深度学习：搜索推荐第100页

计算机视觉基础（12）——图像恢复

图像恢复任务包括图像去噪、去模糊、图像超分辨率、图像修复等；评价标准有峰值信噪比和结构相似性；图像超分辨的方法有传统方法和基于深度学习的方法：传统方法包括了基于插值的方法和基于字典学习，而深度学习方法有很多

猪猪的超超·2023-12-25 13:03

计算机视觉基础（10）——深度学习与图像分类

深度学习的出现改变了这一状况，为视觉问题提供了端到端的解决方案。在之前的课程中，我们已经学习了图像分类的传统知识。在本节课中，我们将学习到图像分类融合深度学习的方法。

猪猪的超超·2023-12-25 13:31

人工智能：改变世界的魔法之力

在自然语言处理领域，AI能够理解人类语言、进行语音识别和翻译，为我们提供便捷的交流方式；机器学习和深度学习使得计算机能够通过数据学习并做出预测，为决策提供支持；而在计算机视觉领域，AI让计算机能够解读和理解视觉信息

郭梓航·2023-12-25 10:37

基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2023-12-25 10:55

【数据结构】布隆过滤器原理详解及其代码实现

阿_旭·2023-12-25 10:24

【完整项目】基于Python+Tkinter+OpenCV+Yolo+手写OCR的双模式答题卡识别软件的设计与实现

目录前言软件展示一、软件使用说明1.1环境配置1.2文件结构1.3准备工作二、快速开始三、实现思路3.1项目流程图3.2界面设计3.3核心设计3.3.1模板制作3.3.2识别算法基于传统图像处理的算法基于深度学习的算法

十小大·2023-12-25 09:40

深度学习中的池化

1深度学习池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

深度学习中的Dropout

1Dropout概述1.1什么是Dropout在2012年，Hinton在其论文《Improvingneuralnetworksbypreventingco-adaptationoffeaturedetectors》中提出Dropout。当一个复杂的前馈神经网络被训练在小的数据集时，容易造成过拟合。为了防止过拟合，可以通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。在2012年，Alex、Hin

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:06

《深度学习：走向核心素养》读书笔记（八）

什么是小学数学深度学习的教学设计深度学习教学设计，是在确定单元主题内容的基础上对单元进行整体的分析，确定单元的学习目标，形成单元的整体学习规划，有计划的设计深度学习教学活动，并针对活动的完成情况，设计可持续的深度学习评价的完整的过程

鱼儿_881c·2023-12-25 09:38

RPN网络在图像处理中的应用

RPN（RegionProposalNetwork，区域建议网络）是深度学习中用于目标检测的关键组件之一，它通常与后续的目标检测网络（如FastR-CNN、FasterR-CNN等）结合使用。

LittroInno·2023-12-25 09:16

神经网络和深度学习（四）—反向传播工作原理

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍反向传播算法【嵌牛鼻子】深度学习神经网络反向传播算法【嵌牛提问】如何将反向传播算法应用到神经网络反向传播算法工作原理在上一篇文章

吴丞楚20012100032·2023-12-25 08:28

深度学习中用来训练的train.py 探究学习2.0（数据预处理）

数据预处理下列代码为train.py中常见的一些数据处理方法train_transform=transforms.Compose([ transforms.Resize((224,224)), transforms.RandomVerticalFlip(), #随机旋转，-45度到45度之间随机选 transforms.RandomRotation(45), #从中心开始裁剪 tran

无妄无望·2023-12-25 08:38

深度学习中用来训练的train.py 探究学习（1）

train.py是深度学习中用来训练模型的脚本文件。它通常包含了以下主要功能：加载数据集：train.py会加载训练数据集，通常是将数据集划分为训练集和验证集，并进行数据预处理。

无妄无望·2023-12-25 08:08

深度学习中用来训练的train.py 探究学习2.1（数据预处理）

下列为mmcls中数据预处理部分train_pipeline是一个训练过程的配置列表，用于定义数据预处理的步骤。下面是train_pipeline中各个步骤的介绍：1.LoadImageFromFile：从文件中加载图像。2.RandomResizedCrop：随机缩放裁剪图像到指定大小。3.RandomFlip：以一定的概率随机水平翻转图像。4.Normalize：对图像进行归一化处理。5.Im

