3D Instance Segmentation via Multi-Task Metric Learning

发布时间:2022-11-30 人工智能 PYTHON 3D实例分割
Abstract 我们提出了一种新方法,用于密集3D体素网格的实例标签分割。我们的目标是使用深度传感器或多视图立体方法获取的体积场景表示,并使用语义3D重建或场景完成方法进行处理。主要任务是学习有关单个目标实例的形状信息,以便准确地分离它们,包括连接的和不完全扫描的目标。我们使用多任务学习策略解决了3D实例标记问题。第一个目标是学习一个抽象特征嵌入,它将具有相同实例标签的体素彼此靠近,同时将具有不同实例标签的集群彼此分开。第二个目标是通过密集估计每个体素的实例质心的方向信息来学习实例信息。这对于在聚类后处...

【论文&模型讲解】多模态对话 Multimodal Dialogue Response Generation

Multimodal Dialogue Response Generation ——ACL 2022 前言 论文标题:Multimodal Dialogue Response Generation 论文网址:https://aclanthology.org/2022.acl-long.204/ 收 录 于:ACL 2022 省流版: 动机: 多模态开放域对话的回复生成,目前研究者们基本都是围绕检索任务进行研究,很少涉猎 生成任务 检索模型会受训练数据集的制约,无法在新场景下获得良好表现多模态对...

传感器课后习题

发布时间:2022-12-01 PYTHON 开发语言 人工智能
计算机组成原理速成课 数据库速成课 第一章 1.传感器的信号调理一般有哪几种类型?传感器输出接口标准化有何意义? 信号调理大致分为五种类型:电平调整、线性化、信号形式变换、滤波、阻抗匹配。 输出接口标准化的好处:相关人员就不比深入了解各功能模块的内部原理及结构,就可以对整个系统进行设计、实现及维护。 2.与有源传感器比较,无源传感器存在哪些不利因素? 由于需要为 敏感元件提供激励源,无源传感器通常比有源传感器有更多的引线,传感器的总体灵敏度也受激励信号幅度的影响。此外,激励源的存在可能增加在易燃,易爆气体...

YoloV7最强操作教程.

发布时间:2022-12-01 深度学习 PYTORCH PYTHON 人工智能
YoloV7最强操作攻略 本文主要带领大家使用yolov7对口罩目标检测数据集进行实践,主要就是希望通过本教程可以让各位使用yolov7对自己的数据集进行训练,测试,预测。代码数据集训练模型链接在最后! 2022-11-20更新: 在b站上传了一个yolov7的视频教学,配合本博文使用.链接 B站中的数据集链接,这个是一个1.1w张识别人是否带口罩的目标检测数据集,里面有voc格式和yolo格式.这个是yolov7训练好的代码和模型文件,里面有训练好的yolov7-tiny,yolov7,yolov7w...

半监督目标检测(三)

发布时间:2022-12-01 计算机视觉 目标检测 人工智能
目录 ISMT 动机 1. Overview 2. Pseudo Labels Fusion 3. Interactive Self-Training 4. Mean Teacher Unbiased Teacher 动机 1. Overview 2. Burn-In 3. Teacher-Student Mutual Learning 4. Bias in Pseudo-Label ISMT Interactive Self-Training with Mean Teachers for Semi-s...

【论文阅读笔记|coling2022】OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and NestedEvent Extraction

发布时间:2022-12-01 深度学习 人工智能
论文标题:OneEE: A One-Stage Framework for Fast Overlapping and Nested Event Extraction 论文来源:COLING 2022 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2209.02693.pdf 代码链接:GitHub - Cao-Hu/OneEE 0 摘要 事件抽取(EE)是信息抽取的一项重要任务,旨在从非结构化文本中抽取结构化事件信息。以前的大多数工作都集中于抽取单一事件,而忽略了重叠或嵌套的事件。一些重叠和嵌套的...

