python--深度学习

几乎无渗色的图像着色方法

目前有几种主流的方法可以为图像着色，包括精确的图像分割算法、深度学习算法和基于手动着色的局部颜色扩展方法。然而，这些方法的一个常见问题是出现“渗色”，即图像中某个区域的颜色溢出到相邻区域。在本
Daniel Muei·2024-01-09 23:30

【深度学习】SDXL tensorRT 推理，Stable Diffusion 转onnx，转TensorRT

文章目录sdxl转diffusers转onnx转TensorRTsdxl转diffusersdefconvert_sdxl_to_diffusers(pretrained_ckpt_path,output_diffusers_path):importosos.environ["HF_ENDPOINT"]="https://hf-mirror.com"#设置HF镜像源（国内用户使用）os.envir
XD742971636·2024-01-09 23:48

Hugging face库

Transformers库支持多种深度学习框架，如PyTorch，TensorFlow，JAX和Flax，并且可以轻松地在不同的设备上运行，如CPU，GPU和TPU。
carmen_山海·2024-01-09 21:12

Python中的TensorFlow框架的使用与介绍

TensorFlow是一个开源的数值计算库，主要用于支持机器学习和深度学习的算法研究和开发。
数据小爬虫·2024-01-09 21:24

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。
蒸饺与白茶·2024-01-09 21:56

Python与科学计算课程设计报告———基于LSTM的气候变化预测

随着人工智能的热潮席卷全球，深度学习方法被运用到各行各业。深度学习用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征的方法对输入数据进行表征学习，这
赵丫丫·2024-01-09 21:17

竞赛保研 基于深度学习的人脸识别系统

前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸识别系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
iuerfee·2024-01-09 20:40

竞赛保研 基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

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计算图可视化5.4网络模型训练5.5对猫狗图像进行2分类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动物识别算法研究与实现该项目较为新颖
iuerfee·2024-01-09 20:08

多目标樽海鞘算法MATLAB实战（附源码）

需要了解智能算法、机器学习、深度学习和信号处理相关理论的可以后台私信哦，下一期分享的内容就是你想了解的内容。
matlab数学建模加油站+·2024-01-09 20:34

Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap

博客创建者武松作者ShiruiPan,SeniorMember,IEEE,LinhaoLuoYufeiWang,ChenChen,JiapuWang,XindongWu,Fellow,IEEE标签人工智能，深度学习
图学习小组·2024-01-09 20:23

haiku定义简单的模型并初始化参数

Haiku是一个基于JAX的深度学习库，旨在提供简洁、灵活且易于使用的API，以构建和训练神经网络模型。
qq_27390023·2024-01-09 20:53

imgaug库指南（五）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-09 19:17

ChatGPT，革新未来，颠覆你的智能想象！

它不仅仅是一个技术名词，更是新一代人工智能的卓越代表——一个拥有深度学习能力、理解力超群、能与人类进行流畅自然对话的“超级大脑”！什么是GPT?
在看AI·2024-01-09 19:13

AI硬件1——君正T40之MIPS32架构交叉编译opencv4篇

系列文章目录opencv基本安装深度学习环境搭建君正T40基础使用参考文献参考文献参考文献文章目录系列文章目录当前环境一、编译工具链准备二、编译环境准备1、下载cmake-gui2、下载opencv4.4.0
RanceGru·2024-01-09 18:06

初识《树》

树的实际应用二叉树的概念及结构：1.概念2.特殊二叉树编辑3.二叉树的性质对于满二叉树对于完全二叉树：4.二叉树的存储结构堆1、二叉树的顺序结构：2.堆的概念：总结：前言：从本文开始，我们将正式进入到《树》的深度学习之中
无双@·2024-01-09 17:02

【YOLO系列】 YOLOv4之Mish函数

DigantaMisra在“Mish:ASelfRegularizedNon-MonotonicNeuralActivationFunction”论文中介绍了Mish这个新的深度学习激活函数，指出该函数在准确度上比
江湖小张·2024-01-09 17:57

【AI】AI和点云（2/2）

目录五、点云的压缩六、点云的体素化序列七、点云增强八、深度学习和点云（接上回）【AI】AI和点云（1/2）-CSDN博客五、点云的压缩点云压缩是点云处理中的一项重要技术，主要用于减少点云数据的存储空间和传输带宽需求
giszz·2024-01-09 17:49

[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测

官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git【算法介绍】PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle（飞桨）深度学习框架的开源目标检测工具库
FL1623863129·2024-01-09 16:51

imgaug库指南（12）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。
高斯小哥·2024-01-09 16:50

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

1.算法原理：深度学习图像分类利用卷积神经网络（CNN）作为模型的核心。CNN具有多层卷积和池化层，能够自动发现图像中的特征。
从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

3D人体姿态估计

1.算法原理：3D人体姿态估计利用深度学习模型作为算法的核心，通过网络学习人体姿态的表示和映射关系。
从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:08

深度学习的图像盲几何畸变校正‘Blind Geometric Distortion Correction on Images Through Deep Learning(CVPR 2019)‘ 复现

