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Photoshop把AI论文demo打包实现了：照片上色、改年龄、换表情只需要点点鼠标

Adobe 官方页面介绍称，Neural Filters 是一款基于 Adobe Sensei 的机器学习工具包，通过生成原始图像中不存在的上下文像素来调整图像。...Sensei 利用了 Adobe 长期积累下来的大量数据和内容，从图片到影像，能够帮助人们解决在媒体素材创意过程中面临的一系列问题，例如如何在互联网上的海量图库里找到想要的图片，让软件明白某张照片、某张照片的一部分...从云端下载所需的 filters 任何在其旁边显示有云图标的 filters 在第一次使用前都需要从云端下载。点击云图标下载 filter。 3....注意：如果在图像中没有检测到人脸，肖像相关 filters 将会变灰。...上的实践 张建（AWS上海人工智能研究院资深数据科学家）主要介绍了图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断

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    猫头虎分享：Python库 Pytorch 中 CIFAR-10 数据集简介、下载方法（自动）、基本使用教程

    猫头虎分享：Python库 Pytorch 中 CIFAR-10 数据集简介、下载方法（自动）、基本使用教程 摘要 大家好！...今天我就用我在项目开发中踩过的坑和经验，手把手教你如何通过 Pytorch 快速下载、加载和使用这个经典数据集。 正文 什么是 CIFAR-10？...真实场景：图像来源真实，适合基础的图像分类任务。 开源支持：与 PyTorch 和 TensorFlow 无缝结合。 如何在 PyTorch 中下载 CIFAR-10 数据集？...、裁剪等 transform 查看样本 随机获取并可视化数据样本 imshow 解决下载问题 手动下载或使用国内镜像源 镜像设置 解决内存问题 调整批量大小或切片加载 batch_size 随着深度学习的飞速发展...，像 CIFAR-10 这样的经典数据集可能逐渐被更复杂的真实场景数据替代（如 ImageNet）。

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    Pytorch创建多任务学习模型（附代码）

    来源：DeepHub Imba 本文约2500字，建议阅读5分钟 本文我们介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。 在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。...在自动驾驶中需要同时处理大量任务，如物体检测、深度估计、3D重建、视频分析、跟踪等，你可能认为需要10个以上的深度学习模型，但事实并非如此。...上图可以看到，特征提取模型提取图像特征。输出最后被分割成多个头，每个头负责一个特定的情况，由于它们彼此独立可以单独进行微调！...特斯拉的讲演中详细的说明这个模型（youtube：v=3SypMvnQT_s） 多任务学习项目 在本文中，我们将介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。...损失作为优化的基础时十分重要的，因为它将会影响到模型的性能，我们能想到的最简单的事就是地把损失相加： L = L1 + L2 + L3 但是我们的模型中 L1:与年龄相关的损失，如平均绝对误差，因为它是回归损失

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    从像素到洞见：图像分类技术的全方位解读

    一、：图像分类的历史与进展 历史回顾 图像分类，作为计算机视觉的一个基础而关键的领域，其历史可以追溯到20世纪60年代。早期，图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术，如边缘检测和颜色分析。...结合其他AI技术，如自然语言处理和强化学习，图像分类有望实现更复杂的应用，如情感分析、自动化标注等。...此外，随着隐私保护和伦理问题的日益重要，如何在保护用户隐私的前提下进行高效的图像分类，也将是未来研究的重点。 二：核心技术解析 图像预处理 图像预处理是图像分类的首要步骤，关乎模型性能的基石。...卷积神经网络（CNN） CNN是图像分类的关键。它通过卷积层、激活函数、池化层和全连接层的结合，有效地提取图像中的层次特征。...首先，我们将使用MNIST数据集来构建一个基本的手写数字识别模型。其次，我们将使用更复杂的CIFAR-10数据集来构建一个能够识别不同物体（如汽车、鸟等）的模型。

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    PyTorch-24h 04_自定义数据集

    在我们的例子中，我们有标准图像分类格式的披萨、牛排和寿司的图像。图像分类格式在以特定类名命名的单独目录中包含单独的图像类。例如，“pizza”的所有图像都包含在“pizza/”目录中。...为简单起见，DataLoader的参数将使用 batch_size=1 和 num_workers=1。num_workers定义了将创建多少个子进程来加载您的数据。...创建属性：paths（目标图像的路径）、transform（我们可能想要使用的变换，可以是None）、classes和class_to_idx（来自我们的find_classes() 函数）。 4....让我们使用我们自己的 ImageFolderCustom类将我们的训练图像（包含在 train_dir 中）和我们的测试图像（包含在 test_dir 中）转换为 Dataset。...您可以在 torchvision.transforms 文档 中查看它们。 转换的目的是以某种方式改变你的图像。这可能会将您的图像变成张量（正如我们之前所见）。