S3R:Self-Supervised Sparse Representation for Video Anomaly Detection 【ECCV 2022】

发布时间:2022-12-01 PYTHON 论文笔记 人工智能
论文笔记                 【摘要】视频异常检测(VAD)旨在定位视频序列中的意外动作或活动。现有的主流VAD技术要么基于单类方法(假设所有训练数据都是正常的),要么基于弱监督(仅需要视频级正常/异常标签)。为了建立解决两个VAD设置的统一方法,我们引入了自监督稀疏表示(S3R)框架,该框架通过探索基于字典的表示和自监督学习之间的协同作用,在特征级别对异常概念进行建模。通过学习字典,S3R有助于两个耦合的模块(en-Normal和de-Normal)重建片段级特征并过滤掉正常事件特征。自监督...

deepstream结合tensorrt推理过程,以及对tensorrt的理解,以及如何自己写一个类似基于deepstream的yolov5的so库的插件,nvdsinfer_custom_impl

deepstream结合tensorrt推理过程 1,deepstream的推理支持caffe和uff模型支持的比较好,因为已经内置了模型生成的库,只需要给定网络caffemodel权重文件和uff-input-blob-name=Input矩阵输入以及output-blob-names=MarkOutput_0矩阵输出即可, 如果需要后处理再通过后处理配置后处理函数,后处理函数不管在哪种模型情况下都需要自定义实现的; 2,而自定义的网络模型需要给定网络的cfg配置文件和wts权重文件,自己通过tenso...

论文代码-PointNet

PointNet代码解读 引用说明 文章中的代码全部来自于Github仓库: Pointnet_Pointnet2_pytorch 本文更关注语义分割以及零件分割部分代码 PointNet 完整的PointNet结构代码 来自于models文件夹下的pointnet_utils.py文件 class PointNetEncoder(nn.Module): def __init__(self, global_feat=True, feature_transform=False, channel=...

【论文精读5】MVSNet系列论文详解-Point-MVSNet

Point-MVSNet全文名称:Point-Based Multi-View Stereo Network,是ICCV 2019(CCF A)的一篇论文。 使用coarse-to-fine方法来优化深度图推断过程的网络结构,与上一篇CVP-MVSNet都是迭代优化的思想,不同的是Point-MVSNet在点云上进行操作,而CVP-MVSNet]是使用图像在代价体上操作,因而速度和内存消耗都比Point-MVSNet少,文末会对两者做一个详细的对比。 本文是MVSNet系列的第5篇,建议看过【论...

使用Resnet网络对人脸图像分类识别出男女性别(包含数据集制作+训练+测试)

前言 本打算昨天写这篇博客的,推迟到今天晚上。实际上,上午我已经把模型训练完了,迭代100次,最后准确率可达到95%,考虑到用的台式机没有装显卡,所以使用的数据集一共只有340张。分布情况如下。 【训练集】女性:150张; 男性:150张 【验证集】女性:20张; 男性:20张 数据集预览 女性数据 男性数据 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 一、数据预处理 1.分类数据存放 分类数据是不需要像目标检测数据样,每张图片去打标签,我们唯一需要做的就是把同类照片放到一个文件夹。如我们...

【毕业设计】56-辅助驾驶系统的视觉检测\超声波\图像识别\装置研究与设计(原理图工程、仿真工程、低重复率设计文档、答辩PPT、开题报告)

【毕业设计】56-辅助驾驶系统的视觉检测\超声波\图像识别\装置研究与设计(原理图工程、仿真工程、低重复率设计文档、答辩PPT、开题报告) 任务书 根据项目需求选择合适的处理器,要求使用摄像头完成车辆周围的图像采集,且根据车辆周边的雷达采集完成在图像项的标记,用以提醒驾驶者正确把握障碍物离车辆的距离。 要求: 1、确定系统总体设计方案,给出设计方案的结构框图; 2、利用图像处理软件完成图形的基本雷达显示与距离提示等; 3、基本软件的使用和编程; 4、对所设计的系统进行仿真调试,系统所需的设计功能。 链...

