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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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一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）

原理深度学习卷积神经网络模型数据

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。

机器学习AI算法工程

2024-02-26

2.5K0

paddle玉米异常果穗智能筛分

异常卷积神经网络模型数据网络

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

1130

基于卷积神经网络的蘑菇识别微信小程序

卷积神经网络小程序后端数据微信小程序

本项目是基于SpringBoot和图像分类算法用来识别蘑菇的微信小程序，根据拍摄上传的蘑菇图片，通过python脚本调用训练好的模型，经过后端处理，最后返回识别结果的类别及其识别准确率。

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2023-09-04

3481

BERT大火却不懂Transformer？

云直播图像处理卷积神经网络神经网络深度学习

前段时间 Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等 Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研

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2022-08-26

2330

小红书都在研究的多模态学习 , 到底有多强?

云直播 tcp/ip 深度学习卷积神经网络神经网络

什么是多模态？多模态指的是多种模态的信息，包括：文本、图像、视频、音频等。它像人类利用视觉、嗅觉、味觉、听觉等多感官理解现实世界一样，希望充分利用文本、图像、语音和视频等多种模态，这就是「多模态学习」。多模态学习的研究时间不算太长，但应用前景非常广泛，如淘宝搜图、AI字幕、AI虚拟数字人、仿人交互、智能助手、商品推荐和信息流广告、视频帧人脸帧的图向量检索、语音交互等等。不过, 要说多模态技术真正实现了落地，似乎还太早，从多模态数据标注到跨模态转化，该领域都面临着众多挑战。这就需要研究社区和业界持续

机器学习AI算法工程

2022-08-26

9160

OpenMMLAB系列框架解读(基于PyTorch)

图像处理神经网络人工智能深度学习卷积神经网络

什么是OpenMMLab呢？为了帮助更多的同学在复现上少走弯路，并且实现可以在一个相同的环境下比较不同的settings，香港中文大学-商汤科技联合实验室(MMLab)推出了OpenMMLab计划。是一个用于多个重要研究领域的开源的代码库，力求在代码的质量和整体比别的代码库更具优势，其目标就是做到"Open-Source, Unified, Reproducible"。 OpenMMLab在国内人工智能算法开源领域遥遥领先，受到了学术界和工业界的广泛好评，在多个国际学术竞赛上被冠军团队采用，并通过完善工业

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2022-07-19

9780

基于PyTorch，体积比YOLOv4小巧90%，速度却超2倍

人工智能图像识别深度学习神经网络卷积神经网络

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）

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2022-07-18

2760

比YOLOv4小巧90%，速度却超2倍的目标检测算法

人工智能编程算法神经网络卷积神经网络深度学习

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）

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2022-07-06

3920

目标检测算法终结篇：YOLOV1-V5

深度学习人工智能图像识别神经网络卷积神经网络

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs 50 FPS）

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2022-06-29

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综述 | 深度学习实现缺陷检测方法

深度学习神经网络卷积神经网络图像处理

在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，由于知识点比较繁杂，无论是高校或企业都很难形成一套完整的教程。许多刚入门的同学，只能依靠网上零散的资料学习，很难高效成长进步

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2022-06-16

8090

目标检测算法终结篇：YOLOV1-V5（非正式版）正式开源

编程算法图像处理图像识别卷积神经网络深度学习

YOLO 是一种快速紧凑的开源对象检测模型，与其它网络相比，同等尺寸下性能更强，并且具有很不错的稳定性，是第一个可以预测对象的类别和边界框的端对端神经网络。YOLO 家族一直有着旺盛的生命力，从YOLO V1一直到”V5“，如今已经延续五代，凭借着不断的创新和完善，一直被计算机视觉工程师作为对象检测的首选框架之一。 YOLO v5 模型的头部与之前的 YOLO V3 和 V4 版本相同。它比 YOLOv4 小 88%（27 MB vs 244 MB）它比 YOLOv4 快 180%（140 FPS vs

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2022-06-09

6050

靠这个算法，发现了一个大缺陷！

深度学习图像处理卷积神经网络神经网络

在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。随着制造工艺越来越复杂，对于检测的准确性和稳定性要求越来越高，然而，

