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AidLux语义分割部署-安卓鸿蒙高通ARM
本视频详细讲述了使用开源工具在智能手机上部署语义分割模型的全过程。首先,通过LabelMe工具标注数据,并利用MM Segmentation库训练模型,得到针对特定数据集的语义分割算法。随后,使用MM Deploy工具转换模型为多种格式,包括ONNX、TensorRT、OpenVINO和NCNN。在智能手机上,通过ADLUX运行这些格式的模型,并实时使用摄像头进行语义分割推理预测。教程详尽介绍了从构建数据集、训练、评估模型到在终端设备运行模型的全流程。此内容适合熟悉深度学习、对模型部署感兴趣的开发者,也适合有编程背景且期望在物联网设备上实现AI算法的专业人士。
两天搞定语义分割毕业设计
安装配置MMSegmentation+预训练语义分割推理预测
本视频教程由同济子豪兄主讲,专注于语义分割技术,涵盖从安装配置到模型训练、评估、预测和部署的全流程。介绍了如何使用开源的MM Segmentation算法库在GitHub上进行代码实战,包括环境搭建、模型调用、图像和视频的语义分割预测等。特别强调了环境配置的重要性,并提供了详细的步骤和技巧,如使用云平台进行GPU加速、选择合适的深度学习框架版本等。此外,还涉及了如何针对不同领域的数据集进行模型训练和预测,以及模型部署的多种格式和平台。适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的开发者和研究人员学习。
YOLOv8实例分割实战:课程介绍
本课程致力于指导学员使用U-Net V8框架对自定义数据集进行实例分割,特别关注汽车驾驶场景。U-Net V8使用改进的backbone、neck和decouple head提高梯度流,结合新的训练策略如task alignment和分布式焦点损失函数以增强检测精准度。还将介绍实例分割的基础知识、性能指标及YOLO系列发展史。课程涵盖软件环境搭建、数据标注、格式转换、训练调优直至实际应用,最终实现实时高精度的目标分割。适合计算机视觉入门者、图像处理工程师、深度学习研究者、自动驾驶技术开发人员和视觉算法设计师。
为什么要用服务器训练yolo数据集,看了这速度我悟了!
本节内容展示了服务器在处理大规模数据集时的高效性能,突出了其在快速训练过程中的实用性。文中提及4893张数据集的处理速度,平均每轮训练时间为三十几秒,高效显示了服务器在机器学习领域的优势。此外,还介绍了数据验证过程,确认训练集和验证集的数量匹配性。对于追求训练效率和准确度的开发者和机器学习工程师,服务器训练提供了一个引人注目的解决方案。
主观视频质量评价数据集
随着视频内容的泛滥,如何评估视频质量成为一项挑战。该内容探讨了视频质量评价方法,分析了使用专业设备拍摄的传统数据集和用户生成内容(UGC)数据集的特点。传统数据集含原始高质量视频及失真视频和相应主观分数,适宜测试视频编码器保真度。UGC数据集包含用户上传的质量参差的视频,适合全链路监控,了解终端用户的感受。视频失真处理包括压缩和转码,质量评价算法分为全参考和无参考两类。全参考算法准确度高,对比原始视频和处理过的视频;无参考算法广泛适用,但准确度相对较低,只能粗略评级。此内容适合对视频处理、编码和质量评估感兴趣的技术人员学习。
学习排行榜,夺榜够刺激!奖品够给力!
在这个在线平台上,用户通过坚持每日学习并完成至少15分钟的学习任务,能够触发打卡机制记录他们的学习进度。系统不仅设有周奖励,如VIP卡、付费课程抵扣券等,还升级了月奖励,提供小米手环、定制化键鼠等实物激励。用户可以轻松参与,只需登录平台并进行简单操作即可加入排行榜竞争。学习成果会呈现在排行榜上,以增加用户间的互动性与竞争性。这个机制适合于有志于自我提升且喜欢有形回报的学习者。
前端李游携手短视频,祝51CTO18周年生日快乐!
本视频来自51CTO平台的资深前端讲师,讲述了平台成立18周年的里程碑,以及个人短视频账号的开通。讲师鼓励追求前端学习的听众在新的一年里继续努力,同时邀请他们关注自己的教学内容。视频内容适合对前端技术有浓厚兴趣、希望通过在线教育提升个人技能以及想要构建个人学习网络的人群。