视频分析网络模型

Pytorch---实现神经网络模型在GPU上进行训练

采用GPU训练以上一篇完整的模型训练套路中的代码为例，采用GPU训练判断电脑GPU可不可用如果可用的话device就采用cuda()即调用GPU，不可用的话就采用cpu()即调用CPU。device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')importtorchdevice=torch.device('cuda'iftorch
北山啦·2023-12-01 12:55

网络篇---第九篇

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、说说TCP/IP四层网络模型二、说说域名解析详细过程？三、IP地址分为几类，每类都代表什么，私网是哪些？四、说说TCP如何保证可靠性的？
数据大魔王·2023-12-01 10:17

视频监控平台EasyCVR多场景应用，AI视频分析技术助力行业升级转型

传统的视频监控系统建设，经常存在各方面的因素制约，造成管理机制不健全、统筹规划不到位、联网共享不规范，形成“信息孤岛”、“数据烟囱”。在监控系统的建设中缺乏统一规划，标准不统一、视频图像信息利用率低等问题日益突出。随着互联网新兴技术的快速发展与落地应用，对传统的视频监控系统改造升级，已经成为当前各行业领域安全防范、智能监管等方面的紧迫任务。互联网技术的高速发展也催生了人工智能技术的进步，泛在感知数
TSINGSEE·2023-12-01 09:41

多层感知机(MLP)模型实现

在pytorch中构建一个自定义神经网络模型步骤:从torch.nn中的Module类派生一个子类,并实现构造函数和forward函数.其中,构造函数定义了模型所需要的成员对象,如构成该模型的各层,并对其中的参数进行初始化等
makelope·2023-12-01 09:18

pytorch_rnn_gru_lstm实现

循环神经网络借助pytorch，一个续写歌词的案例，复习下循环神经网络主要使用的是nton的网络模型在自己本地上使用jupyter这里便于显示，精简了一些代码，并添加了相关注释获取数据使用歌词的歌词数据来源于
cpyy103·2023-12-01 06:05

Task6-7

1.2深度学习中的InternalCovariateShift深度神经网络模型的训练为什么会很困难？其中
挠头的三棱镜·2023-12-01 04:11

智慧环保：视频监控平台EasyCVR与AI智能分析在环保领域的应用

人工智能（AI）视频分析技术在环保领域有着广泛的应用，通过智能识别和跟踪技术，AI视频分析可以实时监测空气质量、水质和噪音等环境指标，帮助环保部门及时发现污染源并进行有效治理，提高监测、管理和保护环境的效率
TSINGSEE·2023-12-01 00:39

2023.11.28 使用tensorflow进行“三好“权重分析

x3*w3=y，已知x1,x2,x3和y，求w1,w2,w3这是一个三元一次方程，正常需要三组数据就能准确求出解，但是如果要在仅有两组数据的情况下进行求解，除使用暴力法外，采用神经网络是一个不错的选择，网络模型图如下
leigh_chen·2023-12-01 00:46

AI视频智能分析识别技术的发展与EasyCVR智慧安防视频监控方案

最早的视频分析技术主要是基于图像处理和计算机视
TSINGSEE·2023-11-30 15:42

卷积神经网络（CNN）车牌识别

前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据3.数据可视化4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四
NoteLoopy·2023-11-30 14:43

卷积神经网络（CNN）识别神奇宝贝小智一伙

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六
NoteLoopy·2023-11-30 14:43

卷积神经网络（CNN）注意力检测

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六
NoteLoopy·2023-11-30 13:00

python——通信原理，进程与线程

网络编程：用来实现网络互连的不同计算机运行程序可以进行数据交换2.网络模型计算机网络之间以何种规则进行通信。分为OSI模型和TCP/IP参考模型2.1OSI：应用层：电脑屏幕看到的东西，产生数据。
Indra_ran·2023-11-30 13:18

智能监控平台/视频共享融合系统EasyCVR接入RTSP协议视频流无法播放原因是什么？

AI智能/大数据视频分析EasyCVR平台已经广泛应用在工地、工厂、园区、楼宇、校园、仓储等场景中。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。
EasyCVR·2023-11-30 13:23

当输入 xxxxHub 后，到网页显示，其间发生了什么？

简单的网络模型01孤单小弟——HTTP浏览器做的第一步工作是解析URL首先浏览器做的第一步工作就是要对U
liu志军·2023-11-30 11:58

TensorFlow

它的核心是构建和训练神经网络模型。TensorFlow通过数据流图来描述计算过程，将图中的节点表示为操作（Operation），节点之间的数据则通过张量（Tensor）流动来实现。
He_wc·2023-11-30 10:42