盘点一下,人工智能顶刊顶会有哪些?

发布时间:2022-12-01 微信公众平台 人工智能
公众号“笑傲算法江湖”,先人一步获取更多内容 人工智能过去十年发展快速,也逐步从学术研究走向商业化。但是该领域的主要成果产出依然会发表在国际顶级期刊和会议(即,顶刊顶会)上。 顶会顶刊,通常是指《CCF 推荐国际学术期刊和会议目录》和 ACM 计算机学分类系统相关子领域的 A 类期刊和会议,此外也有相关专家和团体的推荐。 在人工智能领域,除了大家最为熟知的最核心的四大顶会AAAI、IJCAI、ICML和NeurIPS,以及作为计算机视觉和自然语言为代表的CVPR和ACL这两大学术会议,也涌现了许多“后起...

Mediapipe 实现3D人脸检测

发布时间:2022-12-01 C++ 人工智能 MEDIAPIPE 3D人脸识别 FACE_MESH
下载源码 git clone https://github.com/google/mediapipe.git 安装Bazelisk ./bazel-5.2.0-installer-linux-x86_64.sh --user 设置环境变量 export PATH=$PATH:$HOME/bin 编译并运行face_mesh样例CPU bazel build -c opt --define MEDIAPIPE_DISABLE_GPU=1 mediapipe/examples/desktop/face_m...

【构建ML驱动的应用程序】第 3 章 :构建您的第一个端到端管道

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【构建ML驱动的应用程序】第 2 章 :制定计划

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YUV与RGB 以及之间的转换

发布时间:2022-12-02 FFMPEG 音视频 人工智能
目录 一、RGB 二、YUV 三、YUV类型和存储方式 1、类型 2、存储方式 四、分析YUV 4:2:0 1、YU12(I420,YUV420P) 2、YV12 3、NV12(YUV420SP) 4、NV21(YUV420SP) 5、占用空间大小比较 五、RGB与YUV之间的转换 1、转换标准 2、Color Range 3、计算公式 在视频技术中,通常碰到的两种颜色空间RGB和YUV 一、RGB         指图像的每一个像素都是有R、G、B三个值。         摄像头采集的原始图像和显示...

半监督目标检测(二)

发布时间:2022-12-01 计算机视觉 目标检测 人工智能
目录 Humble Teacher 1. 要点 2. Overview 1)监督分支 2)非监督分支 3)图像增广 4)预测阶段 3. Soft Labels and Unsupervised Loss 1)RPN阶段 2)ROI 阶段 4. Exponential Moving Average for the Teacher Model Update 5. Teacher Ensemble with Horizontal Flipping Instant-Teaching 动机 1. Instant p...

RealBasicVSR 实现超分辨率

MMEditing 安装 没有conda环境的需要先安装下,推荐anaconda。 1. 创建并激活 conda 虚拟环境 conda create -n mmedit python=3.8 -yconda activate mmedit 2. 安装 PyTorch 和 torchvision 可以参照官网安装适合自己环境的版本 conda install pytorch==1.7.1 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch 3. 安装mmcv-full 在这里...

AI编译器与TPU-MLIP

发布时间:2022-12-02 AI 编辑器 AI编译器 C++ 人工智能
前言 b站学习视频 一、AI编译器 传统编译器与AI编译器 传统编译器的作用是降低编程难度; AI编译器的作用主要是为了提高网络的性能; 部署深度模型 二、TPU-MLIP TPU-MLIP整体架构 在模型转换的过程中会进行推理保证模型转换的正确性。 以YOLOV5s的转换为例 三、MLIR上 什么是MLIR IR中间表达 Tensorflow 团队较早时采用了多种IR的部署,但是这样导致软件碎片化较为严重,因此Tensorflow 就提出了MLIR,用于统一各...

