细粒度图像识别第4页

Airtest实现在手机界面快速批量采集数据

大数据采集及分析·2024-02-08 13:47

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（5）图像分类

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

图像识别ocr 等经典项目

百度图像识别初赛数据集链接:https://pan.baidu.com/s/19cX6DH4fnQMd4S2_XH-l4w密码:guc3初赛和决赛代码https://github.com/ypwhs/baiduyun_deeplearning_competition

javastart·2024-02-08 09:07

【多模态】27、Vary | 通过扩充图像词汇来提升多模态模型在细粒度感知任务（OCR等）上的效果

论文：Vary:ScalinguptheVisionVocabularyforLargeVision-LanguageModels代码：https://github.com/Ucas-HaoranWei/Vary出处：旷视时间：2023.12一、背景当前流行的大型视觉-语言模型LargeVision-LanguageModels(LVLMs)一般都使用共享的visionvocabulary，这个词

呆呆的猫·2024-02-08 08:19

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）长短期记忆网络（LSTM）实际应用案例图像识别语音到文本转换自然语言处理深度学习的应用实例自然语言处理

jcfszxc·2024-02-08 02:48

k8s 网络策略揭秘：CKA认证必备的网络知识全解析

网络策略提供了一种实现细粒度网络访问控制的方式，帮助管理员和开发者确保集群中的网络通信符合特定的安全性和策略需求。Pod隔离的两种类型Pod有两种隔离：出口隔离入口隔离它们涉

didiplus·2024-02-08 00:35

探秘深度学习的巅峰之作：ResNet101与其在图像识别领域的革命性应用

引言深度学习和图像识别的世界已经被深度卷积神经网络的引入所革命化，而在这些网络中，ResNet101架构作为一个重要的里程碑脱颖而出。本文旨在详细探讨ResNet101架构、其设计、功能和应用。

程序员Chino的日记·2024-02-07 22:47

RSC和SSR

他们优化了渲染过程，但是是在更细粒度的层面上。使用RSC的原因：执行数据获取更快更容易更快的用户界面和更好的用户体验更简单的UI代码

exploration-earth·2024-02-07 15:54

MoE-LLaVA:具有高效缩放和多模态专业知识的大型视觉语言模型

大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据，实现对多媒体内容的复杂理解和交互。

deephub·2024-02-07 11:01

Redis 新特性篇：多线程模型解读

主要特性如下：多线程处理网络IO；客户端缓存；细粒度权限控制（ACL）；RESP3协议的使用；用于复制的RDB文件不在有用，将立刻被删除；RDB文件加载速度更快；其中备受关注的就是「多线程模型+客户端缓存

石杉的架构笔记·2024-02-07 11:42

尚硅谷Redis学习笔记（9）-- Redis6.0新功能

Redis6则提供ACL的功能对用户进行更细粒度的权限控制：接入权限:用户名和密码可以执行的命令可以操作的

exodus3·2024-02-07 11:41

Redis核心技术与实战【学习笔记】 - 28.Redis 6.0新特性（多线程、客户端缓存与安全）

简述Redis6.0新增了几个关键新特性，分别是面向网络处理的多IO线程、客户端缓存、细粒度的权限控制，以及RESP3协议的使用。

陈建111·2024-02-07 11:08

计算机设计大赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的动物识别算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：

iuerfee·2024-02-07 09:20

如何快速入门深度学习

深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:07

神经网络 | CNN 与 RNN——深度学习主力军

我们知道，从应用方面上来看，CNN用于图像识别较多，而RNN用于语言处理较多。CNN如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN犹如耳朵和嘴巴，用于解析语言模式的数学引擎。

半亩花海·2024-02-07 07:18

云上细粒度访问管理的参考架构

本文由AddoZhang翻译自AReferenceArchitectureforFine-GrainedAccessManagementontheCloud什么是访问管理？访问管理是识别用户或一组用户是否应该能够访问给定资源（例如主机、服务或数据库）的过程。例如，对于开发人员来说是否可以使用SSH登录生产应用程序服务器，如果可以，那么可以登录多长时间？如果SRE在非支持时间尝试访问数据库，他们这样

云原生指北·2024-02-07 06:34

大模型 AI Agent 详细介绍

这些AI代理利用了大规模的语言模型（如GPT-3、BERT、T5等）或其他类型的模型（如图像识别模型、多模态模型等）来模拟人类行为和决策过程。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-06 13:19