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    【小白学习PyTorch教程】十七、 PyTorch 中 数据集torchvision和torchtext

    之前使用 torchDataLoader类直接加载图像并将其转换为张量。...CIFAR10 由 10 个不同标签的图像组成，而 CIFAR100 有 100 个不同的类。这些包括常见的图像，如卡车、青蛙、船、汽车、鹿等。...它由包括数字和字母的图像组成。如果您正在处理基于从图像中识别文本的问题，EMNIST是一个不错的选择。...它由分布在 10,000 个类别中的超过 120 万张图像组成。通常，这个数据集加载在高端硬件系统上，因为单独的 CPU 无法处理这么大的数据集。...如果我们手动将所有图像转换为所需的输入大小，则很耗时，因此我们可以使用transforms；使用几行 PyTorch 代码，我们数据集中的所有图像都可以转换为所需的输入大小和分辨率。

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    【项目实战】MNIST 手写数字识别（上）

    前言 本文将介绍如何在 PyTorch 中构建一个简单的卷积神经网络，并训练它使用 MNIST 数据集识别手写数字，这将可以被看做是图像识别的 “Hello, World!”...； MNIST 包含 70,000 张手写数字图像：60,000 张用于训练，10,000 张用于测试。这些图像是灰度的，28x28 像素，居中以减少预处理并更快地开始。  ...配置环境 在本文中，我们将使用 PyTorch 训练卷积神经网络来识别 MNIST 的手写数字。 PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，如 Tensorflow、CNTK 和 Caffe2。...(path, train=False, download=False, transform=torchvision.transforms.Compose...使用数据集 接下来使用一下 test_loader： examples = enumerate(test_loader) batch_idx, (example_data, example_targets

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    昇腾910-PyTorch 实现 Alexnet图像分类

    PyTorch 实现 Alexnet图像分类本文主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的Alexnet小模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。...训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元，以避免模型过拟合。Dropout虽有单独的论文论述，但是AlexNet将其实用化，通过实践证实了它的效果。...在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化，AlexNet全部使用最大池化，避免平均池化的模糊化效果。...调用了torchvision中的transform库中的compose方法，使用裁剪（RandomCrop）、翻转（RandomHorizontalFlip）等组合成tensor形式后并对tensor进行正则化...注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。

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    Pytorch创建多任务学习模型

    在自动驾驶中需要同时处理大量任务，如物体检测、深度估计、3D重建、视频分析、跟踪等，你可能认为需要10个以上的深度学习模型，但事实并非如此。...上图可以看到，特征提取模型提取图像特征。输出最后被分割成多个头，每个头负责一个特定的情况，由于它们彼此独立可以单独进行微调!...特斯拉的讲演中详细的说明这个模型（youtube：v=3SypMvnQT_s） 多任务学习项目 在本文中，我们将介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。...(UTKFace(valid_dataset), shuffle=False, batch_size=BATCH_SIZE) 下面我们定义模型，这里使用一个预训练的模型作为骨干，然后创建3个头。...损失作为优化的基础时十分重要的，因为它将会影响到模型的性能，我们能想到的最简单的事就是地把损失相加： L = L1 + L2 + L3 但是我们的模型中 L1:与年龄相关的损失，如平均绝对误差，因为它是回归损失

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    27场机器学习面试后，来划个概念重点吧

    线性回归 线性回归是最常见且使用范围最广的一种机器学习技术。它是一种非常直观的监督学习算法。顾名思义，线性回归是一种回归方法，这意味着它适用于标签是连续值（如室温）的情况。...logistic 回归 现实世界中绝大多数问题都涉及到分类，比如图像标注、垃圾邮件检测、预测明天是否为晴天等。这里介绍的第一个分类算法是 logistic 回归。...模型集成 顾名思义，集成的核心思想是将一组模型组合在一起，以获得性能更高的模型，就像在管弦乐队中组合乐器一样。这一部分就讲述了如何在机器学习中获得和谐的「声音」。...卷积神经网络 2012 年，来自多伦多大学的研究团队提出世界上第一个完全使用神经网络构建的图像识别系统 AlexNet，并在 ImageNet 竞赛中脱颖而出。...上的实践 张建（AWS上海人工智能研究院资深数据科学家）主要介绍了图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断

