caffemodel下载3.源码3.1对图像进行HED检测3.2对视频进行HED检测参考这篇博客将介绍如何使用OpenCV和深度学习应用全面嵌套的边缘检测
程序媛一枚~·2021-05-08 18:56

人人都可以做深度学习应用：入门篇

主要是看到这篇文章人人都可以做深度学习应用：入门篇，尝试学习下；算是第一次接触深度学习这块吧，涉及数学、算法的比较困难；前面主要在mac下安装python，等人人都可以做深度学习应用：入门篇http:/
kakukeme·2021-05-06 03:46

深度学习与围棋：为围棋数据设计神经网络

本文主要内容构建一个深度学习应用，可以根据数据预测围棋的下一步动作。介绍Keras深度学习框架。了解卷积神经网络。构建能够分析围棋空间数据的神经网络。
人邮异步社区·2021-03-27 15:49

NVIDIA Docker：让 GPU 服务器应用程序部署变得容易

如果您曾经花了一天的时间为一个科学或深度学习应用程序提供一个包含大量软件包的服务器，或者已经花费数周的时间来确保您的应用程序可以在多个linux环境中构建和部署，那么Docker容器非常值得您花费时间。
Y.zh·2021-03-02 19:51

关于深度学习在生物学领域的应用分析Applications of Deep Learning in Biomedicine

在本节中，我们回顾了在各个研究领域进行深度学习的挑战和机会，并在可能的情况下回顾将深度学习应用于这些问题的研究（表1）。
hello~bye~·2021-03-01 19:00

智能计算系统笔记——第三章深度学习（3.2基于卷积神经网络的图像分类算法）

过去都是浅层神经网络，AlexNet真正把深度学习应用到了ImageNet这样比
夏风喃喃·2021-02-09 16:45

Woman、man、camera、TV：如何做一个完整的深度学习应用

这个例子足够小，可以在很短时间完成，很适合用来说明如何做一个完整的深度学习应用。完成的应用部署在https://trump-sim.jishuq.com（LeanCloud的一
·2021-01-07 18:04

canny检测出的多个边缘合成一个_边缘检测 使用 OpenCV 和 深度学习 进行整体嵌套边缘检测...

原文链接边缘检测使用OpenCV和深度学习进行整体嵌套边缘检测在2019年7月21日上张贴由hotdog发表回复边缘检测使用OpenCV和深度学习进行整体嵌套边缘检测在本教程中，您将学习如何使用OpenCV和深度学习应用整体嵌套边缘检测
weixin_39880895·2021-01-04 01:26

yolo 深度学习_科普 | 深度学习算法三大类：CNN，RNN和GAN

以算法区分深度学习应用，算法类别可
weixin_39832727·2020-12-28 23:14

第五周【任务1】范数惩罚正则化 (笔记)

深度学习应用领域极为复杂，图像、语
西风瘦马1912·2020-12-26 03:03

只需轻松几步，十分钟内用 Scala 在 Apache Spark上部署深度学习模型

亚马逊开源项目团队另辟蹊径，利用DJL帮助用户部署深度学习应用在Spark上。只需10分钟，你就可以轻松部署TensorFlow，Py
AWS_AI开发者社区·2020-12-14 20:30

JETSON NANO 2G使用笔记13-NVIDIA NGC docker 容器镜像加速下载

本博文系列主要包含JetsonNano2G版本的图形化安装和headless安装，环境搭建，自带库介绍，NGC和云原生介绍，opencv编程，数据科学编程，深度学习编程，深度学习应用项目，边缘计算实例项目等
liang890319·2020-11-29 08:22

高光谱图像分类(七)

转载自DRCNN论文分析引言简介目前深度学习应用日趋广泛，而卷积神经网络（CNN）作为一种针对图像处理及其有效的网络框架在图像分类领域表现出了良好的性能与准确率。
瓜帝凹辣·2020-11-18 13:47

只需轻松几步，十分钟内用 Scala 在 Apache Spark上部署深度学习模型

亚马逊开源项目团队另辟蹊径，利用DJL帮助用户部署深度学习应用在Spark上。只需10分钟，你就可以轻松部署TensorFlow，Py
AWS_AI开发者社区·2020-11-13 23:41

用树莓派4b构建深度学习应用（十三）人脸修复篇

前言上一篇说到我们让视频中的人脸自动戴上口罩，这一篇谈一下面部遮挡的情况下，怎么把人脸还原回来。人脸编辑对抗网络SC-FEGAN提到图像编辑，大家都熟悉Photoshop这款软件，近乎可以处理日常所有的照片，但是PS不是这么容易操作的，精通PS更是需要专业知识了。如何让小白完成在图像上勾勾画画就能实现图像的编辑？这个任务当然可以交给深度学习来实现了。1.论文简介SC-FEGAN，它具有完全卷积网络
bluishfish·2020-11-13 11:48