7期-2组-10号 钥匙 第二次复盘

做的比较好的：整个的构架比较全面，包括参考视频分析，定位号总结，脚本示意以及画面示意等需要修改的点：1、文案用词要细腻，注意细节，让人听到看到会在大脑中有形象感，有代入感，产生共情和认可2、分析案例不能只看框架
钥匙持有人·2023-11-30 08:35

网络，监控，工业物联网，家用物联网协议网关开发（持续更新中。。）

传输层在OSI网络模型中的传输层，由五元组（源IP+目的IP+源Port+目的Port+协议号）来确定一条数据流，不同的协议或者服务一般绑定知名端口号，使用1～1023之间的端口号，例如：http(80
帐篷Li·2023-11-30 07:46

神经网络模型结果怎么看,图像识别神经网络模型

BP神经网络模型各个参数的选取问题样本变量不需要那么多，因为神经网络的信息存储能力有限，过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多，应增加隐层节点数或隐层数目，才能增强学习能力。
「已注销」·2023-11-30 00:05

域名与服务器负载均衡技术学习总结

域名与服务器负载均衡技术学习总结_域名负载均衡-CSDN博客OSI七层网络模型和TCP/IP四层网络模型的异同_七层模型和四层模型的区别-CSDN博客
startyangu·2023-11-30 00:59

YOLOv8-pose关键点检测：Backbone优化 |EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文解决什么问题：面向移动端的轻量化网络模型EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，替换YOLOv8backboneYolov8-Pose关键点检测专栏介绍
AI小怪兽·2023-11-29 18:21

【nlp】4.5 迁移学习实践项目（相关概念、中文分类、填空、句子关系、模型微调）

预训练模型(Pretrainedmodel)1.7.2微调(Fine-tuning)1.7.3两种迁移方式2迁移学习项目实战说明3中文分类3.1任务介绍3.2数据介绍3.3数据预处理3.4自定义下游任务网络模型
lys_828·2023-11-29 13:38

遗传算法实践(七) 最小生成树问题

最小生成树问题描述最小生成树问题时指在由个节点和条边组成的网络模型中寻找连接所有节点的生成树，使得其所有边的权值之和最小。最小生成树问题广泛应用于系统设计、选址规划等组合优化问题中。
ChaoesLuol·2023-11-29 12:17

2.1.1 TCP/UDP协议

七层网络模型可以分成三部分来记忆第一部分物理层物理链路数据层，保证物理链路传输的数据无误IP能保证机器到机器的通讯第二部分传输层TCP/UDP端口到端口的通讯第三部分可以理解成HTTP协议6.7应用层TCPInternet
MichealDiao·2023-11-29 10:07

短视频账号矩阵系统源码/saas独立源头技术开发

3.视频分析算法：通过对多个视频进行分析，提取出其中的共同点和差异点，然后根据需求对这些视频进行剪辑和合成。4.深度学习算法：利用深度学习模型对多个视频
(ylhd898978)·2023-11-29 07:02

（三）Pytorch快速搭建卷积神经网络模型实现手写数字识别(代码+详细注解)

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前言Q1：卷积网络和传统网络的区别Q2:卷积神经网络的架构Q3:卷积神经网络中的参数共享，也是比传统网络的优势所在4、具体的实现代码+网络搭建前言深度学习pytorch系列第三篇啦，之前更了FC，NN，这篇是卷积神经网络（cNN）模型实现手写数字识别，依然是重在理解哈，具体的理解内容我都以注释的形式放在了代码中，我就直接放代码
爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-29 06:34

了解BP神经网络：从原理到应用

三、BP神经网络的应用四、总结1、优点：2、缺点：BP神经网络（BackpropagationNeuralNetwork）是一种常用的人工神经网络模型，广泛应用于机器学习、模式识别和数据挖掘等领域。
AI_dataloads·2023-11-29 05:32

pytorch学习

最近在复现一些比较新的Paper，里面的神经网络模型都比较多样化，训练方式也千奇百怪。对于Caffe和TensorFlow这样的预编译框架，不灵活这一缺陷就变得十分明显了。
一岁一骷髅·2023-11-29 03:20

深度学习笔记

的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用
czyxw·2023-11-28 23:21

【深度学习】P1 深度学习基础框架 - 张量 Tensor

深度学习基础框架张量Tensor张量数据操作导入创建张量获取张量信息改变张量张量运算张量与内存张量Pytorch是一个深度学习框架，用于开发和训练神经网络模型。
脚踏实地的大梦想家·2023-11-28 22:50

深度学习之十（图神经网络--Graph Neural Networks，GNNs）

概念图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）是一类专门用于处理图数据的神经网络模型。它们的设计旨在对图结构进行学习和推断，适用于节点分类、链接预测、图生成等任务。
贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:25