无妄无望·2023-12-25 08:34

AI与游戏创新：深度学习的起跑枪声

《AI与游戏创新：深度学习的起跑枪声》目录引言AIGC定义与重要性AI在游戏中的应用AI推动游戏创新的可能途径AIGC的挑战与解决方案结论：AI是游戏行业的下一站引言AI（人工智能）正在全球范围内改变各个行业

流水不腐程序·2023-12-25 07:45

基于深度学习的性别识别算法matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1GoogLeNet网络结构4.2.基于GoogLeNet的性别识别算法5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本matlab2022a3.部分核心程序....................................................figurefori=1:10%在子图中展

简简单单做算法·2023-12-25 07:30

Point-BERT：一种基于Transformer架构的点云深度网络

尤其在OpenAI的GPT模型获得了突破性成果后，一系列的点云深度学习研究开始向相同的技术方向靠拢，即基于Transfor

程序猿老甘·2023-12-25 06:39

总结各大AI巨头公司的8个顶级机器学习解决方案

机器学习通常与人工智能和深度学习结合使用，使用复杂的统计建模。这些复杂的系统可能在私有云或公共云中运行。

AI女神安娜·2023-12-25 06:02

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（3）

大佬说梯度下降是深度学习的灵魂；梯度是损失函数（代价函数）的导数，而下降的目的是让我们的损失不断减少，达到模型收敛的效果，最终拟合出最优的参数w。所以，我们要先从损失函数（代价函数）说起。

骑猪等风·2023-12-25 06:30

阳光总在风雨后

懿秋阳措·2023-12-25 06:46

【产品】AI领域专业术语学习笔记

深度学习(DL):一种机器学习方法，它利用深层神经网络来执行复杂的学习任务。神经网络(NN):一种模

summer108·2023-12-25 06:05

机器学习实战 | emojify 使用Python创建自己的表情符号（深度学习初级）

目录简介技术流程1.加载依赖包2.初始化训练和验证生成器3.建立网络结构4.编译和训练模型5.保存模型权重6.输出预测结果完整程序1.train.py程序2.gui.py程序简介准备写个系列博客介绍机器学习实战中的部分公开项目。首先从初级项目开始。本文主要介绍机器学习项目实战之训练和创建自己的表情符号。项目原网址为：Emojify–CreateyourownemojiwithDeepLearnin

lovetaozibaby·2023-12-25 05:59

模型压缩四大方向，计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述

转自：https://www.infoq.cn/article/Y8UuJHRTGvrZVKKPJFh21背景介绍深度卷积网络（DeepNeuralNetworks,DNN）被广泛用于计算机视觉任务，如目标检测、分类与分割。DNN往往被设计得很深，从而能在训练时能够对大量参数进行微调从而获得更准确得推理结果。因此，DNN具有计算量大和高功耗等特点。如VGG-16网络在对单张图像进行分类时，需要执行

小小杨树·2023-12-25 03:58

第三十二周：文献阅读+RNN+SVM

目录摘要Abstract文献阅读：深度学习递归神经网络预测水体浊度的鲁棒性研究存在的问题提出的方法研究使用的方法神经网络（NN）递归神经网络（RNN1）递归神经网络（RNN2）研究分析的步骤研究实验数据集评估指标实验目的实验内容实验结果研究结论

m0_66015895·2023-12-25 03:14

Python深度学习029：pytorch中常用的模块或方法

PyTorch是一个广泛使用的深度学习库，提供了许多用于构建和训练神经网络的模块和方法。

惊鸿若梦一书生·2023-12-25 01:19

深度学习图像分割有哪些评价指标？可以绘制哪些曲线？

深度学习图像分割的评价指标主要有以下几种：PixelAccuracy：这个指标计算的是预测的分割和实际的分割之间的像素级别的匹配程度。

Larry Chow·2023-12-25 01:05

42、经典面试题：训练和推理中的BN有什么不一样

参加过深度学习面试的同学，大部分可能都会刷过一些面试经验贴，其中也会有不少关于BN的面试贴。对于这个算法，一个经典的问法并不是让你手写算法，而是会问你在训练过程中和推理过程中，批归一化算法相同吗？

