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语义分割数据增强
大语言模型:从开发到运行的深度解构
例如GPT-4的训练数据包含超过13万亿token数据清洗:通过质量过滤(去除低质内容)、去重(MinHash算法)、毒性检测(NSFW内容识别)等步骤构建高质量数据集
数据增强
:引入代码数据提升逻辑性(
nbsaas-boot
·
2025-02-23 15:38
语言模型
人工智能
自然语言处理
人工智能训练师如何做图像数据标注,从情感分析和实体分析两个个场景分析
高质量的图像数据标注对于训练情感识别模型和目标检测/
语义分割
模型至关重要。
小宝哥Code
·
2025-02-23 12:47
人工智能训练师
人工智能
训练时
数据增强
策略调整,让模型性能飙升
训练时
数据增强
策略调整,让模型性能飙升引言你是否遇到过模型训练效果不佳,明明投入了大量数据,可模型的准确率、泛化能力就是提不上去?其实啊,很多时候问题就出在
数据增强
策略上。
盼达思文体科创
·
2025-02-20 01:26
经验分享
MONAI 1.4新版本发布,抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型
MAISI在
数据增强
和创建逼真的医学成
Tina姐
·
2025-02-19 23:38
Monai
人工智能
商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,
数据增强
,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。
AGI大模型与大数据研究院
·
2025-02-18 22:33
计算机软件编程原理与应用实践
java
python
javascript
kotlin
golang
架构
人工智能
使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音
数据增强
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于
数据增强
,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。
数行天下
·
2025-02-17 12:42
人工智能
语言模型
深度学习
人工智能
自然语言处理
景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
分割标注:包括
语义分割
(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
景联文科技
·
2025-02-17 00:35
人工智能
科技
计算机视觉
Python实战:解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式
在计算机视觉中,标注数据是非常重要的,而Labelme是一个简单易用的自由标注工具,被广泛应用于图像
语义分割
、目标检测、实例分割等领域,然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在,因此需要进行适当的转换,
程序员杨弋
·
2025-02-16 11:24
Python全栈工程师学习指南
python
开发语言
yolo
数据增强
importosimportcv2importnumpyasnpimportalbumentationsasA#定义
数据增强
的变换,可以根据需要自定义transform=A.Compose([A.HorizontalFlip
攀神
·
2025-02-15 13:13
YOLO
python
开发语言
计算机视觉四大任务模型汇总
计算机视觉中有四大核心任务:1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1:一文读懂计算机视觉4大任务文章2:图像的目标分割任务:
语义分割
和实例分割不同任务之间相关但不完全相同
Zero_one_ws
·
2025-02-14 05:59
《神经网络与深度学习》理论
计算机视觉
人工智能
深度学习
图像分类
图像目标检测
目标分割
关键点检测
【
语义分割
专题文章】
本栏聚焦在
语义分割
的相关算法,专栏内文章的代码均已实现。
BoostingIsm
·
2025-02-13 22:59
Segmentation
python
深度学习
语义分割
实战:ResNet 与 ViT 结合的模型解析
1.引言
语义分割
是计算机视觉中的重要任务,其目标是将输入图像中的每个像素分类到特定的类别。
高山仰星
·
2025-02-12 15:06
深度学习
python工具方法 19
语义分割
结果转labelme标注(可用于大图裁剪)
将
语义分割
结果进行转换为labelme标注后,可用再次进行调整,然后重新生成标注数据。
万里鹏程转瞬至
·
2025-02-11 10:15
python工具方法
labelme
语义分割
opencv
png转labelme标注
使用U-Net处理Postdam数据集进行
语义分割
任务 如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。训练使用遥感影像分析研究
语义分割
数据集
使用U-Net处理Postdam数据集进行
语义分割
任务如何从准备数据到训练和评估一个基于U-Net的模型。
计算机C9硕士_算法工程师
·
2025-02-10 22:07
语义分割
unet
NLP_[2]-认识文本预处理
文章目录1认识文本预处理1文本预处理及其作用2.文本预处理中包含的主要环节2.1文本处理的基本方法2.2文本张量表示方法2.3文本语料的数据分析2.4文本特征处理2.5
数据增强
方法2.6重要说明2文本处理的基本方法
闵少搞AI
·
2025-02-10 03:57
NLP
自然语言处理
人工智能
Day 6 真假美猴王:AI质检的“火眼金睛”与“乌龙大赏”--美的AI质检员一夜“开除”50名老师傅!只因发现肉眼看不见的0.01mm致命气泡!
