深度学习算法计算机视觉

抽烟识别摄像机

抽烟识别摄像机是一种利用计算机视觉和人工智能技术的设备，能够实时监测和识别吸烟行为。该摄像机通过分析人体姿态和动作，识别出可能的吸烟行为，并及时发出警告或报警。
博瓦科技·2024-01-12 15:22

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。
zhangbin_237·2024-01-12 14:01

计算机视觉前沿技术探索

摘要：计算机视觉与最前沿技术如何结合？计算机视觉软件正在改变行业，使用户的生活变得不仅更容易，而且更有趣。作为一个有潜力的领域，计算机视觉已经获得了大量的投资。
城市中迷途小书童·2024-01-12 13:05

计划1

Deeplearning.ai_哔哩哔哩_bilibiliPart1神经网络与深度学习（6+19+12+8）共45Part2训练、开发、测试集（14+10+11）共35Part3机器学习策略（13+11）共24Part4计算机视觉
JLcucumber·2024-01-12 11:54

3D打印机首次在真实的手上打印电子产品

新的皮肤三维打印技术的关键创新之一是打印机使用计算机视觉来实时跟踪和调整运动。在一项开创性的新研究中，明尼苏达大学的研究人员首次使用定制的低成本3D打印机在真实的手上打印电子产品。
飞猪share·2024-01-12 09:08

计算机视觉（手势识别）

importcv2importtimeimportmathimportnumpyasnpimportmediapipeasmp#mediapipe配置mp_drawing=mp.solutions.drawing_utilsmp_drawing_styles=mp.solutions.drawing_stylesmp_hands=mp.solutions.handshands=mp_hands.H
亦是远方·2024-01-12 09:30

【深度学习目标检测】十四、基于深度学习的血细胞计数系统-含GUI（BCD数据集，yolov8）

而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。
justld·2024-01-12 09:56

【深度学习目标检测】十三、基于深度学习的血细胞识别（python，目标检测，yolov8）

而目标检测是一种计算机视觉技术，用于在图像中识别和定位特定的目标。在血细胞计数中，目标检测技术可以发挥重要作用。首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。
justld·2024-01-12 09:51

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算---深度学习算法
猿戴科·2024-01-12 09:44

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集
CatchZeng·2024-01-12 09:41

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

用逻辑回归分类-非线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。在每个子空间内部，我们假设输入变量的取值与类别标签的概率成正比。在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置一个阈值，如
精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇前言逻辑斯蒂回归是一种广泛使用的分类方法，它是基于条件概率密度函数的最大似然估计的。它的主要思想是将输入空间划分为多个子空间，每个子空间对应一个类别。在每个子空间内部，我们假设输入变量的取值与类别标签的概率成正比。在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置
精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用决策树预测天气-连续数据篇

用决策树预测天气-连续数据篇前言在机器学习和数据科学领域，决策树是一种非常强大且易于理解的预测模型。其工作原理类似于人类在面临复杂决策时所采用的逻辑思考过程，通过一系列的问题和条件判断，最终找到问题的答案或决策。由于其直观性和可解释性，决策树在各种应用中都有广泛的应用，从医疗诊断到金融风险评估，再到自然语言处理。先看图可能有小伙伴一脸懵，上面这一段乱七八糟的是什么，它是本文构建的决策树模型，通过包
精英的英·2024-01-12 08:56

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，想要动手实现一个简单的卷积神经网络，通过查阅资料，参考他人的代码，总结了这篇文档。术语解释卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要
精英的英·2024-01-12 08:26

了解PyTorch中的缩放点积注意力及演示

这是一种在自然语言处理和计算机视觉等领域常用的注意力机制。它的主要目的是通过计算查询（query）、键（key）和值（value）之间的关系，来决定我们应该在输入的哪些部分上聚焦。函数用法和用途：此
E寻数据·2024-01-12 08:18

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

一、ML机器学习（MachineLearning）1、应用领域：数据挖掘、自然语言处理NLP、计算机视觉CV等。
小林打怪中·2024-01-12 06:05

2024 CSRankings全球计算机科学排名发布！清华AI第一，哈工大NLP第一

清华、北大、上海交大AI领域霸榜前三在AI板块，主要有人工智能、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、网络&信息检索5个细分领域。当只勾选AI领域时，世界AI领域高校排名前20就出来啦。
夕小瑶·2024-01-12 05:43

今日最佳计算机视觉论文解读：Dr^2Net: Dynamic Reversible Dual-Residual Networks for Memory-Efficient Finetuning

单图像秒变3D：新型AGG框架打破传统，实现实时3D生成引言：单图像到3D生成的挑战与进展随着虚拟现实和增强现实技术的迅速发展，自动化3D内容创建的需求不断增长。为了从单一图像生成3D对象，研究者们探索了各种3D表示方法。其中，基于3D高斯散射的模型因其卓越的渲染效率而在3D重建和生成方面取得了突出成就。然而，现有的基于图像生成3D的高斯散射方法通常是基于优化的，需要多个计算成本高昂的得分提炼步骤
夕小瑶·2024-01-12 05:13

