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【有三AI实战】基于Pytorch的BiSeNet表面缺陷分割
本课程聚焦于表面缺陷检测的语义分割,目的是构建端到端的训练框架。首先介绍了表面缺陷检测的背景及相关数据集,然后详解了模型搭建过程,接着是模型训练至测试的流程。强调了相比人工检测,利用计算机视觉进行自动化检测的效率和精度优势。挑战包括收集足夷缺陷样本的难度、精细标注的代价、背景干扰、模型泛化性和处理速度。适合具备一定机械、计算机或冶金背景的学术或工业实践者,如需跨学科领域合作,可以为实际应用带来指导。
【有三AI实战】基于Pytorch的SimpleNet人脸嘴唇分割
本视频针对嘴唇图像的语义分割实战案例,分四大部分带领观众实战操作:从数据准备和读取开始,介绍了数据来源和数据集的图像获取方法,如何使用爬虫和OpenCV检测人脸关键点,以及如何进行数据集标注;接着进入模型搭建阶段,涉及了深度学习模型构建的基础知识;随后是模型训练,说明了训练过程中的技巧和注意要点;最后在模型测试部分提供了如何验证模型效果的指导。全程具体详细,适合初学者和有一定经验的技术人员,尤其是对计算机视觉和深度学习领域感兴趣的开发者。数据处理采用的是OpenCV库,包括数据增强操作,如随机裁剪以确保图像和标签的一致性等。
【有三AI实战】基于Pytorch的Semantic_Human_Matting人像分割
本次课程是关于使用语义人像分割的实战讲解,介绍了一种端到端的语义人像模型Semantic Human Matting,该模型无需额外的trimap输入,直接从RGB图像预测alpha matte。整个模型包括了三个关键模块:TNet、MNet及Fusion Module,其中TNet用于生成背景、前景和不确定区域的预测,而MNet是一个编解码结构,进行进一步的精细预测,并与前景信息融合得到最终结果。融合策略考虑了区域的确定性,以优化边缘区域。课程还讨论了损失函数,包括trimap损失、alpha预测损失和RGB损失,及其在模型训练中的作用。此外,涉及到数据集的构建和数据增强策略,包括使用大规模电商模特数据以及标注问题。课程内容适合对图像处理和深度学习有一定基础,期望深入了解图像分割技术的研究者和开发者。
【职场秘籍】怎样安全的度过试用期?快来get试用期“安全攻略”!
在职场中安全度过试用期关键在于明确个人定位与积极主动的工作态度。成功案例描述了一个口才良好的学员如何因过度包装自己导致职位不匹配而被辞退,而失败案例则讲述了即便技术能力强,因缺乏主动沟通和团队协作而多次被辞退。从这些案例中可以看出,对于新人而言,既要真实展示自己的技术水平,又要积极融入团队,保持与周围同事的良好沟通。此外,及时向上级报告工作进展、遇到问题时主动寻求帮助,也是确保试用期顺利过关的重要因素。适应职场,不仅需要扎实的技术功底,还必须具备良好的工作态度与沟通协作能力。
还百度上搜数据集吗?记住这个地方啥数据都有!
在快速获取准确数据的需求日益逼切的背景下,传统搜索引擎和社交媒体平台常因广告和套路层出不穷而不尽人意。为解决业界数据紧缺和数字化人才的匹配问题,"cover"平台应运而生。该平台聚集了各行业积累的大量数据,积极搭建连接数字化需求与解决方案提供者之间的桥梁。通过提交数据并提供奖金激励,平台鼓励技术人员提供创新的解决方案。此外,平台不仅提供数据资源,还包含源码和完整的项目配套,为数据分析和项目开发提供了全方位的支撑。适合有志于数据分析、技术解决方案开发以及数字化转型领域的专业人士。
人人都有自己的智能体!从0到1构建本地开源大语言模型智能体原理与实现
本次分享主要介绍了智能体的工作原理及其在技术实现中的应用。智能体被比喻为一个具有手脚和感官的完整人,能够根据大脑的指令执行任务。通过本地大语言模型,结合VLLN框架,智能体能够调用工具、进行搜索、执行代码,并具备记忆功能。分享中还讨论了智能体在解决问题时的行动决策过程,以及如何通过JSON格式与工具进行交互。此外,还演示了使用搜索引擎和AI绘画工具的实例,并最终展示了智能体执行任务的完整流程。这些内容适合对人工智能、自然语言处理和智能体设计感兴趣的技术人员学习。
无人驾驶是怎么呈现的?
视频主要围绕深度估计技术展开,讨论了通过车载摄像头视频分析,判断物体远近的技术应用和重要性。深度估计关键在于识别图像中每个像素点的距离信息,生成类似热度图的结构,区分颜色深浅来展现物体距离。此技术在辅助驾驶、三维重建等场景中至关重要,且展示了使用单目摄像头配合神经网络模型,作为成本效益高的替代方案来进行深度估计。该内容对于追求技术与成本平衡的应用场景和对深度感知算法感兴趣的研究人员或开发者有着实际指导意义。
神经网络整体框架概述
本节课的重点是从零开始构建一个神经网络算法,并以手写字体识别为例进行实践。过程涉及输入特征处理、隐藏层映射、权重参数矩阵构建和初始化,同时介绍了前向传播和反向传播的基础概念。反向传播作为神经网络训练中的关键步骤,难度较大,是权重参数更新的核心。课程通过讲解和代码实践,逐步展示如何解决多分类问题,并提供了数学公式和计算流程的指导。内容适合希望深入了解和实跨入神经网络领域的编程者和学习者。