【构建ML驱动的应用程序】第 6 章 :调试 ML 问题

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【构建ML驱动的应用程序】第 5 章 :训练和评估模型

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【论文笔记 · RL】Toward A Thousand Lights Decentralized Deep Reinforcement Learning for Large-Scale TSC...

发布时间:2022-12-02 论文笔记 人工智能
Toward A Thousand Lights Decentralized Deep Reinforcement Learning for Large-Scale Traffic Signal Control 摘要 强化学习已在交通信号控制上取得了长足进步,但是针对大规模城市网络中的控制和协调正遇挑战。 文章贡献: 利用“压力”概念设计了agent,来实现区域层级的信号协同;通过精心设计的奖励,个体控制agent可以实现协调,从而降低维数;在多场景下进行了广泛实验,包括在纽约曼哈顿2510个红绿灯的...

Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos【CVPR 2018】(首次引入MIL)

发布时间:2022-12-01 深度学习 论文笔记 人工智能
【摘要】         监控视频能够捕捉各种真实的异常情况。在本文中,我们建议通过利用正常和异常视频来学习异常。为了避免耗时的注释训练视频中的异常片段或剪辑,我们建议通过利用弱标记的训练视频,通过深度多实例排名框架(deep multiple instance ranking framework)学习异常,即训练标签(异常或正常)处于视频级别而不是片段级别。在我们的方法中,我们将正常和异常视频视为包,将视频片段视为多实例学习(MIL)中的实例,并自动学习深度异常排序模型,该模型预测异常视频片段的高异常分...

【吴恩达机器学习笔记】一、引言

发布时间:2022-12-02 算法 C++ PYTHON 人工智能 机器学习
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343 📣专栏定位:为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。 📚专栏简介:在这个专栏,我将整理吴恩达机器学习视频的所有内容的笔记,方便大家参考学习。 💡专栏地址:https://blog.csdn.net/Newin2020/article/details/128125806 📝视频地址:吴恩达机器学习系列课程 ❤️如果有收获的话,欢迎点赞👍收藏📁,您的支持就是我创作的最大动力💪 ...

【多目标进化优化】MOEA 的分类

发布时间:2022-12-03 智能优化算法 分类 人工智能
声明 本文内容来源于 《多目标进化优化》 郑金华 邹娟著,非常感谢两位老师的知识分享,如有侵权,本人立即删除,同时在此表示,本文内容仅学习使用,禁止侵权,谢谢! 1. 按不同的进化机制分类 按进化机制的不同, MOEA 可分为三类 :基于分解的 MOEA (decomposition- based MOEA)、基于支配关系的 MOEA( domination-based MOEA )和基于指标的 MOEA (in-dicator-based MOEA ) 1.1 基于分解的 MOEA 在处理多目标优化问题...

YOLOX指定GPU训练

发布时间:2022-12-03 YOLOX 人工智能 目标检测 PYTHON
1. 找到YOLOX-main/yolox/utils/dist.py文件 注释以下代码: def get_local_rank() -> int: Returns: The rank of the current process within the local (per-machine) process group. if _LOCAL_PROCESS_GROUP is None: return get_rank() if not d...

【2021-TITS】Deep Learning in Lane Marking Detection: A Survey

概述 回顾了针对路面标线的深度学习算法,主要分析了他们的网络架构及优化目标;此外还总结了现有车道标线相关的数据集,评价基准及常见的数据处理技术 PaperCode 总结 创新点: 1.总结深度学习网络架构、优化目标2.总结了相关现有数据集 不足:分析:结论:综述总结 1. 道路标线检测数据集 2. 代表性的目标函数 3. 车道标线检测网路 3.1 专注于车道标志结构的网络 传统基于CNN的方法:提取patch计算,耗费空间,冗余计算;patch大小不好确定;位置信息将在池化层丢弃 ...

