opencv人脸训练

详解深度学习中的Dropout

Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。
nk妹妹·2025-01-19 11:43

在Pycharm中安装Cv2

在PyCharm中安装cv2（即OpenCV库），你可以使用pip包管理器。以下是步骤和示例代码：1.打开PyCharm。2.确保你的项目解释器已经设置。
Rverdoser·2025-01-19 09:29

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程，而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构，通过大量数据进行训练，从而实现智能。
AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

K210视觉识别模块

K210视觉识别模块是一款功能强大的AI视觉模块，以下是对其的详细介绍：一、核心特性强大的视觉识别功能：K210视觉识别模块支持多种视觉功能，包括但不限于人脸识别、口罩识别、条形码和二维码识别、特征检测
LS_learner·2025-01-19 08:42

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

大模型训练显卡选择

大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选，A40用于推理，目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗？
kcarly·2025-01-19 07:39

基于深度学习CNN网络 mini-xception网络实现 构建一个完整的人脸表情检测_识别分类系统，包括训练、评估、前端和服务端代码

人脸表情检测该项目已训练好网络模型，配置好环境即可运行使用，效果见图像，实现图像识别、摄像头识别、摄像头识别/识别分类项目-说明文档-UI界面-cnn网络项目基本介绍：【网络】深度学习CNN网络mini-xception
计算机c9硕士算法工程师·2025-01-19 07:35

单层感知机----或门实现

文章目录一、前言---感知机二、实现过程1.引入库2.或门真值表-训练集数据3.建立model,初始化定义权重、偏置、学习率4.前向传播定义5.训练过程(更新权重和偏置)6.训练模型一、前言—感知机感知机
翔翔子1号·2025-01-19 06:30

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。
数据分析能量站·2025-01-19 06:55

emgu.cv读取1080p视频

以前一直是用c++的opencv读取视频，最近的项目改用emgu.cv读取视频，摄像头为顺华利1080p的小探测器。
zhangxiaomm·2025-01-19 05:42

【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度）

AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32）和半精度（FP16）来加速训练并减少显存占用的技术
shanks66·2025-01-19 04:38

Emgu.CV 报错 Emgu.CV.Util.CvException: OpenCV

Emgu.CV报错Emgu.CV.Util.CvException:OpenCV异常信息：Emgu.CV.Util.CvException:OpenCV:在Emgu.CV.CvInvoke.CvErrorHandler
Echo_Wish·2025-01-19 04:37

【安利一个超高性价比的GPU租赁平台 使用分享】

这时候要是有8个4090该多好......正在训练的例子一、租蓝耘GPU服务器1、租用服务器首先需要进入蓝耘官网，登录官网后，点击【容器云市场】，租用配置合适的服务器。很便宜，随用随租，计费精
放飞自我的Coder·2025-01-19 04:30

深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型

2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？
皮皮冰燃·2025-01-19 04:58

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

第二章目录**2.1理解词嵌入**2.2文本分词2.3将词元转换为词元ID2.4添加特殊上下文词元2.5字节对编码2.6使用滑动窗口进行数据采样2.7创建词元嵌入2.8编码词位置#本章涵盖为大型语言模型训练准备文本
释迦呼呼·2025-01-19 03:55

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4
好评笔记·2025-01-19 03:25

RPA 机器人到底有啥用？一文全知晓

一、RPA如何成为企业的智能助手（一）精准模仿人类操作，开启自动化之旅RPA机器人宛如一位训练有素的数字助手，其核心能力便是精准地模仿人类在计算机系统中的各种操作行为。
RPAdaren·2025-01-19 03:21

代码随想录算法训练营总结

本人是一名普普通通的计算机专业的毕业生，在大学学数据结构和算法就感觉非常难，到毕业也没刷过几道题，所幸后来入职的公司也没有考察算法相关的内容。到现在已经工作两年多了，看到过许多聊面试聊算法的文章，也接触到一些对我来说很厉害的大佬，发现在面试尤其是大厂面试时对算法的考察还是很重要的，遂重新打开leetcode开始刷题，起初只是实在无聊的时候看下每日一题，这里用“看题”主要是因为完全不会做啊，毫不夸张
whpu_yb·2025-01-19 01:12

神经网络初始化 (init) 介绍

常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估
迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。
laopeng301·2025-01-18 23:20

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。
疯狂小料·2025-01-18 21:04

OpenCV03-高级-滤波与增强

OpenCV03-高级-滤波与增强文章目录OpenCV03-高级-滤波与增强1-OpenCV平滑滤波1.均值滤波(`cv2.blur()`)2.高斯滤波(`cv2.GaussianBlur()`)3.中值滤波
坐吃山猪·2025-01-18 21:32

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优
半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。
stsdddd·2025-01-18 19:35

NVIDIA Hopper解说

它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展，旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。
白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

【LLM】大语言模型（LLMs）

它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。
林九生·2025-01-18 17:21

全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点？

Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分，将显著提升AI性能和功能，并助力在几天或几小时内训练大型模型。
扫地的小何尚·2025-01-18 17:50