国产web服务器系统,国产web服务器

AI视频分析服务作业的输出结果
YHFJerry·2023-11-28 19:07

软著项目推荐 深度学习动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
iuerfee·2023-11-28 19:21

AIGC的基本原理：解析人工智能生成内容的神经网络

本文将深入探讨AIGC的基本原理，揭示背后的神经网络模型以及其工作机制。1.神经网络背后的驱动力AIGC的核心在于其背后的神经网络，这些网络模型通过大量的训练数据学习语言结构、文本风格和内容特征。
花生糖@·2023-11-28 15:17

人工神经网络分类,神经网络 分类器

神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。
aifans_bert·2023-11-28 07:49

经典神经网络——GoogLeNet模型论文详解及代码复现

1409.4842]GoingDeeperwithConvolutions(arxiv.org)一、GoogLeNet概述创新点我认为，这篇文章最大的创新点是引入了一个名为Inception块的结构，能够增加神经网络模型大小的同时
伪_装·2023-11-28 06:39

html、vue、uni-app微信小程序的区别

网络模型的变化以前网页大多是b/s，服务端代码混合在页面里；现在是c/s，前后端分离，通过jsapi(类似ajax的uni.request)获取json数据，把数据绑定在界面上渲染。
南北极之间·2023-11-28 02:02

Transformer——《Attention is all you need》

本文是Google机器翻译团队在2017年发表，提出了一个新的简单的网络模型——Transformer。
NPC_0001·2023-11-28 01:41

Python socket多进程/线程实现服务端与多客户端通信

基于socket建立多线程的服务端与客户端通信这边有一个服务端两个客户端目录1234的代码都是在web_server.py里，connector_1.py与connector_2.py内容一样一、搭建网络模型
Aix959·2023-11-27 23:27

大模型的发展与解决的问题

在往下看之前，想抛出几个问题，希望引起大家的一个思考：1）为什么预训练网络模型变得越来越重要？2）预训练大模型的未来的发展趋势，仍然是以模型参数量继续增大吗？3）如何预训练一个百亿规模的大
ZOMI酱·2023-11-27 22:19

AI视觉识别有哪些工业应用

AI视觉识别涵盖多种应用，如人脸识别、目标检测和识别、图像分割、行为识别、视频分析等。本篇就简单介绍一下AI视觉识别的应用场景。
ianvtenr·2023-11-27 20:55

BP神经网络与小波神经网络（附matlab代码,不用工具箱！）

现在已经出现了许多神经网络模型及相应的学习算法。其中BP神经网络的误差反向传播学习算法是一种最常用的神经网络算法。它利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，在利用这个误差估计更前
曾_某·2023-11-27 18:22

网络协议小结

博客出处：http://www.cnblogs.com/maybe2030/阅读目录1.网络层次划分2.OSI七层网络模型3.IP地址4.子网掩码及网络划分5.ARP/RARP协议6.路由选择协议7.TCP
NG KIM-BING·2023-11-27 18:40

接口协议（四）：以太网（Ethernet）学习（一）：协议

目录一、以太网二、网络模型三、以太网数据包格式以太网帧格式三、TCP/IP协议簇1、IP协议2、UDP协议因为没有做过以太网的项目，也没有进行过以太网通信测试，本片博客仅仅是对以太网协议极小一部分的学习了解
QNee·2023-11-27 18:37

消息推送到微信，快速实现WxPusher

平台地址请点击二、代码importrequeststext='孪生网络模型已经训练完成，请注意查阅相关信息。'
粒子白·2023-11-27 13:31

WireShark抓包使用

显示了网络模型中的第2层到第5层（链路层、网络层、传输层、应用层）。
Tina00122·2023-11-27 12:45

深度模型优化与正则化

优化问题神经网络模型是一个非凸函数，再加上在深度网络中的梯度消失问题，很难进行优化；另外，深层神经网络模型一般参数比较多，训练数据也比较大，会导致训练的效率比较低泛化问题（正则化）因为神经网络的拟合能力强
锋年·2023-11-26 22:44

基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络的时间序列预测模型

采用智能算法优化BP神经网络的权值阈值，使得输入与输出有更加完美的映射关系，以此来提升BP神经网络模型的精度。采用L
玉子（代码分享版）·2023-11-26 20:19

2023大模型安全解决方案白皮书

大模型是指参数量巨大能力强大的人工神经网络模型，以其卓越的表现在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域赢得了持续的关注和青睐。这些模型的出现，不仅在学术界引起了研究者们的广
人工智能学派·2023-11-26 14:34

tensorflow和pytorch的联系与区别

以下是它们之间的一些联系：1.深度学习框架：TensorFlow和PyTorch都是开源的深度学习框架，旨在简化神经网络模型的构建、训练和部署过程。
喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-26 14:43
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