线性回归实战---Abalone鲍鱼年龄预测

线性回归实现Abalone鲍鱼年龄预测 前面我们使用手动编写,后面通过sklearn第三方库来与我们手写的模型进行对比 一、环境准备 原始数据集下载及说明:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/abalone Python 3.9.13+PyCharm 2022.2.3 (Professional Edition) 或者 jupyter什么的自己选择 sklearn==1.1.3 pip install -U scikit-learn 数据集简介 官方的文档介...

【构建ML驱动的应用程序】第 7 章 :使用分类器编写推荐

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【构建ML驱动的应用程序】第 8 章 :部署模型时的注意事项

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OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 原理与代码解读

paper:OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection code:https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA  背景 标签分配(Label Assignment)是目标检测中重要的一环,经典的标签分配策略采用预定义的规则为每个anchor匹配对应的gt或背景类。比如RetinaNet采用IoU作为划分正负样本的阈值标准,anchor-free检测器比如FCOS将ground truth物体的bbo...

【ML特征工程】第 1 章 :机器学习管道

发布时间:2022-12-01 机器学习的特征工程 人工智能
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【生成模型】DDPM概率扩散模型(原理+代码)

发布时间:2022-12-01 深度学习 PYTHON 人工智能
前言 AI 作画从 18 年的 DeepDream噩梦中惊醒过来,在 2022 年 OpenAI 的 DALL·E 2达到惊人效果,见图: AI + 艺术涉及到 Transformer、VAE、ELBO、Diffusion Model 等一系列跟数学相关的知识。Diffusion Models 跟 VAE 一样原理很复杂。 扩散模型(论文:DDPM 即 Denoising Diffusion Probabilistic Model)2020年发表以来关注较少,因为他不像 GAN 那样简单粗暴好理解,...

数学建模国赛中使用Latex排版经验分享(适用于小白)

发布时间:2022-12-03 LATEX学习 人工智能
目录 1.基本步骤 2.模板下载 3.模板使用 此处先介绍一下TeXstudio基本的按钮功能 摘要部分代码:  代码替换:  问题重述与问题分析代码: 基本假设与符号说明代码: 符号说明表格:  4.流程图制作  5.插图管理 6.表格制作  7.本文代码整理 首先,本文我们会介绍关于数学建模论文使用Latex排版的问题,或许很多人觉得使用代码编译起来会很难,但是只要我们能够知道这些东西怎么使用即可,不需要对其花费很多的时间去学习的,相信看了本文你一定会有很多的收货的。 接下来既然需要使用到Late...

一个女程序员的本科逆袭史

发布时间:2022-11-30 关于小颜 人工智能
大家好,我是信小颜。 2017年,我以擦边的成绩考入了一所普通院校,专业为计算机科学与技术。实际上,我能考入这所院校,并不是依靠自己肚子里所谓的墨水,而是多亏了理综交卷前蒙对的几道选择题。至于专业选择问题,也不是出于热爱,完全是因为我的高考分数与这个专业“门当户对”而已。之所以这么说,主要是想告诉大家,对自己专业的热爱是可以培养的,起点并不能决定你人生的高度。 大一刚开始,我也想好好学习,毕竟,谁不希望自己的大学生活拥有一个良好的开端呢?然而,理想很丰满,现实很骨感,我只是在想,却没有实践,大多时候,我都...

Python虚拟环境一文掌握-提升你的开发效率

发布时间:2022-12-04 人工智能 PYTHON 开发语言 编程实战
在真正开始Python代码编写、编译、运行、调试和开发项目之前,必须要了解下Python的虚拟环境的配置,熟悉使用后,会大大提升后续的开发效率,减少非代码原因导致的问题。virtualenv就是Python中的Virtual Environment-虚拟环境。本文将介绍Python虚拟环境的基础知识、如何使用,以及其工作原理是怎样的。 一 虚拟环境基础知识 Python在开发人员中大受欢迎,最大的原因之一是它广泛且不断扩大的第三方包选择。虚拟环境可以为每个项目创建单独的隔离环境,达到分离不同项目的依赖关系...