董董灿是个攻城狮·2023-12-24 23:22

YOLOv8 YoLov8l 模型输出及水果识别

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf

风筝超冷·2023-12-24 22:28

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

本文为[365天深度学习训练营学习记录博客参考文章：365天深度学习训练营原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制]文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf

风筝超冷·2023-12-24 22:57

“基于深度学习的目标检测跟工业机器人结合”实现过程

基于深度学习的目标检测技术在工业机器人中的应用，可以帮助机器人实现自动化的目标检测和识别任务。

阿齐Archie·2023-12-24 21:54

【Python深度学习系列】十几行代码教你使用CTGAN模拟生成表格数据

一、问题在机器学习中，我们经常会遇到数据集数量不足的情况。CTGAN是一个生成对抗网络（GAN）的实现，它可以学习原始数据的分布并生成具有相似特征的合成数据。生成的数据将尽量保持与原始数据的统计特性一致。二、实现过程2.1安装CTGAN库pipinstallctgan使用命令在终端或命令提示符中安装CTGAN库2.2导入CTGAN类fromctganimportCTGAN在Python代码中导入C

数据杂坛·2023-12-24 20:41

AI大模型：未来科技的新篇章

一、AI大模型的概述AI大模型是指那些具有大规模参数和复杂结构的深度学习模型。这些模型通常基于神经网络，通过大量的数据训练，能够实现复

杰克尼·2023-12-24 18:46

Python开源项目月排行 2023年11月

#2023年11月2023年11月19日1TTS文本到语音的深度学习工具包，在研究和生产中经过了实战测试。TTS-TextToSpeech的缩写，即“从文本到语音”。

Python学习导航·2023-12-24 18:40

同一个问题，Gemini、ChatGPT、Copilot、通义千问和文心一言会怎么答？

正文共：1221字17图，预估阅读时间：1分钟没想到在Windows部署深度学习模型上面遇到了这么多问题，搞了将近一个月了，问题还是没有彻底解决（TensorFlow识别GPU难道就这么难吗？

Danileaf_Guo·2023-12-24 17:12

梯度下降算法在Python中的详细解析及示例代码

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于在机器学习和深度学习中最小化损失函数。它通过迭代的方式找到损失函数的局部最小值点。在本篇文章中，我们将详细解析梯度下降算法的原理，并提供Python示例代码。

TechGlide·2023-12-24 17:32

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（上）

1.1LeNet1.2Alexnet1.3ZfNet1.4VGG1.5GoogleNet二、基于深度的CNNs2.1HighwayNetworks2.2ResNet2.3InceptionV42.4ResNext作为深度学习中非常重要的研究方向之一

旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

【Matlab语音加密】语音信号加密解密（带面板）【含GUI源码 181期】

（带面板）【含GUI源码181期】二、matlab版本及参考文献1matlab版本2014a2参考文献[1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019.[2]柳若边.深度学习

Matlab佛怒唐莲·2023-12-24 16:03

玩转pytorch中的torchvision.transforms

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|0.运行环境python3.6.8,pytorch1.5.01.torchvision.transforms在深度学习中，计算机视觉(CV)

SnailTyan·2023-12-24 14:41

2023的AI工具集合，google和claude被禁用解决和edge的copilot

一、前言AI工具集合首先，OpenAI的ChatGPT以其深度学习模型和强大的语言处理能力引领了AI聊天机器人的潮流。

慕容一刀@·2023-12-24 14:15

pytorch常用的几个函数详解

在深度学习中，我们经常需要调整数据的形状以适应不同的网络结构或计算需求，view()函数就是用来完成这个任务的。基本用法view()函数接受一个形状参数，返回一个具有新形状的张量。