用树莓派4b构建深度学习应用（十二）口罩篇

前言上一篇我们把环境和网络问题都解决了，这一篇在COVID-19仍在全世界肆虐的当下，我们尝试用AI来做一个有趣的自动戴口罩应用。主要用OpenCV+CNN来提取面部关键点坐标，再将口罩图片作为蒙版贴合上去。记得国庆中秋双节出门在外，也别忘了戴上口罩保护自己。整个戴口罩分为三个阶段：在图像上找到一张脸检测脸上关键点标记用口罩图片来覆盖到口鼻位置人脸检测首先，我们要在一张图像上定位脸部的位置，Ope
bluishfish·2020-11-13 11:57

用树莓派4b构建深度学习应用（十）Polipo篇

前言上一篇我们在树莓派上运行了一下目标检测中的yolo系列，这篇先介绍树莓派上VPN以外的外网访问方式。在物联网的项目中，这些技术也可用于解决内外穿透，负载平衡和远程控制等需求。代理服务器充当着你的电脑和另一台计算机之间的联络人，当你使用代理连接到互联网时，你需要通过代理服务器请求连接。当你在计算机上执行的所有操作也称为客户端，将转发到代理服务器，该代理收集你的要求信息，随之将其返送给你。VPN或
bluishfish·2020-11-13 11:58

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·2020-11-13 11:24

用树莓派4b构建深度学习应用（八）Openvino篇

前言虽然这一代的树莓派增加了内存，但主频的限制使得直接用纯主板推理，速度还是不够实时，这一篇我们介绍一下在树莓派上部署OpenVINO神经棒，进一步提升AI的推理速度。Intel的了第二代神经计算棒(NeuralComputeStick2/NCS2)，身材依然只有U盘大小，尺寸只有72.5×27×14毫米，内置了最新的IntelMovidiusMyriadXVPU视觉处理器，集成16个SHAVE计
bluishfish·2020-11-13 11:19

深度学习应用于脑电信号分析处理的相关论文，更新了......

分享脑机学习论文，欢迎一起讨论1.（综述性质论文）Deeplearning-basedelectroencephalographyanalysis:asystematicreview论文地址：论文地址主要思想：这篇综述回顾了从2010年到2018年的156篇将DL（DeepLearning，深度学习）应用在EEG的文章，这些论文涵盖了不同的应用领域，如枕测、睡眠、脑机接口、认知和情感监测，并从大量
清酒学者·2020-11-09 15:30

DJL | DJL 如何正确打开 [ 深度学习 ]

Java拥有庞大的开发者社区，尽管深度学习应用不断推进和演化，但是相关的深度学习框架对于Java来说相当的稀少，现如今，主要模型都是Python编译和训练，对于Java开发者来说，如果想要学习深度学习，
小小∽·2020-11-04 04:10

深度学习应用于脑电信号处理

获取了数据还要读懂数据，周期，时间，采样频率，通道等等信息，可以通过说明文档，一般数据都会有。或者用matlab打开数据集来获取。一、脑电信号数据开源数据集，注意数据的格式，我用过.mat.gdf，以前都没处理过这种格式的数据。1.1非常好用的脑电信号数据集，BNCI地平线2020：http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets里面包括BCI竞赛的数据
清酒学者·2020-10-30 15:22

Keras深度学习应用1——基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别（上）

CNN概述1.1CNN发展历程1.2CNN基本结构二、CNN算法原理2.1CNN基本网络结构2.1.1输入层2.1.2卷积层2.1.3池化层2.1.4全连接层2.1.5激励层具体代码实现可参看Keras深度学习应用
五颗粒粒·2020-10-28 14:55

一文探讨可解释深度学习技术在医疗图像诊断中的应用

作为一种领先的人工智能方法，深度学习应用于各种医学诊断任务都是非常有效的，在某些方面甚至超过了人类专家。其中，一些计算机视觉方面的最新技术已经
喜欢打酱油的老鸟·2020-10-22 12:08

用树莓派4b构建深度学习应用（七）Codeless开发篇

前言通过前几篇的努力，我们把主流的几个AI框架都安装了一下，涉及了太多的代码，略显枯燥。这篇我们试着在这基础上，做一些有趣的AI应用，并赶一波时髦全程采用无代码开发。现在建立人工智能应用最大的挑战在于几个方面：数据采集与标注需要花大量的时间和人力；模型的训练时间很长，算力成本也高；模型泛化能力很弱，换一个场景就需要更换模型；基础算法艰涩难懂，科研和学校仍是主力军；很多领域还没有成熟的商业化解决方案
bluishfish·2020-10-11 16:21

用树莓派4b构建深度学习应用（六）TensorFlow Lite篇

前言上回我们建立了tensorflow的开发环境，跑测试模型比较方便，但对于树莓派来说，还是太庞大了。仅有0.3fps无法满足实时的生产环境需求，这篇我们部署一下专门为移动端和嵌入式设备而生的TensorFlowLite，并跑几个模型，测试一下纯树莓派上的极限帧率。TensorFlowLite是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和IoT设备上运行TensorFlow模型。它支持设备端机器
bluishfish·2020-10-11 16:46
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