二、死亡案例:AI把工人影子当“缺陷”三、AI质检段位表:从“睁眼瞎”到“钛合金眼”四、乐高教学:3步训练“AI质检员”五、装逼话术实战指南六、专业名词扫盲:AI质检黑话手册1.GAN(造假大师)2.
数据增强
泛泛不谈
·
2025-02-09 21:39
智能制造暗黑进化史
制造
经验分享
人工智能训练师如何做业务数据处理?
以下是人工智能训练师处理业务数据的完整技术方案,结合Python代码示例和最佳实践:一、业务数据处理核心流程graphTDA[数据理解]-->B[数据清洗]B-->C[特征工程]C-->D[数据分割]D-->E[
数据增强
小宝哥Code
·
2025-02-09 09:13
人工智能训练师
人工智能
python
机器学习
MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
Link:https://arxiv.org/abs/1801.04381这篇文章是一篇关于MobileNetV2的学术论文,主要介绍了MobileNetV2的架构设计及其在图像分类、目标检测和
语义分割
任务中的应用
TAICHIFEI
·
2025-02-08 03:38
Paper
人工智能
计算机视觉
一、TensorFlow的建模流程
预处理:归一化、调整维度、
数据增强
。划分数据集:训练集、验证集、测试集。转换为Dataset对象:利用tf.data优化数据流水线。
李建军
·
2025-02-05 23:10
TensorFlow
tensorflow
人工智能
python
第17节课:搜索引擎优化(SEO)——提升网站可见度的策略
目录SEO的重要性元数据:网站的门面``标签``标签``标签内容可访问性结构化数据如何使用结构化数据实践:优化您的网站以提高SEO示例:优化网页标题和描述示例:使用结构化
数据增强
SEO结语在互联网信息泛滥的时代
学问小小谢
·
2025-02-04 13:05
HTML学习笔记
搜索引擎
html
学习
前端
交互
html5
基于深度学习的物体分割技术:从理论到实践
1.引言物体分割(ObjectSegmentation)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是将图像中的不同物体或区域分离出来,通常分为
语义分割
和实例分割两种类型。
人工智能_SYBH
·
2025-02-04 01:57
深度学习
人工智能
神经网络
机器学习
lstm
使用 Python 的 LSTM 进行股市预测
6.4预测未来不止一步七、LSTM简介:预测未来的股票走势7.1数据生成器7.2
数据增强
7
无水先生
·
2025-02-02 14:51
数据分析
深度学习
人工智能综合
python
lstm
开发语言
深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用
1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN(卷积神经网络)应用:图像分类、物体检测(车辆、行人、交通标志)、
语义分割
(道路、车道线)。
eso1983
·
2025-02-01 12:37
深度学习
汽车
自动驾驶
DeepSeek V3 模型微调(SFT)技术详解
SupervisedFine-tuning,SFT)DeepSeekV3模型概述3.1模型架构3.2预训练任务3.3模型性能监督微调(SFT)技术详解4.1数据准备4.1.1数据收集与清洗4.1.2数据标注4.1.3
数据增强
zhangjiaofa
·
2025-01-30 00:28
大模型
DeepSeek
模型微调
使用小尺寸的图像进行逐像素
语义分割
训练,出现样本不均衡训练效果问题
在使用小尺寸图像进行逐像素
语义分割
训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?