Redis面试题41

以下是人工智能在医疗行业的一些影响：疾病诊断与预测：人工智能可以利用机器学习和图像识别技术，辅助医生进行疾病的诊断和预测。

CrazyMax_zh·2024-02-06 13:16

计算机设计大赛深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2网络5损失函数softmax交叉熵5.1softmax函数5.2交叉熵损失函数6优化器SGD7学习率衰减策略6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的昆虫识别算法研究与实现**

iuerfee·2024-02-06 09:17

「机器学习」神经网络

(2)深度学习的起飞2.需求预测(1)神经网络的符号与描述(2)不需要自己手动自己设计特征神经网络将自己决定它将在隐藏层使用哪些数据3.例子：图像识别随着层数增加，窗口大小在增大。

Sternstunden·2024-02-06 06:49

机器视觉常见库

图像处理中的常见任务包括显示图像、基本操作（如裁剪、翻转、旋转等）、图像分割、分类和特征提取、图像恢复和图像识别。由于Python语言具有很多先进的图像处理工具，而且越来越普及。

XBruce·2024-02-06 05:37

论文读后感

储粮害虫图像识别中的特征提取_张红涛二值化：0-255灰白图像归一化：把数据变成0-1之间的小数蚁群算法（用于特征提取）：是一种用来寻找优化路径的概率型算法。

XueDaxuan·2024-02-06 05:16

通过神经网络模拟人类大脑的学习过程

例如，卷积神经网络（CNN）的出现使得图像识别的准确率大幅提高。CNN能够从原始像素中自动提取高级特征，并通过多层网络结构进行特征融合和抽象表示。

M乔木·2024-02-06 03:05

android设计模式之享元模式

享元模式是对对象池的一种实现，享元模式用来尽可能减少内存使用量，它适合用于可能存在大量重复对象的场景，来缓存可共享的对象享元模式的使用场景1）系统中存在大量的相似对象2）细粒度的对象都具备较接近的外部状态

肚皮怪_Sun·2024-02-06 01:09

享元设计模式

享元模式1概述定义：运用共享技术来有效地支持大量细粒度对象的复用。它通过共享已经存在的对象来大幅度减少需要创建的对象数量、避免大量相似对象的开销，从而提高系统资源的利用率。

孤叶飘落·2024-02-05 20:59

Emotion Cause Extraction on Social Media without Human Annotation

1摘要现在情绪原因抽取领域有两个值得做的点：相比于新闻文章，社交媒体上有大量有关人类情绪和相应原因的表述，但是现在社交媒体数据上的情绪原因抽取做的还不多，因为缺少社交媒体数据的细粒度标注。

iKang_dlut·2024-02-05 15:20

【Java万花筒】Java GUI测试与自动化：探索多重库的全方位解决方案

本文将深入探讨多个Java库，涵盖了从Swing到图像识别再到系统级别的操作，为开发人员提供全方位的GUI测试与自动化解决方案。欢迎订阅专栏：Jav

friklogff·2024-02-05 13:51

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

从图像识别、文本分类到客户行为预测，分

theskylife·2024-02-05 13:05

第二十二回横海郡柴进留宾景阳冈武松打虎-大模型ChatGLM2-6B新手速通

人工智能涵盖了多个领域，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。当前最流行的人

skywalk8163·2024-02-05 12:32

互联网加竞赛基于深度学习的水果识别设计开题技术

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2开发简介深度学习作为机器学习领域内新兴并且蓬勃发展的一门学科，它不仅改变着传统的机器学习方法，也影响着我们对人类感知的理解，已经在图像识别和语音识别等领域取得广泛的

Mr.D学长·2024-02-05 11:40

支持向量机

支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。支持向量机的应用：（1）文本分类：支持向量机可以用于文本分类任务，如垃圾邮件过滤、情感分析、主题分类等。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:24

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

而人类的智能交互则是指人类与机器之间的信息交流和操作互动，包括语音识别、图像识别、自然语言处理等技术。深度学习与人类的智能交互相结合，可以实现更加自然、高效和智能的人机交互方式。

wd90119·2024-02-05 08:37

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

非线性问题，如视觉识别、语音识别、图像识别等等。当神经网络具有处理

脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

SpringCloud（part11） Spring Security详解

SpringSecurity提供了细粒度的权限控制，可以精细到每一个API接口，每一个业务方法，或者每一个操作数据库的DAO层方法。SpringSecurity提供的是应用程序层的安全解决方法，一个