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2022-05-18

4070

基于PyTorch的卷积神经网络经典BackBone(骨干网络)复现

特征工程卷积神经网络神经网络深度学习机器学习

向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程公众号：datayx 前言卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年，在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年Ima

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2022-05-10

1.2K0

综述 | 基于深度学习的目标检测实战分析

图像识别图像处理深度学习人脸识别卷积神经网络

计算机视觉是人工智能的关键领域之一，是一门研究如何使机器“看”的科学。图像目标检测又是计算机视觉的关键任务，主要对图像或视频中的物体进行识别和定位，是AI后续应用的基础。因此，检测性能的好坏直接影响到后续目标追踪、动作识别的性能。传统图像目标检测的滑窗法虽然简单易于理解，但随目标大小而变化的窗口对图像进行从左至右、从上至下的全局搜索导致效率低下。为了在滑动窗口检测器的基础上提高搜索速度，选择性搜索方法（selective search method）孕育而出，基于这一想法采用子区域合并的方式进行

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2022-04-27

6850

强的离谱，Transformer 杀疯了！

css 卷积神经网络微信深度学习图像处理

前段时间 Transformer 已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等 Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发展，Swin Transformer 更是成了屠榜般的存在，在工业界具有广阔的应用前景。所以引起了人工智能研

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2022-03-30

4990

知乎热议：985计算机视觉研究生找不到工作？

图像处理深度学习编程算法卷积神经网络神经网络

前段时间知乎上“985计算机视觉研究生找不到工作怎么办？”问题，引发了将近80万+人的围观。到底是什么原因导致找不到工作呢？首先我们来看看他的履历：他目前是985高校研究生，方向是计算机视觉。成绩中等，无论文，无比赛经历，有项目经历。编程基础还可以，自认为在教研室算好的了，python用得比较熟，C++也会一点，PyTorch， TensorFlow，Keras等框架也用的还可以。当初选择该方向时，深度学习正处于大热阶段，什么无人驾驶，人脸识别听起来就很高大上。然而，到了找工作的时候，发现就业形式和

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2022-03-09

6120

卷积神经网络神经网络 kernel

深度学习让计算机视觉任务的性能到达了一个前所未有的高度。但，复杂模型的同时，带来了高额的存储空间、计算资源消耗，使其很难落实到各个硬件平台。

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2021-09-02

1.1K0

图像超分辨率重建算法，让模糊图像变清晰(附数据和代码)

图像处理卷积神经网络深度学习神经网络机器学习

图像分辨率是一组用于评估图像中蕴含细节信息丰富程度的性能参数，包括时间分辨率、空间分辨率及色阶分辨率等，体现了成像系统实际所能反映物体细节信息的能力。相较于低分辨率图像，高分辨率图像通常包含更大的像素密度、更丰富的纹理细节及更高的可信赖度。但在实际上情况中，受采集设备与环境、网络传输介质与带宽、图像退化模型本身等诸多因素的约束，我们通常并不能直接得到具有边缘锐化、无成块模糊的理想高分辨率图像。提升图像分辨率的最直接的做法是对采集系统中的光学硬件进行改进，但是由于制造工艺难以大幅改进并且制造成本十分高昂，因此物理上解决图像低分辨率问题往往代价太大。由此，从软件和算法的角度着手，实现图像超分辨率重建的技术成为了图像处理和计算机视觉等多个领域的热点研究课题。

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2021-01-12

11.7K1

计算机视觉FPN: 特征金字塔网络

图像识别卷积神经网络

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件，可以和经典网络组合提升原网络效果。

机器学习AI算法工程

2020-06-04

1.8K0

深入浅出了解OCR识别票据原理

机器学习深度学习人工智能卷积神经网络神经网络

光学字符识别技术（OCR）目前被广泛利用在手写识别、打印识别及文本图像识别等相关领域。小到文档识别、银行卡身份证识别，大到广告、海报。因为OCR技术的发明，极大简化了我们处理数据的方式。

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2020-03-26

1.4K0

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