机器学习平台架构系列-2-之江天枢

发布时间:2022-12-02 机器学习平台 人工智能
1 参考 视频:https://space.bilibili.com/2127832708 官网:http://docs.tianshu.org.cn/docs/ gitee:https://gitee.com/zhijiangtianshu/Dubhe 2 平台搭建编程语言 3 知识介绍 3.1 一站式平台业务服务 3.2 平台技术架构 3.2.1 minIO minIO:https://blog.csdn.net/SpringForAll/article/details/105962447 前端...

大数据_数据中台建设五步走

发布时间:2022-12-01 大数据 运维 人工智能
目录 概要 第一步:数据资源的盘点与规划:启动过程组 第二步:数据应用规划与设计:规划过程组 第三步:数据资产建设:规划过程组、执行过程组 第四步:数据应用的详细设计与实现:执行过程组、监控过程组、不断优化、持续改进 第五步:数据化组织规划 概要         系统都是为应用而生的,数据中台也不例外。要构建一套数据中台服务于企业内部和外部运营,需要有成熟的数据中台建设方法论作为指导。企业建设数据中台遵循的方法论就像菜谱,初学者根据菜谱按部就班就可以轻松完成一道道菜肴,高阶玩家根据菜谱可以查漏补缺,使...

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译 原文网址:https://nanonets.com/blog/semantic-image-segmentation-2020/#use-cases-of-image-segmentation; 介绍 在以图片作为数据时,深度学习表现的十分成功,并且在多个用例上也处于表现优于人类的阶段。一直以来,人们对于计算机视觉比较关心的问题是:图像分类(image classification)、目标检测(object detectio...

【论文系列】SegNeXt

发布时间:2022-12-01 深度学习 人工智能
目录 1. 论文主要内容 (1)提高语义分割的方法: (2)注意力机制:是一种自适应的选择过程. 2. 代码: (1)构建MSCA (2)MSCAN 论文:https://arxiv.org/pdf/2209.08575v1.pdf code:GitHub - Visual-Attention-Network/SegNeXt: Official Pytorch implementations for SegNeXt: Rethinking Convolutional Attention Design f...

【ML特征工程】第 3 章 :文本数据:扁平化、过滤和分块

发布时间:2022-12-01 算法 机器学习的特征工程 人工智能
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【构建ML驱动的应用程序】第 10 章 :为模型构建安全措施

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第二届网络安全、人工智能与数字经济国际学术会议(CSAIDE 2023)

发布时间:2022-12-01 金融 网络安全 人工智能 安全 系统安全
大会信息 大会官网:www.csaide.net 大会时间:2023年3月3-5日 大会地点:中国-南京 一轮截稿:2022年12月28日 收录检索:EI Compendex,Scopus 大会简介 第二届网络安全、人工智能与数字经济国际学术会议(CSAIDE 2023)将于2023年3月3-5日在中国南京召开。会议将围绕“网络安全、人工智能和数字经济”展开研讨,旨在为世界各地该领域的专家、学者、研究人员及相关从业人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和...

【构建ML驱动的应用程序】第 11 章 :监控和更新模型

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【模型训练】YOLOv7车辆三类别检测

发布时间:2022-11-30 深度学习 模型训练 人工智能
1、本项目采用YOLOv7算法实现对车辆三类别检测,在几千多张车辆三类别数据集中训练得到,我们训练了YOLOv7、,所有指标都是在同一个验证集上得到; 2、目标类别数:3;类别名:car、bus, ‘truck’; 3、本项目提供了数据集和训练好的模型的网盘链接可供下载; 检测结果可视化: YOLOv7车辆三类别模型性能指标,所有指标都在同一测试集上得到 Method P R mAP@.5 mAP@.5:.95: Time yolov7-ca...