朱海涛的博客·2024-02-05 02:48

基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：基于场景文字知识挖掘的细粒度图像识别算法1、研究背景2、方法提出方法模块3、试验4、文章贡献二、RNN

qq_43314576·2024-02-04 20:56

Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体

它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。CNN的核心思想是利用卷积操作提取图像的特征。卷积操作是一种基于滤波器的操作，通过滑动窗口在输入图像上提取局部特征，并生成对应的特征图。

取名真难.·2024-02-04 17:15

Fink CDC数据同步（六）数据入湖Hudi

这两种原语分别是：Update/Delete记录：Hudi使用细粒度的文件/记录级别索引来支持Update/Delete记录，同时还提供写操作的事务保证。

大数据_苡~·2024-02-04 16:21

深度学习的进展：人工智能时代的里程碑

本文将回顾深度学习的发展历程，探讨其在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域的重要应用，并展望深度学习在人工智能时代的前景。引言随着计算机技术的飞速发展，人工智能正逐渐走进我们的日常生活。

你不懂、、、·2024-02-04 14:49

基于STM32单片机车牌识别图像处理AI摄像头车位停车计费设计400

STM32-400-车牌识别停车场计时计费功能描述：本系统由STM32F103C8T6单片机核心板、1.44寸TFT彩屏、（无线蓝牙/无线WIFI/无线视频监控模块-可选）、PythonAi-V831图像识别摄像头

单片机设计DIY·2024-02-04 13:03

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。

两只程序猿·2024-02-04 10:11

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。

无妄无望·2024-02-04 09:01

vit细粒度图像分类（十）TransFG学习笔记

1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)是一项非常具有挑战性的任务，它旨在从子类别中识别对象，这是由于类间固有的微妙差异。现有的大部分工作主要是通过重用骨干网络提取检测到的判别区域的特征来解决这一问题。

无妄无望·2024-02-04 09:59

挑战杯 opencv 图像识别指纹识别 - python

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器视觉的指纹识别系统学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景指纹是指人类手指上的条状纹路,它们的形成依赖于胚胎发育时的环境。“没有2个完全相同

laafeer·2024-02-04 03:43

使用gRPC改造Kubernetes通信

我们选择Kubernetes是因为它允许我们将单体应用拆分为许多不同的微服务，并能对通信进行细粒度控制。

Docker_·2024-02-04 02:42

Vue3学习记录（一）--- 组合式API之基础概念和变量声明

但是组合式API并不属于函数式编程，因为函数式编程主要强调的是数据不可变，而以Vue中数据可变的、细粒度的响应性系统为基础的。接下来我

努力的小朱同学·2024-02-03 19:42

90+深度学习开源数据集整理｜包括目标检测、工业缺陷、图像分割等多个方向...

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文整理汇总了90+深度学习各方向的开源数据集，包含了小目标检测、目标检测、工业缺陷检测、人脸识别、姿态估计、图像分割、图像识别等方向

小白学视觉·2024-02-03 16:05

Python实现自动操作 GUI

目录一、鼠标操作1、鼠标移动2、获取鼠标位置3、鼠标点击4、鼠标双击5、鼠标按下弹起6、鼠标拖动7、鼠标滚动二、屏幕处理1、屏幕截图2、获取屏幕分辨率3、图像识别匹配三、键盘输入1、键盘按下2、模拟输入文字

qq_755682240·2024-02-03 13:32

神经网络模型设计的方法和技巧

选择合适的模型架构：根据问题类型选择基础模型结构，例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）用于序列数据处理，Trans

科学禅道·2024-02-03 11:56

深度学习有何新进展

随着计算能力的提升和大数据的积累，深度学习技术在图像识别、语音处理、自然语言理解等多个方面取得了显著进展。

小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

机器学习入门-----sklearn

特征值+目标值构成】进行预测算法数据集的目标值是类别的话叫做分类问题；目标值是连续的数值的话叫做回归问题；统称监督学习；另一类是无监督学习，这一类的数据集没有目标值，典型：聚类；做什么可以进行传统预测、图像识别

辣椒酱.·2024-02-03 07:30

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