深度学习（图像）第5页

HTML 图像与多媒体元素：拓展学习边界的进度记录（一）

而HTML图像与多媒体元素，就像是为这座基石添上了绚丽的色彩与灵动的音符，赋予网页更加丰富的表现力和交互性。作为一名热衷于探索前端技术的博主，我深知掌握这些元素对于提升网页开发能力的关键作用。

计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-22 02:20

深度学习模型性能全景评估与优化指南

深度学习模型性能全景评估与优化指南一、算力性能指标体系1.核心算力指标对比指标计算方式适用场景硬件限制TOPS(TeraOperationsPerSecond)每秒万亿次整数运算量化模型推理NVIDIAJetsonNano

niuTaylor·2025-03-22 02:49

车牌识别技术揭秘：如何用 C# 实现自动车牌识别系统

实现车牌识别系统的关键步骤包括图像预处理、车牌检测、字符分割、字符识别等。C#中可以通过结合OpenCV、EmguCV、TesseractOCR等工具来实现车牌识别系统。

威哥说编程·2025-03-22 02:48

【图像预处理】

(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括：调整图像大小和分辨率，以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充，以使其大小和比例符合要求。

瞬间记忆·2025-03-22 02:45

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

深度学习，特别是深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）的引入，为强化学习在处理高维度数据方面提供了强大工具。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件

通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技

大富大贵7·2025-03-22 00:34

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（二）5.跨模态检索系统应用场景5.1图文匹配系统的实际应用应用领域具体场景优势电子商务商品图像搜索、视觉购物用户可以上传图片查找相似商品或使用文本描述查找商品智能媒体内容推荐

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:40

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第28天：多模态模型实践（一）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第28天：多模态模型实践（一）引言：跨越感知的边界欢迎来到我们的PyTorch学习旅程第28天！今天我们将步入AI世界中最激动人心的领域之一：多模态学习。

凡人的AI工具箱·2025-03-21 22:10

10.2 如何解决从复杂 PDF 文件中提取数据的问题？

方法：使用计算机视觉和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）或其他先进的图像处理算法。效果：能够检测出页面

墨染辉·2025-03-21 21:33

TensorFlow深度学习实战项目：从入门到精通

引言深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。TensorFlow作为Google开源的深度学习框架，因其强大的功能和灵活的架构，成为了众多开发者和研究者的首选工具。

点我头像干啥·2025-03-21 20:24

揭秘时空大数据：详细介绍、真实应用场景和数据示例解析

2）遥感图像数据：通过遥感技术从卫

陈书予·2025-03-21 19:21

国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐

在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。

幂简集成·2025-03-21 19:15

【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署

原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to

Nerous_·2025-03-21 19:15

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers.”—Anonymous1.PyTorch简介1.1PyTorch的背景与发展PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一个开

Nerous_·2025-03-21 19:15

【DNN量化工具】QKeras 工具简介

QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。

kanhao100·2025-03-21 18:07

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术

Softmax温度调节与注意力缩放：深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中，有些细微的调整机制往往被视为理所当然，却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。

Mark White·2025-03-21 17:01

用Python实现SFM

SFM(结构化光流法)是一种用于解决三维重建问题的方法，它可以根据许多二维图像和它们之间的相对位置，估计出三维场景的深度和摄像机的姿态。在Python中，你可以使用OpenCV库来实现SFM。

薄辉·2025-03-21 17:30

cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构

请看赵春江https://me.csdn.net/zhaocj的主页，他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树，后人乘凉。

是佐罗而非索隆·2025-03-21 17:29

OpenCV图像拼接（2）基于羽化（feathering）技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender

：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类

村北头的码农·2025-03-21 17:26

OpenCV图像拼接（1）自动校准之校准旋转相机的函数calibrateRotatingCamera()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::calibrateRotatingCamera是OpenCV中用于校准旋转相机的函数。它特别适用于那种相机相对于一个固定的场景进行纯旋转运动的情况，比如在全景拼接过程中。此函数可以从一系列单应性矩阵（HomographyMatrices）中

村北头的码农·2025-03-21 17:26

探索Sfm-python: 一款强大的计算机视觉库

如果你对3D重建、图像匹配或地理定位有兴趣，那么这个项目将是你不可或缺的工具。让我们一起深入了解一下它的技术细节、应用场景

缪昱锨Hunter·2025-03-21 17:25

Python Textract库：文本提取

无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像，Textract都能有效地提取其中的文本内容。

程序员喵哥·2025-03-21 17:55

【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建（SfM 算法）

【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建（SfM算法）1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图