谷歌提出「边界注意力」模型，实现超越像素级检测精度！微弱边界也逃不过

这是因为低分辨率图像可能丢失了细节信息，使得计算机视觉系统难以准确捕捉和理解图像中的关键特征。在这种背景下，传统的方法可能表现不佳，因为它们通常依赖于高分辨率图像中的细微结构。
夕小瑶·2024-01-12 05:13

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第287期】Wed, 10 Jan 2024

AI视野·今日CS.CV计算机视觉论文速览Wed,10Jan2024Totally57papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputerVisionPapersASimpleBaselineforSpokenLanguagetoSignLanguageTranslationwith3DAvatarsAuthorsRonglaiZuo
hitrjj·2024-01-12 03:04

写一篇1500字基于深度学习的交通标志识别的开题报告

深度学习在交通标志识别中的应用摘要近年来，深度学习技术已经在计算机视觉领域取得了巨大成功，应用于各种模式识别任务，包括图像分类、目标识别和姿态估计等。
耄先森吖·2024-01-11 21:40

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR
咕哥·2024-01-11 19:57

Python点云处理（二十一）基于Gradient Boosting的点云分类算法

目录0简述1GradientBoosting2点云特征向量构建3用GradientBoosting进行分类4代码实现5结果展示0简述点云分类是计算机视觉领域中的一个重要任务，其主要目标是将三维空间中的点云数据划分为不同的类别
Auto工程师·2024-01-11 19:48

从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读

一、：图像分类的历史与进展历史回顾图像分类，作为计算机视觉的一个基础而关键的领域，其历史可以追溯到20世纪60年代。早期，图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术，如边缘检测和颜色分析。这些方法
工业甲酰苯胺·2024-01-11 19:58

基于java的模拟写字板系统设计与实现

基于Java的模拟写字板系统主要应用于教育、商业、科学等领域，是计算机图形学、计算机视觉、计算机科学等领域的核心应用之一。该系统的设计主要涉及以下几个方面：文本字体
助力毕业·2024-01-11 18:43

2024年Flag

我打算学习深度学习算法和框架，并且参与实际项目。深度学习是一种现代机器学习方法，它模仿人类大脑的神经网络结构，能够对大量数据进行分析和处理
Flying_Fish_roe·2024-01-11 17:48

安谋科技“周易”NPU与飞桨完成II级兼容性测试，助力实现多样化AI部署

产品兼容性证明本次II级兼容性测试完成了对计算机视觉、智能文本处理、人像分割三大技术领域总计11个模型的验证。经过双方联合严格测试表明，安谋科技“周易”NPU系列IP在ResNet50、ResN
飞桨PaddlePaddle·2024-01-11 12:04

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？

人工智能核心技术有：1.深度学习；2.计算机视觉；3.自然语言处理；4.数据挖掘。其中，深度学习就是使用算法分析数据，从中学习并自动归纳总结成模型，最后使用模型做出推断或预测。
代码讲故事·2024-01-11 11:59

【论文综述】一篇关于GAN在计算机视觉邻域的综述

前言这是一篇关于GAN在计算机视觉领域的综述。正文生成对抗网络是一种基于博弈论的生成模型，其中神经网络用于模拟数据分布。应用领域：语言生成、图像生成、图像到图像翻译、图像生成文本描述、视频生成。
资料加载中·2024-01-11 10:17

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施

通过机器学习和深度学习算法，AI可以自动处理海量数据，分析出有价值的信息和模式，为企业提供精准的决策支持。例如，在金融领域，AI可
广州硅基·2024-01-11 05:21

python 文字图像识别

**图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。
阿Q学长·2024-01-10 23:53

Python图像文字识别详解，实战代码

更多资料获取个人网站：ipengtao.com在现代计算机视觉和图像处理应用中，文字识别是一个重要的任务。
Sitin涛哥·2024-01-10 23:22

2024年能报考的人工智能行业有哪些证书呢？

近期工信部颁发的两个证书现在正在报考中，大家可以参考下：《计算机视觉处理设计开发工程师》中级2024年1月24日至28日-北京《自然语言与语音处理设计开发工程师》中级2024年2月29日-3月4日-上海证书益处
人工智能培训·2024-01-10 22:21

2024年工信部AI人工智能证书“计算机视觉工程师”证书报考中！

为进一步贯彻落实中共中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》和国务院印发《关于“十四五”数字经济发展规划》等有关工作的部署求，深入实施人才强国战略和创新驱动发展战略，加强全国数字化人才队伍建设，持续推进人工智能专业人员能力培养和评价，工业和信息化部电子工业标准化研究院牵头研制的SJ/T11805-2022《人工智能从业人员能力要求》已经于2022年7月1日发布实施。依据该标准，工业和信息化部
人工智能培训·2024-01-10 22:21

