深度学习语义分割论文阅读第23页

ChatGPT-4.0：塑造未来对话的智能架构

一、语言理解：更加深入和广泛前沿技术：深度学习与大数据相结合ChatGPT-4.0利用了一个由1750亿参数构成的深度神经网络模型

Draven21·2024-02-09 06:32

第四届脑电深度学习入门班（训练营：2023.7.4~7.12）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图（Electroencephalogram,EEG）是脑神经细胞电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映，包

茗创科技·2024-02-09 05:48

【数据＋代码】CNN-LSTM模型实现时间序列预测

本文使用深度学习组合模型CNN-LSTM来进行销售额的预测。将介绍这一模型的原理并应用于一个销售数据集，帮助我们理解销售模式并进行准确的销售额预测。本期内容『数据+代码』已上传百度网盘。

小Z的科研日常·2024-02-09 04:12

深度学习的四个底层逻辑

01记忆：组块和关联像我上学路上听喜马拉雅，上课间歇刷微课，放学路上听英语，看似时间利用很充分，学了不少内容，但实际只是在单独地摄入一个个没有关联的碎片知识，这些碎片知识就连短时记忆都没进入。因为我们的大脑是个认知吝啬鬼，它的短时记忆能力是极其有限的，最不擅长的就是学习零散的内容了。1871年英国经济学家和逻辑学家威廉·杰沃斯做过一个实验，俗称“7±2”效应，说明人类大脑在努力记忆的情况下，准确的

月上小楼·2024-02-09 04:26

使用深度学习对视频进行分类

要为视频分类创建深度学习网络，请执行以下操作：使用预训练卷积神经网络（如GoogLeNet）将视频转换为特征向量序列，以从每帧中提取特征。基于序列训练LSTM网络来预测视频标签

jk_101·2024-02-09 03:03

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态

faverr·2024-02-09 03:38

【超详细】用Python实现十大经典排序算法

吹翻书页的风·2024-02-09 03:32

深度学习知识点汇总-目标检测（1）

8.1R-FCNR-FCN属于two-stage的目标检测算法。backbone部分RPN，这里使用ResNet。head部分R-FCN，使用全连接网络。其中ResNet-101+R-FCN的方法在PASCALVOC2007测试数据集的mmAP达到83.6%。图1人脸检测R-FCN的核心思想得到目标多个特征。假设我们只有一个特征图用来检测右眼。那么我们可以使用它定位人脸吗？应该可以。因为右眼应该在

深度学习模型优化·2024-02-09 02:51

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测

PyTorch深度学习实战（23）——从零开始实现SSD目标检测0.前言1.SSD目标检测模型1.1SSD网络架构1.2利用不同网络层执行边界框和类别预测1.3不同网络层中默认框的尺寸和宽高比1.4数据准备

盼小辉丶·2024-02-09 02:58

OpenCV-Python图像模糊处理

其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作，在opencv中也可以进行，或者说是类似操作。那么它是什么操作呢？它就是图像的模糊（滤波）处理。

Youth_Hong·2024-02-09 01:32

（深度学习快速入门）Graph Contrastive Learning with Augmentations(GraphCL)笔记

文章目录AbstractIntroductionRelatedWorkMethodologyDataAugmentationforGraphsGraphContrastiveLearningTheRoleofDataAugmentationinGraphContrastiveLearningDataAugmentationsareCrucial.ComposingAugmentationsBene

快乐江湖·2024-02-09 00:20

真要想改变自己，什么时候开始都不晚，晚的是你总是不敢开始

然而，深度学习一年后，她连个理财账户都没有开，还美其名曰“磨刀不误砍柴工”。学习理财，最重要的是什么？是为了学会运用专业知识科学地打理钱

峡谷有声·2024-02-09 00:02

深度学习中常用的激活函数

文章目录前言常用的几种激活函数1Sigmoid激活函数2Tanh激活函数3ReLU激活函数4LeakyRelu激活函数5PRelu激活函数6ELU激活函数7SELU激活函数8Swish激活函数9Mish激活函数如何选择合适的激活函数参考资料前言在人工神经网络中，激活函数扮演了非常重要的角色，其主要作用是对所有的隐藏层和输出层添加一个非线性的操作，使得神经网络的输出更为复杂、表达能力更强。试想一下如