AI浩·2023-12-24 12:40

一次告诉你地震断层识别历程回顾——最后详细介绍深度学习应用

前面课程给大家讲了：在油气藏勘测领域，断层和裂缝网络的几何形态对油气成藏和运移起着重要作用，因此，对其进行识别是必要的，也是值得的。断层识别这么重要，具体是怎样做的呢？01人工检测断层断层识别最初是由经验丰富的解释员根据断层局部特征，结合整体工区的地质结构和应力走向等情况，人工在剖面图上绘制断层线，再进一步构造断层面。这种人工的方式缺点比较明显：一是效率低。受限于解释员的工作效率，对于大规模工区处

科技州与数据州·2023-12-24 11:27

李宏毅深度学习(一):深度学习模型的基本结构

好久没有更新文章了，最近看了李宏毅老师的深度学习视频课程，真的是讲得十分细致，从头到尾看下来一遍，对深度学习模型有了一个基本的认识，趁着脑子还能记着一些东西，赶紧把学到的东西记录下来，以备后用。

文哥的学习日记·2023-12-24 11:39

Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片

网络简介测试判别器和测试生成器测试判别器测试生成器首次生成图片（效果欠佳）生成图片（比较清晰，但还有差距）生成图片（继续优化，输入扩维）生成图片（继续优化，）GAN网络简介生成对抗网络（GAN，GenerativeAdversarialNetworks）是一种深度学习模型

惊鸿若梦一书生·2023-12-24 10:09

深度学习和机器学习的区别

1.数据依赖数据很小时，深度学习算法表现不佳，机器学习由于其手工制作的规则所以在数据样本少的情况下占据优势2.硬件依赖性机器学习可以在低端机器上运行，而深度学习很大程度上依赖高端机器，需要GPU3.执行时间机器学习的训练时间很短

惺忪9798·2023-12-24 09:51

【深度学习】DataComp论文，数据集介绍，大数据模型的数据集介绍

参考：https://laion.ai/blog/datacomp/论文：https://arxiv.org/abs/2304.14108文章目录论文报告的一些内容datacomp-1B数据质量比lainon2B要好不同规模数据有多少数据数据处理数据来源论文报告的一些内容摘要多模态数据集是近期如CLIP、StableDiffusion和GPT-4等突破的关键组成部分，但它们的设计并没有得到与模型架

XD742971636·2023-12-24 09:15

Python遥感影像深度学习指南(1)-使用卷积神经网络（CNN、U-Net）和 FastAI进行简单云层检测

【遥感影像深度学习】系列的第一章，Python遥感影像深度学习的入门课程，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中，我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages

gis收藏家·2023-12-24 09:10

深度学习（七）：bert理解之输入形式

传统的预训练方法存在一些问题，如单向语言模型的局限性和无法处理双向上下文的限制。为了解决这些问题，一种新的预训练方法随即被提出，即BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）。通过在大规模无标签数据上进行预训练，BERT可以学习到丰富的语言表示，从而在各种下游任务上取得优秀的性能。BERT与之前的语言表示模型不同，BERT的设计

从零开始的奋豆·2023-12-24 09:55

深度学习中训练时候遇到这些错误 RuntimeError、IndexError、ValueError如何解决

深度学习训练中遇到一些bug--torch版RuntimeError:类型一：RuntimeError:Inputtype(torch.cuda.FloatTensor)andweighttype(torch.FloatTensor

herry_drj·2023-12-24 07:33

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

在这一章，我们会学习卷积神经网络，一种在计算机视觉中常用的深度学习模型，你将会学着将它们运用到分类问题中。我们首先会介绍卷积神经网络背后的一些理论，特别的：什么是卷积和最大池化?什么是卷积网络？

辣椒种子·2023-12-24 07:22

OpenCV利用HSV颜色区间分离不同物体

这里有两个思路可以使用思路一是通过深度学习的方式，训练一个能够识别旋转边界框的模型，但是需要大量的数据进行模型训练，此处缺少训练数据，不太方便执行。

肆十二·2023-12-24 07:13

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