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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

OpenVINO場景文字檢測與文字識別教程

OpenVINO是英特爾推出的深度學(xué)習(xí)模型部署框架，當(dāng)前最新版本是OpenVINO2023版本。OpenVINO2023自帶各種常見視覺任務(wù)支持的預(yù)訓(xùn)練...

2023-09-24 標(biāo)簽：英特爾開發(fā)套件深度學(xué)習(xí) 2.5k 0

深度學(xué)習(xí)模型部署與優(yōu)化：策略與實踐；L40S與A100、H100的對比分析

深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、生成式AI、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、抽象學(xué)習(xí)、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、預(yù)訓(xùn)練語言模型、Transformer、Cha...

2023-09-22 標(biāo)簽：AI 模型深度學(xué)習(xí) 2.1k 0

瑞薩電子深度學(xué)習(xí)算法在缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用

缺陷檢測在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而，由于存在的缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機器視覺算法很難對缺陷特征進行完全建模和遷移缺陷特征，致使傳統(tǒng)機器視覺算法可...

2023-09-22 標(biāo)簽：算法瑞薩電子缺陷檢測 1.6k 0

什么是零樣本學(xué)習(xí)？為什么要搞零樣本學(xué)習(xí)？

零樣本分類的技術(shù)目前正處于高速發(fā)展時期，所涉及的具體應(yīng)用已經(jīng)從最初的圖像分類任務(wù)擴展到了其他計算機視覺任務(wù)乃至自然語言處理等多個相關(guān)領(lǐng)域。對此，本...

2023-09-22 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言處理 nlp 3.4k 0

視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架Torchvision介紹

Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類、對象檢測、實例分割、語義分割、姿態(tài)評估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與...

2023-09-22 標(biāo)簽：模型深度學(xué)習(xí)pytorch 1.7k 0

深入了解鋰電池極耳各個工序檢測難點

目前主要是依靠人工經(jīng)驗肉眼檢測判斷，視覺應(yīng)用難點在于極耳焊接環(huán)節(jié)存在許多金屬碎屑，可能出現(xiàn)于電池表面的任意位置，同時，金屬碎屑顏色與極片料區(qū)背景色十分接...

2023-09-21 標(biāo)簽：鋰電池動力電池機器視覺 2.8k 0

對比解碼在LLM上的應(yīng)用

為了改進LLM的推理能力，University of California聯(lián)合Meta AI實驗室提出將Contrastive Decoding應(yīng)用于多...

2023-09-21 標(biāo)簽：解碼 AI 深度學(xué)習(xí) 1.1k 0

基于Transformer和深度證據(jù)學(xué)習(xí)的立體匹配框架

作者在各種數(shù)據(jù)集上評估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...

2023-09-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 805 0

基于深度學(xué)習(xí)的光流計算技術(shù)應(yīng)用

光流計算作為計算機視覺的一個長期基本任務(wù)，其重要性顯而易見。由于運動視覺處理的特殊性，光流作為后面高級視覺處理的輸入，對其準(zhǔn)確度、實時性都有著極高的要求...

2023-09-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1.1k 0

訓(xùn)練樣本圖像制作工具及使用步驟

由于數(shù)碼相機做過了寬動態(tài)處理，對普通數(shù)碼照片進行歸一化，可以簡單的將0-255線性映射到0-1。而醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像則不能簡單的利用最小最大像元值歸一化...

2023-09-18 標(biāo)簽：傳感器數(shù)碼相機遙感圖像 757 0

6DoF視頻分發(fā)與呈現(xiàn)中存在的關(guān)鍵問題解析

一方面，6DoF視頻通過計算重構(gòu)的方式向用戶提供包括視角、光照、焦距和視場范圍等多個視聽維度的交互與變化，使千里之外的用戶有身臨其境之感，這與元宇宙所具...

2023-09-18 標(biāo)簽：人機交互計算機視覺深度學(xué)習(xí) 1.5k 0

基于深度學(xué)習(xí)的路面坑洞檢測方案

請注意，所有剩余的命令都將從Darknet目錄執(zhí)行。因此，所有路徑都將相對于該目錄，并且數(shù)據(jù)集目錄應(yīng)該是相對于Darknet目錄的一個文件夾。

2023-09-18 標(biāo)簽：gpu 分辨率深度學(xué)習(xí) 610 0

深井中的深度學(xué)習(xí)：MCU+AI，讓“不可能”的田園機井智能抄表成為可能！

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Stable Diffusion的完整指南：核心基礎(chǔ)知識、制作AI數(shù)字人視頻和本地部署要求

Stable Diffusion是一種擴散模型（diffusion model）的變體，叫做“潛在擴散模型”（latent diffusion mode...

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結(jié)構(gòu)光相位展開技術(shù)的基本原理是什么

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2023-09-16 標(biāo)簽：格雷碼結(jié)構(gòu)光激光干涉儀 2.6k 0

自訓(xùn)練YOLOv5模型使用OpenVINO?優(yōu)化并部署在英特爾開發(fā)套件

YOLO (You Only Look Once) 是目標(biāo)檢測模型，目標(biāo)檢測是計算機視覺中一種重要的任務(wù)，目的是在一張圖片中找出特定的物體，同時要求識別...

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馬毅團隊新作：白盒ViT成功實現(xiàn)

最近，馬毅教授團隊探索了基于Transformer架構(gòu)的模型中涌現(xiàn)分割能力是否僅僅是復(fù)雜的自監(jiān)督學(xué)習(xí)機制的結(jié)果，或者是否可以通過模型架構(gòu)的適當(dāng)設(shè)計在更通...

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深入探索人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

線性代數(shù)是人工智能的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)之一，它涉及向量、矩陣、線性變換等概念。在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，線性代數(shù)被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理、特征提取和模型訓(xùn)練等方面。

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如何解決圖像降噪問題？

說起來降噪問題如此簡單明了，但自從信號處理開宗立派起，研究人員一直在孜孜不倦地提出各種降噪算法。我最早也沒搞懂，大家何必糾結(jié)于這么簡單的問題，而不去考慮...

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