2024年1月最后一批AI人工智能证书紧张报考中！

《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书2024年1月24日至28日-北京最后几天紧张报考中！
人工智能培训·2024-01-10 22:50

工信部颁发的AI人工智能证书认证通知！请各单位及个人2024年1月抓紧时间报名！

《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书2024年1月24日至28日-北京最后几天紧张报考中！
人工智能培训·2024-01-10 22:50

自然语言工程师证书培训圆满在京成功举办！

接下来我们下期由工业与信息化部电子工业标准化研究院颁发的证书课程是：《计算机视觉处理设计开发工程师》2024年1月24日至28日-北京年前最后一期课程，名额有限，报名的抓紧啦！
人工智能培训·2024-01-10 22:50

关于开展人工智能专业人员“计算机视觉处理设计开发工程师”专项培训的通知！

《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书2024年1月24日至28日-北京最后几天紧张报考中！
人工智能培训·2024-01-10 22:50

什么是计算机视觉？它在人工智能领域的应用都有哪些？

计算机视觉（ComputerVision）是一门以人类视觉系统为模型，利用数字图像处理、计算机图形学、模式识别等技术来处理和解释图像或视频，并从中提取有用信息的学科。
人工智能培训·2024-01-10 22:20

AI大模型证书，本批学员全部一次性通过拿证！

《计算机视觉处理设计开发工程师》中级2024年1月24日至28日-北京为进一步贯彻落实中共中央印发《关于深化人才发展体制机制改革的意见》和国务院印发《关于“十四五”数字经济发展规划》等
人工智能培训·2024-01-10 22:20

YOLOv8改进GSConv+Slim Neck，有效提升目标检测效果，代码改进（超详细）

论文地址https://arxiv.org/abs/2206.02424背景目标检测是计算机视觉中重要的下游任务。对于车载边缘计算平台来说，巨大的模型很难达到实时检测的要求。
kay_545·2024-01-10 21:16

YOLOv5改进之BiFPN(含代码，超详细哦)

1911.09070]EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection(arxiv.org)BiFPN简介BiFPN即“双向特征金字塔网络”，是一种常用于计算机视觉任务
kay_545·2024-01-10 21:45

算法(Python版）|156Kstars|神级项目-（1）The Algorithms - Python简介

BinaryAndOperator二进制与运算符Blockchain区块链BooleanAlgebra布尔代数CellularAutomata元胞自动机Compression压缩ComputerVision计算机视觉
打酱油的工程师·2024-01-10 20:28

【手搓深度学习算法】用线性回归预测波士顿房价

线性回归线性回归是一种监督学习方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。线性回归的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。线性回归的基本形式如下：y=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ϵy=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+...+\beta_nx_n+\epsilony=β0+β1x1+β2x2+...+βnxn+ϵ其中，yyy是因
精英的英·2024-01-10 18:20

人体姿态识别（附教程+代码）

人体姿态识别（HumanPoseEstimation）是一种基于计算机视觉和深度学习的技术，用于自动检测和识别人体的姿态和动作。它可以在图像或视频中准确地确定人体各个关节的位置和运动。
从懒虫到爬虫·2024-01-10 17:54

Parallel patterns: convolution —— An introduction to stencil computation

我们将从卷积开始，这是一种流行的阵列操作，以各种形式用于信号处理、数字记录、图像处理、视频处理和计算机视觉。在这些应用领域，卷积通常作为过滤器执行，将信号和像素转换为更理想的值。
王莽v2·2024-01-10 16:17

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

文章目录计算机视觉IoU如何计算mIoU？mAP如何计算mAP？目标检测度量标准图像分割度量标准非极大值抑制NMS目标检测中的Anchor原始图片中的ROI如何映射到到featuremap?
搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

计算机视觉下的数据增强代码实现

数据增强的实现使用经典的pytorch框架下的torchvision.transformers对计算机视觉进行增强的代码实现。使用下面的图像进行数据增强，相应的效果图如下所示！
Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:18

计算机视觉 图像增强

大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。例如，我们可以对图像进行不同方式的裁剪，使感兴趣的物体出现在不同位置，从而减轻模型对物体出现位置的依赖性。我们也可以调整亮度、色彩等因素来降低模型对色彩的敏感度。可以说，在当年AlexNet的成功中，图像增强技术功不可没。1.常用的图像增强方法图像增强（imageaugmentation）指通过剪切、旋转/反射/翻转变换、缩放变换、平移变换、尺度变换、对比
落花雨时·2024-01-10 13:47

计算机视觉数据集

计算机视觉数据集是在计算机视觉领域中广泛使用的一类数据集，用于训练、验证和评估计算机视觉算法和模型的性能。这些数据集通常包含大量的图像、视频或其他视觉数据，并且配备了相应的标签、注释或其他元数据信息。
「已注销」·2024-01-10 13:47
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