司南锤
·
2025-01-28 08:18
深度学习
遥感
计算机视觉
人工智能
机器学习
如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题
1.生成对抗
数据增强
(Copy-PasteAugmentation)原理:将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中,低成本生成平衡数据。适用场景:小目标(如车辆、船只)或极端稀疏类别(如灾害损毁区域)。
司南锤
·
2025-01-28 08:18
深度学习
遥感
笔记
深度学习
参考图像分割Referring Image Segmentation(RIS)和开放词汇
语义分割
Open Vocabulary Semantic Segmentation
一、参考图像分割基本概念:ReferringImageSegmentation(RIS)是一种图像分割技术,旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中表示对象实例的像素。也就是根据自然语言描述来实现图像分割。旨在根据自然语言表达来标记图像或视频中的特定区域。在给定描述区域的自然语言文本的情况下,RIS需要在图像中找到相应的区域。这个任务是众所周知的具有挑战性的视觉和语言任务之一。RIS需要收集目标区域
余弦的倒数
·
2025-01-28 02:59
深度学习
CV
笔记
计算机视觉
深度学习
【代码复现】ResUNet++进行
语义分割
(含图像切片预处理)
文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数(不包括训练阶段)2.2.1参数说明2.2.2.读取数据部分2.2.3.创建loaders2.3.训练阶段2.4.validation阶段3.其他相关代码3.1.model.py3.1.1.res_unet_plus.py3.1
Cpdr
·
2025-01-26 08:04
模型代码解读
深度学习
人工智能
深度ResUnet与ResUnet++:新一代的
语义分割
神器
深度ResUnet与ResUnet++:新一代的
语义分割
神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个数据驱动的时代,深度学习模型在图像处理领域展现出了强大的潜力,尤其是在
语义分割
任务中
倪澄莹George
·
2025-01-26 07:29
【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
GAN在图像生成、文本生成、
数据增强
等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
IT古董
·
2025-01-25 11:50
人工智能
深度学习
机器学习
深度学习
生成对抗网络
人工智能
NCNN推理
ncnn被广泛应用于移动端和嵌入式设备上的各种深度学习应用,包括但不限于:图像分类/目标检测/
语义分割
/人脸识别/图像生成与处理2.NCNN的CMakeLists.txt编写ncnn的头文件,链接文件,
呆呆珝
·
2025-01-25 05:07
推理框架
c++
人工智能
大型语言模型高效预训练策略的比较研究
3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3
数据增强
二进制独立开发
·
2025-01-22 21:27
非纯粹GenAI
深度思索
GenAI与Python
语言模型
深度学习
人工智能
自然语言处理
python
开发语言
机器学习
论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation
在本文中,我们提出了一种网络和训练策略,该策略依赖于大量使用
数据增强
来更有效地使用可用的注释样本。该体系结构包括用于捕获上下文的收缩路径和用于实现精确定位的对称扩展路径。
城南皮卡丘
·
2025-01-22 10:24
#
深度学习
caffe
人工智能
实操数据预处理:从理论到实践的基础步骤
本文将全面深入探讨数据预处理的各个环节,从基础的数据清洗到复杂的
数据增强
,再到高效的Python应用实践,为你提供一站式的数据处理解决方案。无论你的经验如何,这篇文章都将成为你宝贵的资源。
炼丹侠
·
2025-01-21 03:30
python
机器学习
人工智能
【论文投稿】探秘计算机视觉算法:开启智能视觉新时代
目录引言一、计算机视觉算法基石:图像基础与预处理二、特征提取:视觉信息的精华萃取三、目标检测:从图像中精准定位目标四、图像分类:识别图像所属类别五、
语义分割
:理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中
小周不想卷
·
2025-01-20 13:11
艾思科蓝学术会议投稿
计算机视觉
gan 总结
数据增强
_两幅图像!这样能训练好 GAN 做图像转换吗?
