深度学习之图像分割：语义分割快速实践-基于Pytorch(第7节)

【有三AI实战】基于Pytorch的YOLO v3工业缺陷检测

此次分享聚焦于使用深度学习中的UL V3模型进行工业缺陷检测的实践。UL V3是在早期Yellow2153模型基础上，通过整合西瓜网络架构与跳跃连接技术改进而来的对象检测模型。它利用三种不同尺寸的特征图来捕获多尺度信息，优化检测性能。此外，模型引入了残差网络结构以提高学习能力，并且在分类上使用了logits而非softmax。讨论还涵盖了Bounding Box回归技术和模型的损失函数组成。对计算机视觉、特别是在对象检测和图像处理方面有兴趣或从事相关工作的专业人士将从这次讲解中获益。

【有三AI实战】基于Pytorch的3DCNN视频分类与行为识别

本课程深入讲解使用3D卷积模型进行视频分类的实战技术及过程。从数据集的选择分析开始，介绍了行为识别常用的UCF101数据集及其子类别。视频强调了3D卷积在视频分类任务中的独特性，即在时间维度上进行特征学习的能力。讲述了经典的深度3D卷积神经网络的构造，包含卷积层、池化层，并展开到模型改进方法如残差网络的运用和卷积拆分(C2+1D)的优化策略。内容适中，既适合对视频处理和深度学习有基础了解的学者，又适合对3D卷积有深入应用需求的开发者和研究人员。

第3.1节-GAN与图像超分辨-基础篇（第3.1节）

视频介绍了超分辨率技术，它旨在提高图像的分辨率，使低分辨图像在大屏幕上展示时保持清晰度。技术依托于卷积神经网络和其他上采样方法，如转制卷积，解决图像传输压缩中的分辨率提升问题。内容涵盖了超分辨问题的基础概念、经典模型SRCNN，以及基于GAN的超分辨技术，如SRGAN和ESRGAN。介绍了工程技巧，如去除BN、采用密集连接、使用相对判别器等，以提升模型性能。视频针对希望提高图像质量进行预处理或实时提升的开发者，图像处理领域的研究者，以及对图像超分辨率有实际应用需求的技术人员。

爆炸爆炸，AI的效果爆了

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

掌握这款免费AI动画生成器，你也可以做导演拍短片！

本视频资讯涵盖了从零开始制作个人动画的整个流程，涉及技术点如角色设计、声音编辑、场景布局及音效添加等。视频教学针对那些拥有创意、渴望掌握动画制作技巧的个人。它提供了一个平台，让用户能够按照自己的构思，一步步地创建动画，包括更改角色名称、设置角色位置和添加音效等，为学习如何利用现有工具开启导演生涯提供了直接的操作指导。整个过程不仅增强了技术技能，还锻炼了创新思维和艺术感。

还百度上搜数据集吗？记住这个地方啥数据都有！

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【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。