代码：GitHub-GeoProj1）创建环境：condacreate-nGeoProjpython=3.82）进入并配置环境：condaactivateGeoProj代码没给requirements.txt，自己总结了一个，如下：torchtensorflownumpyscikit-imageargparsescipyloggertorchvisionopencv-python然后终端配置环境：
六个核桃Lu·2024-01-09 15:04

畸变矫正-深度学习相关论文学习

目录DocTr:DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
六个核桃Lu·2024-01-09 15:02

如何标注mask用于图像分割模型训练（VIA标注semantic segmentation数据集的mask）

近几年深度学习发展非常迅猛，深度学习用于图像识别、分割等方面效果非常好，像maskrcnn这类网络已经可以做到对象分割了（instancesegmentation）。再不跟进就落伍了！！
dvlee1024·2024-01-09 14:27

【OpenVINO 】在 MacOS 上编译 OpenVINO C++ 项目

在该项目中，我们将向大家展示如何在MacOS系统、M2芯片的MacbookAir电脑上，展示使用OpenVINO™C++API部署深度学习模型。
椒颜皮皮虾྅·2024-01-09 14:15

语义分割无监督、半监督学习

InstanceAdaptiveSelf-TrainingforUnsupervisedDomainAdaptation（ECCV2020）https://arxiv.org/abs/2008.12197标记的训练数据和未标记的测试数据之间的差异是当前深度学习模型面临的一个重大挑战
Valar_Morghulis·2024-01-09 14:36

大模型的“幻觉”问题

1.大模型技术介绍"大模型技术"通常指的是在深度学习中使用大型神经网络的技术和方法。这些技术的发展主要受益于计算资源的增加、模型架构的创新以及训练算法的改进。
清汤鸡蛋·2024-01-09 14:12

梯度下降 梯度消失 梯度爆炸 通俗易懂讲解对比

梯度下降、梯度消失和梯度爆炸都是深度学习中的重要概念，它们与神经网络的训练过程密切相关。下面我会尽量用通俗易懂的方式来解释这三个概念，并进行对比。
香至-人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-01-09 13:33

交叉编译、指令集、CPU架构

编译原理】交叉工具链详解写给安卓程序员的C/C++编译入门(交叉编译，Makefile)5分钟掌握cmake(11):交叉编译时正确使用Ninja关于项目编译工具ninja、make、cmake的区别与优劣深度学习
肖恩快跑~·2024-01-09 13:47

python--面向对象

1.面向对象是什么？总的来说，“面向对象”可以分成“面向”和“对象”，‘面向对象‘’是对“面向过程“”编程的补充和完善。即是通过对象和对象之间的交互协作完成项目功能的开发。2.类和对象的区别？类：是类型的简称，数据类型的简称；是一堆具有共同属性和相似行为的对象的抽象是一个概念、一个称呼、一个类型。类型专门用来创建对象，对象：一种类型有具体数据的实体[实际存在的物体]；是某种类型下一个有具体特征数据
昀吖·2024-01-09 12:49

基于tensorflow CNN的花卉识别系统

项目介绍：本项目是一个基于深度学习技术的花卉识别系统。用户可以上传一张花卉图片，系统通过使用卷积神经网络（CNN）模型，自动识别出该花卉的品种。
沐知全栈开发·2024-01-09 12:12

深度学习常用的下载链接/下载地址（CUDA/cuDNN）

1.CUDA各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2.cuDNN各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive注意：cuDNN的下载需要登录英伟达账号
Mobius8086·2024-01-09 12:56

AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施

通过机器学习和深度学习算法，AI可以自动处理海量数据，分析出有价值的信息和模式，为企业提供精准的决策支持。例如，在金融领域，AI可
广州硅基技术燕儿·2024-01-09 12:10

AI数字人国内人工智能产业发展趋势

随着计算机图形学、自然语言处理和深度学习等技术的快速发展，AI数字人越来
广州硅基技术燕儿·2024-01-09 12:10

深度学习：图神经网络——在推荐系统中的应用

PinSage是工业界应用图神经网络完成推荐任务的第一个成功案例，其从用户数据中构造图（graph）的方法和应对大规模图而采取的实现技巧都值得我们学习。PinSage被应用在图片推荐类Pinterest上。在Pinterest中，每个用户可以创建并命名图板（board），并将感兴趣的图片（pins）添加进图板。推荐系统的任务是为每个图片生成高质量的表示向量，并据此为每位用户推荐其可能感兴趣的图片。
一碗姜汤·2024-01-09 11:35

问题:batchnormal训练单个batch_size就会报错吗

BatchNormalization（批标准化）是一种深度学习中的正则化技巧，它可以改进网络的训练过程。
zwhdldz·2024-01-09 11:53

方法-PC端远程调试分布式训练

本专栏为深度学习的一些技巧,方法和实验测试,偏向于实际应用,后续不断更新,感兴趣童鞋可关,方便后续推送简介一些简单的代码我们使用Pycharm本地调试就能运行成功，但在诸如使用GPU进行分布式训练和推断等场景中
zwhdldz·2024-01-09 11:53