DeepDriving·2024-02-08 23:34

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

深度学习中常用激活函数介绍

深度学习中常用激活函数介绍在深度学习中，激活函数的作用主要是引入非线性特性，提高模型的表达能力。

神奇的布欧·2024-02-08 23:32

【从Python基础到深度学习】2. Ubuntu及插件安装

本期所有软件安装包：链接：https://pan.baidu.com/s/1UVEYm-12FivAnrE5NUXevg?pwd=um60一、安装Ubuntu1.1软件安装包：下载VMwareWorkstationPro|CN一直点下一步即可1.2双击运行软件：输入密钥1、VMware15密钥UY758-0RXEQ-M81WP-8ZM7Z-Y3HDAVF750-4MX5Q-488DQ-9WZE9-

风筝超冷·2024-02-08 21:25

机器学习笔记（3.1）

机器学习笔记系列文章目录文章目录机器学习笔记系列文章目录第三节标准库第三方库基础模块机器学习深度学习平台使用pip安装扩展包常用镜像源什么是Anaconda为什么要用Anaconda如何使用Anaconda

临渊——摸鱼·2024-02-08 20:15

新视域:对新合作学习(合作学习新样态)核心主张的解读

问题设计碎片化，缺少主干问题，框架问题，核心问题，胖问题，缺少学生发现的有价值问题，更缺少利于高阶思维、深度学习发生的挑战性问

王红顺·2024-02-08 20:00

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景

深度学习的新进展：解析技术演进与应用前景深度学习，作为人工智能领域的一颗璀璨明珠，一直以来都在不断刷新我们对技术和未来的认知。

两壶若水·2024-02-08 19:06

国外、国内深度学习研究概况

国外：深度学习(deeplearning)也被译为深层学习，是美国学者FerenceMarton和RogerSaljo基于学生阅读的实验，针对孤立记忆和非批判性接受知识的浅层学习(surfacelearning

月朗风清_35ff·2024-02-08 18:09

使用embedding实现简单的内容查找

介绍近两天学习了一点深度学习的内容。学的比较浅，想将自己的收获和理解记录下来，本文是基于langchain框架使用embedding实现简单的内容查找。话入正题。

南子大帅哥·2024-02-08 17:09

深度学习上采样算子

CV领域1.Upsample利用传统插值方法进行上采样。往往会在upsample后接一个conv，进行学习。任务：超分，目标检测。2.PixelShufflePixelShuffler是一种端到端可学习的上采样模块，通过设置上采样比例，就可由低分辨率图像获取指定倍率的高分辨率图像。上采样可以理解为在同一个位置，原来只是以1:1的比例提取信息，而现在以1:4的比例提取信息，提取信息的频率更高了，所以

noobiee·2024-02-08 16:03

基于Spring Boot的车牌识别系统（附项目地址）

介绍springboot+maven实现的车牌识别及训练系统基于java语言的深度学习项目，在整个开源社区来说都相对较少；而基于java语言实现车牌识别EasyPR-Java项目，最后的更新已经是五年以前

W998·2024-02-08 16:47

PyTorch 的张量与 numpy对比

numpy数组是一种通用的n维数组；它跟深度学习，梯度或计算图没啥关系，只是执行通用数值计算的一种方法。

yanglamei1962·2024-02-08 16:01

PyTorch基础之张量模块数据类型、基本操作、与Numpy数组的操作详解（附源码简单全面）

在深度学习领域

showswoller·2024-02-08 16:00

pytorch张量和numpy数组相互转换

numpy数组相互转换文章目录引言将numpy数组转换为Pytorch张量1.功能介绍2.用法将Pytorch张量转换为numpy数组1.功能介绍2.用法PyTorch张量和NumPy数组的区别结尾引言在深度学习和