小寒学姐学AI·2025-03-21 17:53

17-OpenCVSharp 中实现 Halcon 的 Points_Harris算子（Harris 角点检测）

Harris角点检测算法是用于检测图像中的角点特征，可以用来进行图像匹配、物体识别等任务。Halcon提供的Points_Harri

观视界·2025-03-21 16:23

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比

QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域，量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。

kanhao100·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：解锁高效文字识别的新时代

Umi-OCR，作为一款基于深度学习技术的开源文字识别工具，凭借其强大的功能和高效的性能，迅速成为众多用户的首选。无

水熠芝Dark-Haired·2025-03-21 16:48

Umi-OCR：一款强大而高效的文字识别工具

一款强大而高效的文字识别工具Umi-OCR一款强大而高效的文字识别工具项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/6adda介绍Umi-OCR是一款基于深度学习技术的开源文字识别工具

裘心国Trent·2025-03-21 16:47

自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来

它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。

ajie1117·2025-03-21 16:17

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。

文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于重投影误差小记

在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。

文弱_书生·2025-03-21 15:12

FastStone Image Viewer v7 注册码

FastStoneImageViewer是一款快速、小巧、功能强大的综合图像浏览软件。

mediapub·2025-03-21 15:40

常见经典目标检测算法

ChatGPT目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的一个重要分支，其目的是识别数字图像中的不同对象，并给出它们的位置和类别。近年来，许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。

109702008·2025-03-21 15:39

目标检测中归一化的目的？

在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。

林语微光·2025-03-21 14:37

GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节

GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术

weixin_30777913·2025-03-21 13:28

生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究

通过剖析GAN核心原理，阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践，分析面临的挑战与创新方向，呈现GAN对艺术创作模式的变革，为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。

辛迎蕌·2025-03-21 13:50

Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。

支持多种文档类型（针对书籍和科学论文进行了优化）支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理

星霜笔记·2025-03-21 11:34

vr中的计算机知识,VR技术基本常识

模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，

淡庸·2025-03-21 11:31

Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT（微调入门！新手友好！）

HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司，开发了⼀个名为Transformers的开源库，该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型，如BERT、G

y江江江江·2025-03-21 10:31

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

它采用Python语言和PyTorch深度学习框架开发，具有生成速度快、资源消

小众AI·2025-03-21 10:57

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

提出了一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则，并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。如何使用：1）结合C3k2二次创新使用；2）结合A2C2f二次创新使用；亮点包括：1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构；2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率；3.在

AI小怪兽·2025-03-21 10:56

图像识别技术与应用课后总结（20）

图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别，预测目标轮廓，属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来，就像把一幅画里的各个元素精准归类。

一元钱面包·2025-03-21 10:21

【pygame】小球运动碰撞动画生成并保存为GIF

pygame本身并不直接支持将动画保存为GIF，但可以用Pillow将截图的图像合成一个GIF。

一只小白跳起来·2025-03-21 09:44

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。

XianxinMao·2025-03-21 08:42

AI图像技术：真实与虚假的博弈

标题：AI图像技术：真实与虚假的博弈文章信息摘要：随着AI生成图像技术的快速发展，虚假信息的传播风险急剧增加，引发了社会对信息真实性的广泛担忧。

XianxinMao·2025-03-21 08:41

GOT-OCR2.0：突破性端到端架构与高精度文本识别的技术创新

这一架构的创新性设计带来了多方面的提升，具体包括以下几个关键方面：1.统一的端到端架构传统OCR系统的局限：传统的OCR流程通常由多个独立的模块组成，如图像预处理、字符分割、特征提取、分类识别等。

XianxinMao·2025-03-21 08:40

并查集：从连通性检测到动态合并的算法艺术

它能在近乎常数时间内完成集合的合并与查询操作，广泛应用于社交网络、图像处理、编译器优化等领域。本文将深入剖析并查集的核心原理，并通过实战案例揭示其精妙之处。

六七_Shmily·2025-03-21 07:33

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer

1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。

AI天才研究院·2025-03-21 07:57

灋✘逞_兇·2025-03-21 07:26

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