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

《多模态语言模型：一个开放探索的技术新领域》

核心主题多模态语言模型的特点仍处于探索和定义阶段没有固定的标准任务和评估方法研究方向高度开放技术路径主要存在两种方法：后期融合(LateFusion)从语言模型backbone开始添加图像编码器效果稳定，成本可控早期融合(EarlyFusion)从多模态数据集预训练效果尚不明显需要更大规模计算资源开放和透明的重要性促进知识累积和技术迭代降低技术准入门槛避免技术垄断便于安全性审计主要挑战技术层面数据
XianxinMao·2025-01-18 17:16

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

它们都基于Transformer架构，但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
少林码僧·2025-01-18 16:12

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员，GPT-4不仅在功能上进行了提升，更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。
少林码僧·2025-01-18 16:12

Kotlin Bytedeco OpenCV 图像图像55 图像透视变换

KotlinBytedecoOpenCV图像图像53图像透视变换1添加依赖2测试代码3测试结果1添加依赖4.0.0com.xuKotlinOpenCV1.02.0.0UTF-8official1.8mavenCentralhttps
深色風信子·2025-01-18 16:11

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

使用神经网络拟合6项参数

model2.1CNN_LSTM2.2Transformer3.定义train脚本3.1loss和optimizer3.2train3.3predict1.数据预处理1.1添加参数解析为了方便管理模型和训练等参数
Andrew_Xzw·2025-01-18 15:06

3DUnet实现3D医学影像的有效分割

3DUnet实现3D医学影像的有效分割1.配置代码环境2.配置数据集以及模型文件3.训练4.预测1.配置代码环境这里介绍一个很好的开源项目，git为：https://github.com/ellisdg
Andrew_Xzw·2025-01-18 13:49

OpenCV基础学习

5.1开运算完整代码：importcv2importnumpyasnpdefcir():try:image=cv2.imread("./image/xingtai/cirrec.jpg")kernel=cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE,(11,11))src=cv2.morphologyEx(image,cv2.MORPH_OPEN,kerne
yzx991013·2025-01-18 13:48

OpenCV实例应用

5.0图像的腐蚀应用完整代码：importcv2importnumpyasnpdeferode():img=cv2.imread('./image/dige.png')kernel=np.ones((3,3),np.uint8)erosion=cv2.erode(img,kernel,iterations=1)erosion1=cv2.erode(img,kernel,iterations=2)r
yzx991013·2025-01-18 13:48

opencv图像基础学习

2.3图像的加密解密源码如下：importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefpassImg():img=cv2.imread('./image/cat.jpg',0)h,w=img.shape#生成一个密码，加密key_img=np.random.randint(0,256,size=(h,w),dtype=np.uint8)img_
yzx991013·2025-01-18 13:17

基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术

首先讨论了生成式人工智能技术如何提高自动驾驶决策、训练、感知和导航等模块的性能，接着探讨了其在融合了语义通信、通感一体和新型空口技术的下一代车联网中的角色，然后提出了基于人工智能代理的网联自动驾驶模型，
罗伯特之技术屋·2025-01-18 13:17

【OpenCV入门学习--python】绘图函数

源代码：（查看教材《OpenCV-Python中文教程》段力辉译）importnumpyasnpimportcv2#Createablackimageimg=np.zeros((512,512,3),np.uint8
喜欢星星的田螺姑娘·2025-01-18 12:09

Pytorch实现：LSTM-火灾温度预测

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前期工作语言环境：Python3.9.18编译器：JupyterLab深度学习环境：Pytorch1.12.11.设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransforms
骑猪玩狗·2025-01-18 11:32

深度学习项目--基于LSTM的火灾预测研究(pytorch实现)

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言LSTM模型一直是一个很经典的模型，这个模型当然也很复杂，一般需要先学习RNN、GRU模型之后再学，GRU、LSTM的模型讲解将在这两天发布更新
羊小猪~~·2025-01-18 10:30

opencv基础学习

3.3OTSU阈值代码：importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimg=cv2.imread('./image/otus.png',0)#简单阈值ret1,th1=cv2.threshold(img,127,255,cv2.THRESH_BINARY)#二值化阈值ret2,th2=cv2.threshold(img,0,255,
yzx991013·2025-01-18 10:57

OpenCV阈值

3.1阈值代码：importcv2frommatplotlibimportpyplotasplt#读取图像img1=cv2.imread("./image/card10.png")#检查图像是否成功加载ifimg1isNone:print("Error:Imagenotfoundorunabletoread.")exit()#转换为灰度图gray=cv2.cvtColor(img1,cv2.COL
yzx991013·2025-01-18 10:57

PLUTO：突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限

改进来自三个关键方面：一种纵向横向感知模型架构，可实现灵活多样的驾驶行为；一种创新的辅助损失计算方法，可广泛应用且可高效地进行批量计算；一种利用对比学习的训练框架，采
硅谷秋水·2025-01-18 10:27

LargeAD：用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练

25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知，但它们在3D场景理解方面的潜力，特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar
硅谷秋水·2025-01-18 10:27

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。
潜洋·2025-01-18 10:25
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