高斯小哥·2024-02-08 16:29

阅读践行·知行合一之阅读记录（5）

2.了解阅读金字塔（你在第几层）（二）今日践行主题（选做）1.践行深度学习2.践行深度阅读——————ฅ՞••՞ฅ———————布衣暖暖—2022.04.07—阅读记录1.知识点（用自己的语言重述知识）

布衣暖暖·2024-02-08 15:32

Python OCR 之旅：PaddleOCR 与 pytesseract 比较及应用

一、PaddleOCR介绍PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的OCR库，支持多种语言的文本识别。它的特点如下：-使用了基于深度学习的OCR模

田猿笔记·2024-02-08 15:50

AI绘画的兴起与人类创造力的共生未来

通过深度学习算法训练出的AI能够根据用户输入的文字描述或风格要求生成高质量的图像作品，这

神气仙人·2024-02-08 15:14

大数据毕设选题 - 深度学习股票预测系统（python Django）

文章目录0前言1课题背景2实现效果3Django框架4数据整理5模型准备和训练6最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大…毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定要提前准备，避免到后面措手不及，草草了事。为了大家能够顺利以及最少的精力

caxiou·2024-02-08 14:05

深度学习环境搭建 - 2 docker+deepo+jupyter

过年机器还有些没发货，先在笔记本上演练下装环境。肯定是docker+deepo+jupyter+wingide组合了。各种优点不说了，重点是不折腾+随时随地折腾。win10home+dockerdockerforwindows要求winpro以上。家庭版不支持hyper-v。docker-toolbox我是拒绝的，性能差啊！于是参照这篇文章，操作如下：1，新建cmd脚本，开启hyper-vcomp

JamesPang_4841·2024-02-08 14:41

讲讲GPT-4模型中13万亿个token的故事

Token从字面意思上看是游戏代币，用在深度学习中的自然语言处理领域中时，代表着输入文字序列的“代币化”。那么海量语料中的文字序列，就可以转化为海量的代币，用来训练我们的模型。

科学禅道·2024-02-08 13:25

python常用的深度学习框架

目录一：介绍二：使用Python中有几个非常受欢迎的深度学习框架，它们提供了构建和训练神经网络所需的各种工具和库。

攻城狮的梦·2024-02-08 13:43

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集

MNIST数据集介绍及基于Pytorch下载数据集文章目录引言MNIST数据集介绍基于Pytorch下载MNIST数据集并可视化使用MNIST数据集进行图像分类任务MNIST数据集的局限性分析小结结尾引言在深度学习的领域中

高斯小哥·2024-02-08 12:44

【深度学习】“智能皮肤：深度学习驱动的‘智慧之眼‘应用如何革新皮肤病诊疗未来“

一款名为“智慧之眼”的神秘应用横空出世，它如同科幻小说中的神器，能够通过摄像头扫描皮肤病变，并借助深度学习技术迅速得出专业级别的诊断结果。

德天老师·2024-02-08 11:25

深度学习（7）---Diffusion Model概念讲解

文章目录一、基本概括1.1概念讲解1.2Denoise模块二、StableDiffusion2.1概念讲解2.2FID2.3CLIP一、基本概括1.1概念讲解 1.DiffusionModel是一种生成模型，通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据，然后学习反转的去噪过程来恢复数据。它分为正向的扩散过程和反向的逆扩散过程。正向扩散过程是往图片上加噪声的过程，即从无到有地添加噪声，直到得到纯噪声图片。反向