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    【机器学习】小样本学习的实战技巧：如何在数据稀缺中取得突破

    然而，在许多实际应用中，数据稀缺的问题普遍存在，如医疗影像分析、药物研发、少见语言处理等领域。...在图像与文本处理等领域，数据增强技术已成为提升模型性能的重要工具。 2. 小样本学习的常用技术 在实际应用中，小样本学习通常结合多种技术来应对数据稀缺问题。...=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) #...实际案例：少样本图像分类 假设我们有一个小型图像数据集，包含少量样本，并希望训练一个高效的图像分类器。我们将结合迁移学习和数据增强技术，演示如何在数据稀缺的情况下构建一个有效的模型。...3.1 数据集准备 首先，我们准备一个小型的图像数据集（如CIFAR-10的子集），并进行数据增强。

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    AI颠覆前端和原画师？云上探索实验室为你加速AI开发

    体验者“白水”表示，Amazon SageMaker中包括了机器学习的各个流程，以往Python中的开发习惯完全可以在Amazon SageMaker中适用。...体验者“墨理学 AI”：讲解视频+体验报告，小白开发者的福音 相比较其他小伙伴儿提交的体验报告，体验者“墨理学 AI” 的《 如何在亚马逊 SageMaker 进行 Stable Diffusion 模型在线服务部署...文章从如何在Amazon SageMaker中进行环境搭建展示开始，创建笔记本编程实例（这个过程大概 5 分钟左右）——下载代码并上传到Jupyter中——选择合适的Conda环境。...现在可以把这个问题转换为向量z1和z2之间的渐变，向量的渐变可以直接使用插值算法，我们在两个向量间插入n个向量，再把这些向量输入解码器，得到的人脸图像就是介于A和B之间的人脸。...，满足使用过程中在不同场景下的需求；提供完善的监控和调试工具，确保模型的稳定性和可靠性。

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    你需要知道的11个Torchvision计算机视觉数据集

    (testset, batch_size=64, shuffle=False) 左右滑动查看完整代码 4、ImageNet数据集 Torchvision中的ImageNet数据集包含大约120万张训练图像...数据集中的每张图像都被标记为1000个类别中的一个，如“猫”、“狗”、“汽车”、“飞机”等。..., batch_size=4,shuffle=False, num_workers=2) 左右滑动查看完整代码 7、SVHN数据集 SVHN(街景门牌号)数据集是一个来自谷歌街景图像的图像数据集，它由从街道级图像中截取的门牌号的裁剪图像组成...CelebA中的图像包含40个面部属性，如，年龄、头发颜色、面部表情和性别。 此外，这些图片是从互联网上检索到的，涵盖了广泛的面部外观，包括不同的种族、年龄和性别。...这些图像中的每一个都标注了图像中物体的位置和分类。注释包括边界框和像素级分割掩码。 数据集分为两个主要集：训练集和验证集。

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    机器人是如何规划路径的？动画演示一下吧

    RRT 算法 N = 10000 时，rrt * 算法 N = 1000 时，rrt*-Smart 算法 快速行进树（FMT*）算法 N =1000 时，Informed rrt * 算法 Batch...Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。...第一讲：Amazon SageMaker Studio详解 主要介绍相关组件，如studio、autopilot等，并通过在线演示展示这些核心组件对AI模型开发效率的提升。...视频回顾地址：https://app6ca5octe2206.h5.xiaoeknow.com/v1/course/alive/l_5f715443e4b005221d8ea8e3 第二讲：使用Amazon...上的实践 主要介绍图神经网络、DGL在图神经网络中的作用、图神经网络和DGL在欺诈检测中的应用和使用Amazon SageMaker部署和管理图神经网络模型的实时推断。

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    在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建

    图像重建有许多重要的应用，特别是在医学领域，需要从现有的不完整或有噪声的图像中提取解码后的无噪声图像。 在本文中，我们将演示在PyTorch中实现用于重建图像的深度自编码器。.../data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(train_set, Batch_Size...并使用上面定义的函数创建目录来保存结果图像。...经过完整的训练，我们可以看到，在95 epoch以后生成的图像和测试中，它可以构造出与原始输入图像非常匹配的图像。 我们根据loss值，可以知道epoch可以设置100或200。...经过长时间的训练，有望获得更清晰的重建图像。然而，通过这个演示，我们可以理解如何在PyTorch中实现用于图像重建的深度自编码器。

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