BUG-Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, xxx, 1, 1])

本专栏为深度学习的一些技巧,方法和实验测试,偏向于实际应用,后续不断更新,感兴趣童鞋可关,方便后续推送现象在训练深度学习模型时，保错如下:line2404,in_verify_batch_sizeraiseValueError
zwhdldz·2024-01-09 11:53

深度学习知识点总结

关于bn层mean,std第i个元素就是第i个通道上全部batch张输出特征图所有元素的平均值和方差,所shape就是特征图shape可学习参数weight和bias分别对应γ，β.有bn时cov可以不用bia在训练过程中,mean和std是统计得到的,然后在迭代过程中动态累加,m*si-1+(1-m)*si,m为历史保留比,对应pytorch的momenta参数,test过程中使用训练过程的统计
zwhdldz·2024-01-09 11:45

图像匹配几种常见算法与实践

本文主要内容1.模版匹配2.特征匹配3.深度学习去找目标模版匹配原理模板匹配是基于像素的匹配，用来在一副大图中搜寻查找模版图像位置的方法。和2D卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在
霍格沃兹测试开发学社·2024-01-09 11:36

ModelScope提供了官方镜像及环境配置

ModelScopeLibrary目前支持tensorflow，pytorch深度学习框架进行模型训练、推理，在Python3.7+,Pytorch1.8+,Tensorflow1.15/Tensorflow2.0
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

互联网加竞赛 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像

文章目录1前言2前言3数据集3.1良性样本3.2病变样本4开发环境5代码实现5.1实现流程5.2部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：
Mr.D学长·2024-01-09 09:20

【深度学习：评估指标】如何在计算机视觉中测量模型性能：综合指南

正确评估机器学习模型的性能是开发生命周期中的关键步骤。通过使用正确的评估指标，机器学习工程师可以更深入地了解模型的优势和劣势，帮助他们不断微调和提高模型质量。此外，更好地了解评估指标有助于比较不同的模型，以确定最适合给定业务案例的模型。本综合指南将首先探讨不同的指标，以衡量分类、对象检测和分割模型的性能，以及它们的优点和局限性。在本文的最后，您将学习如何评估以为您的项目选择正确的指标。在本指南中，
jcfszxc·2024-01-09 09:19

【深度学习每日小知识】Transfer Learning 迁移学习

TransferLearning迁移学习是指机器学习中的一种技术，其中从解决一个问题中获得的知识应用于另一个不同但相关的问题。在迁移学习中，预训练模型被用作学习新任务或提高现有模型性能的起点。预训练模型通常在大型数据集上进行训练，以识别数据中的模式。然后，可以在较小的相关数据集上对该模型进行微调，以执行特定任务。通过重用在预训练阶段获得的知识，迁移学习可以减少训练模型所需的数据量并提高其性能。迁移
jcfszxc·2024-01-09 09:17

读《深度学习：走向核心素养》

其次，帮助学生真正成为教学主体。学生成为主体的重要标志是能够自主操作特定的对象（客体），并能从中获得发展。教师的作用，就是为学生提供这种既能自主操作又能帮助学生获得发展的对象（我们暂且称之为“教学材料”）。为什么要提供这样的教学材料呢？教学材料与知识、与教材上的内容不同——不是它们的简单复制翻版，而是对它们进行转化的结果，使它们活动化、具体化，是能够与学生发生关联并能逐渐展开的活动样态。具体而言，
qingqianshiguan·2024-01-09 09:55

用pytorch给深度学习加速：正交与谱归一化技术

torch.nn参数优化parametrizations.orthogonal这个torch.nn.utils.parametrizations.orthogonal模块是PyTorch库中的一个功能，用于对神经网络中的矩阵或一批矩阵应用正交或酉参数化。这种技术主要用于优化网络权重的表示，使其保持正交或酉性质，从而有助于提高网络的训练稳定性和性能。用途保持网络权重的正交性或酉性，以保持稳定的特征提
E寻数据·2024-01-09 09:36

Pytorch上下采样函数--interpolate()

pytorchtorch.nn.functional.interpolate实现插值和上采样什么是上采样：上采样，在深度学习框架中，可以简单的理解为任何可以让你的图像变成更高分辨率的技术。
Activewaste·2024-01-09 09:05

【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承，调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改

下采样连接和上采样连接也可以叫做池化层以及上采样层1.1下采样（downsampling）在深度学习中，下采样连接也叫下采样层，在视觉领域也称为池化层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合
数据框·2024-01-09 09:33

【python、pytorch】

做为一款深度学习的平台，向用户提供最大的灵活性和速度。基本元素操作Tenors张量：张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构，最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能。
岩塘·2024-01-09 08:17

抖去推账号矩阵+无人直播+文案引流系统开发搭建--开源

更可针对短视频的使用场景进行创作，例如全店IP形象打造、达人口播探店、网红门店打卡、商家广告宣传等3.DAQ+文案库通过深度学习技术建模，为商家生成更符合实际业务场景需求的文案
SaaS开发==za898668·2024-01-09 08:46
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