冒冒菜菜·2024-02-08 11:53

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

主要使用的方法是深度学习和神经网络。粗粒度的图像分类，是比较容易的，哪怕是区分猫和老虎，但是细粒度的图像分类就比较难了。比如区分华南虎和东北虎。再比如，在湿地保护区，监看不同鸟类的迁徙特征。

giszz·2024-02-08 11:18

如何开始深度学习，从实践开始

将“如何开始深度学习”这个问题喂给ChatGPT和文心一言，会给出很有专业水准的答案，比如：要开始深度学习，你可以遵循以下步骤：学习Python编程语言的基础知识，因为它在深度学习框架中经常被使用。

skywalk8163·2024-02-08 11:46

docker镜像制作：制作带有输入参数的docker镜像

制作带有输入参数的docker镜像一、背景二、阿里比赛中的docker镜像制作---使用CMD执行run.sh文件文件准备run.sh文件dockerfile文件dockerpull推送三、自定义方法制作深度学习镜像

小王做笔记·2024-02-08 10:06

MMLSpark+Spark：pyspark+lightGBM应用实践

MMLSpark，即MicrosoftMachineLearningforApacheSpark，是微软开源的一个针对ApacheSpark的深度学习和数据可视化的库。

bensonrachel·2024-02-08 10:38

Python | 基于Mediapipe框架的手势识别系统

选手可利用传统计算机视觉方法或基于机器学习/深度学习的方法，通

-拟墨画扇-·2024-02-08 10:05

深度学习与计算机视觉：实例入门-第六章

给深度学习入门者的Python快速教程-番外篇之Python-OpenCV《深度学习与计算机视觉》全书网址：https://frombeijingwithlove.github.io…本篇原网址：https

javastart·2024-02-08 09:38

我的PyTorch模型比内存还大，怎么训练呀？

随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿，哦不，先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到GPU上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。

javastart·2024-02-08 09:38

深度学习(14)--x.view()详解

在torch中，常用view()函数来改变tensor的形状查询官方文档：torch.Tensor.view—PyTorch2.2documentationhttps://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html#torch.Tensor.view示例1.创建一个4x4的二维数组进行测试x=torch.randn(4,4)pr

GodFishhh·2024-02-08 09:03

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器

GodFishhh·2024-02-08 09:32

神经网络与深度学习 Neural Networks and Deep Learning 课程笔记第一周

神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周文章目录神经网络与深度学习NeuralNetworksandDeepLearning课程笔记第一周深度学习简介什么是神经网络使用神经网络进行监督学习为什么神经网络会兴起本文是吴恩达深度学习系列课程的学习笔记

林间得鹿·2024-02-08 09:21

每日优鲜

从海量用户行为数据和便利柜周边物理数据，分析用户的偏好、行为规律3、不断通过智能策略算法来解放人力，提升整体运营效率4、擅长端到端搭建算法服务的pipeline,较强的ETL能力""任职资格：1.深入掌握机器学习,深度学习的

TonyLan·2024-02-08 08:38

当医学影像遇上深度学习 | 影像数据类型一览

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达写在前面随着医学成像技术的发展与进步，图像处理在医学研究与临床医学中的应用越来越广泛。然而，与自然图像相比较，医学影像处理有其特殊性和不同的侧重点。例如，对于一般的自然图像，其维度往往是二维的，并且通常情况下具有RGB三个颜色通道。但是对于医学影像，其维度通道一般根据其医学数据的类型的改变而改变。例如，对于PET-CT数据，一般

小白学视觉·2024-02-08 08:23

SAM大模型遥感领域测评

关注图像或者遥感语义分割的同事可能知道，语义分割作为计算机视觉的核心任务，应用广泛，但最大的限制就是需要大量的标注数据，并且针对不同的任务需要重新训练或微调，试想，

未来GIS实验室·2024-02-08 08:52

CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型

CRNN：用于识别图中文本的深度学习模型CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型CRNN的结构组成部分工作原理CRNN结构分析卷积层（ConvolutionalLayers）递归层（RecurrentLayers

kadog·2024-02-08 07:50

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