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机器学习AI算法工程

机器学习,深度学习,大数据 ,公众号:datayx
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怎样完成票据证件的关键信息抽取任务
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程,版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构,即将文档图像分割成不同类型内容的区域,并分析区域之间的关系,这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲,大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
机器学习AI算法工程
2024-03-05
1260
chatGPT技术体系梳理+本质探寻
这周时间看了两本书,一本是大神斯蒂芬·沃尔弗拉姆学的《这就是ChatGPT》,另外一本则是腾讯云生态解决方案高级架构师宋立恒所写的《AI制胜机器学习极简入门》,收获还是很大的。
机器学习AI算法工程
2024-03-05
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关键信息抽取:UIE模型做图片信息提取全流程
UIE(Universal Information Extraction):Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。该框架实现了实体抽取、关系抽取、事件抽取、情感分析等任务的统一建模,并使得不同任务间具备良好的迁移和泛化能力。为了方便大家使用UIE的强大能力,PaddleNLP借鉴该论文的方法,基于ERNIE 3.0知识增强预训练模型,训练并开源了首个中文通用信息抽取模型UIE。该模型可以支持不限定行业领域和抽取目标的关键信息抽取,实现零样本快速冷启动,并具备优秀的小样本微调能力,快速适配特定的抽取目标。
机器学习AI算法工程
2024-02-26
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一文搞懂卷积神经网络(CNN)的原理(超详细)
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统,旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去的几年中,CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展,成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。
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2024-02-26
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yolov5小目标检测-提高检测小目标的检测精度
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示:
机器学习AI算法工程
2024-02-05
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YOLOv5+BiSeNe同时进行目标检测和语义分割
目标检测模型采用的是YOLOv5,语义分割模型采用的是部分BiSeNet结构,放张BiSeNet的结构图:
机器学习AI算法工程
2024-01-19
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PaddleGAN快速让你的照片动起来
本项目基于PaddleGAN实现的FirstOrder与Wav2lip,。FirstOrder是输入一个模板视频与一张照片,就可以使照片里面的人物唱出模板视频里的歌曲,前段时间很火的 「蚂蚁呀嘿」就是用这个方法做的;还有另一个方法就是使用Wav2lip,输入照片和音频就可以直接让照片根据音频的内容动起来。
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2024-01-19
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paddle玉米异常果穗智能筛分
玉米作为重要粮食作物,种子质量是影响玉米产量的关键因素;选用优质玉米种子即:玉米制种穗选是重要环节,筛分出异常果穗(机械损伤、虫蛀、败育、病害等),有利于提高玉米种子的纯度和发芽率。传统的玉米制种穗选工作主要依靠人工,费时费力、存在主观误差。因此,研究基于人工智能技术的高通量玉米果穗智能筛分方法,提高玉米制种筛分的速率和效率,具有重要意义。玉米新品种选育工作多在田间进行,果穗图像易受周围环境(光照、粉尘、花丝附着、散落的碎粒等)影响,图像存在光照不均、霉变果穗颜色变化丰富、背景复杂、噪声大、果穗异常区域形状复杂等,采用传统的图像处理方法对玉米果穗进行筛分鲁棒性,难以满足育种的实际行业需要。异常果穗包括以下几种,如下图所示:
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2024-01-11
1080
仪表盘读数识别
算法分为4个流程,首先用yolov5s模型从原图中识别出仪,接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点,再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别,最后后处理得到读数结果。
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2023-12-26
2150
深度学习模型的训练总结
在我们训练模型时,会经常使用一些小技巧,包括:模型的保存与加载、断点的保存与加载、模型的冻结与预热、模型的预训练与加载、单GPU训练与多GPU训练。这些在我们训练网络的过程中会经常遇到。
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2023-12-19
1670
ChatOCR:文心一言/千帆API实现关键信息提取
现在的任务是从OCR文字识别的结果中提取我指定的关键信息。OCR的文字识别结果使用符号包围,包含所识别出来的文字,顺序在原始图片中从左至右、从上至下。我指定的关键信息使用[]符号包围。请注意OCR的文字识别结果可能存在长句子换行被切断、不合理的分词、对应错位等问题,你需要结合上下文语义进行综合判断,以抽取准确的关键信息。输出为json格式。
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2023-11-24
5660
大模型时代下智能文档处理核心技术大揭秘
随着人工智能技术的发展,智能图像处理成为了一种风靡全球的热门技术。智能图像处理可以帮助我们从大量的图像数据中提取最有价值的信息,为医疗、军事、安防等领域带来了重大的贡献。然而,图像处理的难点也随之而来,下面我们来简单介绍一下图像处理的难点以及解决方式的比对。
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2023-11-22
2720
大模型(LLMs)算法工程师相关的面试题和参考答案
需要注意的是,复读机问题是大型语言模型面临的一个挑战,解决这个问题是一个复杂的任务,需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素。目前,研究人员和工程师们正在不断努力改进和优化大型语言模型,以提高其生成文本的多样性和创造性。
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2023-11-13
1.9K0
看完也许能进一步了解Batch Normalization
标题:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
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2023-11-02
1660
2023文本定位模型选型调研
2)快速,过往的psenet需要至少0.6s,pan和db在一些场景中效果差一点但快,是否有更好平衡速度和效果的方法;
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2023-11-02
2620
ChatIE(LLM大模型用于信息抽取)
利用ChatGPT实现零样本信息抽取(Information Extraction,IE),看到零样本就能大概明白这篇文章将以ChatGPT作为一个基座然后补全前后端,来实现抽取任务。主要针对抽取中的三个重要任务:
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2023-10-28
6030
华为2023年多元时间序列预测模型(MTS-Mixers)
华为在这2023年2月9日发布了一篇关于多元时间序列预测的文章,借鉴了NLP中前一阵比较热的Mixer模型,取代了Attention结构,不仅实现了效果上的提升,而且还实现了效率上的提高。
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2023-10-28
5010
yolov5的PCB缺陷检测,引入CVPR 2023 BiFormer
印刷电路板(PCB)瑕疵数据集:数据下载链接,是一个公共的合成PCB数据集,由北京大学发布,其中包含1386张图像以及6种缺陷(缺失孔,鼠标咬伤,开路,短路,杂散,伪铜),用于检测,分类和配准任务。选取其中445张图像进行了训练。
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2023-10-19
4580
几种典型的图像去噪算法总结
高斯低通滤波器(Gaussian Low Pass Filter)是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器。又由于高斯函数是正态分布的密度函数。因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布(Normal distribution)的噪声非常有效。一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的表达形式分别如下:
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2023-10-09
4390
python抠图(去水印)开源库lama-cleaner
Lama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源图像修复工具。可以从图片中移除任何不需要的物体、缺陷和人,或者擦除并替换(powered by stable diffusion)图片上的任何东西。
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2023-09-27
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