之前在知乎回答过一个问题,关于用GAN做
数据增强
的个人鄙见:https://www.zhihu.com/question/372133109/answer/1081321788GAN作为一种生成模型,很多人以为它主要用途是进行数据增广
weixin_39972741
·
2025-01-20 00:03
gan
总结
数据增强
利用双分支CycleGAN进行图像数据的高效增强
为了提高图像数据的质量和可用性,我们需要采用高效的
数据增强
方法。双分支CycleGAN网络作为一种先进的图像处理技术,为我们提供了一种全新的解决方案。
jizhi-dataset
·
2025-01-20 00:02
人工智能
数据增强
方法及其工具
数据增强
(DataAugmentation)是指在训练深度学习模型时,通过对现有数据进行一系列变换,从而生成新的样本。
cxr828
·
2025-01-19 07:09
大数据
推荐3D UNet实现:深度学习3D体素数据
语义分割
的利器!
推荐3DUNet实现:深度学习3D体素数据
语义分割
的利器!
滑辰煦Marc
·
2025-01-18 14:57
【机器学习:二十、拆分原始训练集】
常见的改进方向增大训练数据集:通过
数据增强
或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构:例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。
KeyPan
·
2025-01-17 13:35
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
pytorch
神经网络
大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据
大规模语言模型从理论到实践:大语言模型预训练数据关键词:大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、
数据增强
、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展,
AI大模型应用之禅
·
2025-01-17 03:39
AI大模型与大数据
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
Python
架构设计
Agent
RPA
个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
#人工智能##深度学习##
语义分割
##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换
浪子L
·
2024-09-16 00:45
深度学习
深度学习
笔记
计算机视觉
python
人工智能
神经网络
pytorch
YOLOv8
数据增强
1.找到augment.py(ultralytics/data/augment.py),修改对应内容#TransformsT=[A.Blur(p=0.01),A.MedianBlur(p=0.01),A.ToGray(p=0.01),A.CLAHE(p=0.01),A.RandomBrightnessContrast(p=0.0),A.RandomGamma(p=0.0),A.ImageCompr
热心小张
·
2024-09-13 16:14
研究生
yolov8
景联文科技:专业数据标注公司,推动AI技术革新
•图像标注:对象检测、
语义分割
、关键点标注、多边形标注等。•
景联文科技
·
2024-09-13 06:36
人工智能
计算机视觉中的
数据增强
方法总结
前言:在计算机视觉方向,
数据增强
的本质是人为地引入人视觉上的先验知识,可以很好地提升模型的性能,目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的
数据增强
方法,在本文将对
数据增强
做一个总结。
CV技术指南(公众号)
·
2024-09-13 05:57
CV技术总结
计算机视觉
深度学习
卷积神经网络
第3篇:LangChain的架构总览与设计理念
文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3
数据增强
模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.
Gemini技术窝
·
2024-09-11 19:49
langchain
架构
大数据
人工智能
AIGC
nlp
pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和
数据增强
操作,以便更好地训练深度学习模型。
深蓝海拓
·
2024-09-10 19:30
机器视觉和人工智能学习
学习
pytorch
Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)
要点
语义分割
图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python
亚图跨际
·
2024-09-10 11:30
交叉知识
Python
生物医学
脑肿瘤图像
皮肤病变
多模态医学图像
多尺度特征生物医学
腹部胰腺图像
病灶边界
气胸图像
深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性
提高鲁棒性的方法:
数据增强
:通过对训练数据进行变换(如旋转、缩放、裁剪等),使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练:在训练过程中引入
Ven%
·
2024-09-09 21:21
深度学习速通系列
深度学习
自然语言处理
人工智能
python
nlp
6. 深度学习中的正则化技术:防止过拟合
为了防止过拟合,研究者们提出了多种正则化技术,如L1/L2正则化、Dropout、
数据增强
等。这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性,有效提高了模型的泛化能力。
Network_Engineer
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2024-09-08 12:31
机器学习
深度学习
人工智能
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