了解如何使用Google Colab在云中运行YOLOv4对象检测。YOLOv4是全新的,与旧版本YOLOv3相比,它具有许多性能和速度升级。YOLOv4是世界上最快,最准确的物体检测系统之一。逐步执行在云中使用暗网检测来运行yolov4的步骤,并利用其强大的功能和速度。全部带有免费GPU!本教程涵盖了所有内容!
随着互联网的快速发展,越来越多的图片和视频出现在网络,特别是UCG产品,激发人们上传图片和视频的热情,比如微信每天上传的图片就高达10亿多张。每个人都可以上传,这就带来监管问题,如果没有内容审核,色情图片和视频就会泛滥。前不久,一向以开放著称的tumblr,就迫于压力,开始限制人们分享色情图片。更别提国内,内容审核是UCG绕不过去的坎。还记得前几年出现的职业鉴黄师这一职业么?传说百万年薪,每天看黄片看得想吐,但最近又很少有人提及这一职业,这个应监管而生的职业,因人工智能的出现又快速消亡。(当然也不是完全消亡,毕竟判断是否色情是一个主观的事情,有些艺术和色情之间的边界比较模糊,需要人工加以判断)
早在 2019 年 3 月,我就建立了一个名为 AI Dungeon 的 hackathon 项目。这个项目是一个经典的文本冒险游戏。故事的内容和所呈现的潜在动作都是通过机器学习产生的:
在上一篇文章《AI 作画初体验》中给大家介绍了一款 AI 作画工具 DD (Disco Diffusion) 及其本地部署方法。初次尝试,感觉 DD 生成的画作效果还不错,就是每次运行的时间比较长,为此花了一些时间研究如何提高 DD 作画的效率。
想运行TuriCreate,却没有苹果电脑,也没有Linux使用经验,怎么办?用上这款云端应用,让你免安装Python运行环境。一分钱不用花,以高性能GPU,轻松玩儿转深度学习。
衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI AI画师,技术又精进了—— 直接一句话/一张图,生成3D模型、环绕视频、NeRF实例那种。 还是带颜色的。 输入“一幅美丽的花树画,作者Chiho Aoshima,长镜头,超现实主义”,就能瞬间得到一个长这样的花树视频,时长13秒。 这个文本/图片-3D生成AI,叫Dreamfields-3D,来自一个自称编程菜鸟的建筑学在读博士。 Demo刚被小哥放在微博、推特等平台,许多网友已经急着蹲内测了: 现在,小哥已经将它开源,colab上也能运行。 一起
给定一张或者多张人物 A 的图像,和一段人物 B 的视频,就可以通过动作迁移算法自动合成一段人物 A 做任务 B 动作的视频。
现在,你可以开发深度学习与应用谷歌Colaboratory -on的免费特斯拉K80 GPU -使用Keras,Tensorflow和PyTorch。
prompt: Cyberpunk, 8k resolution, castle, the rose sea, dream
链接:https://www.jianshu.com/p/ab35ed21df87
对于计算机视觉爱好者来说,YOLO(一次只看一次)是一种非常流行的实时对象检测概念,因为它的速度非常快并且性能出色。
在短视频系统开发的UI设计中,按钮一般都会有多个状态,比如:聚焦、点击等,不同的状态必须显示不同的呈现形式(比如颜色、形状的改变),这样用户才能感觉到按钮被成功选中、点击了,否则用户体验就会非常差了。
在CPU上训练深度神经网络很困难。本教程将指导您如何使用Google Colaboratory上的Keras微调VGG-16网络,这是一个免费的GPU云平台。如果您是Google Colab的新手,这是适合您的地方,您将了解到:
导读:俗话说,磨刀不误砍柴工,要想闯荡编程世界,一套趁手的编辑器是必不可少的。对 Python 语言的使用者来说,不论你是刚开始学习编程知识的萌新小蛇,还是已经有了许多编程经验的巨蟒大佬,今天介绍的这款神器,一定能给你的学习、工作带来许多助益。
图片 💡 作者:韩信子@ShowMeAI 📘 深度学习实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/42 📘 TensorFlow 实战系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/43 📘 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/313 📢 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 图片 AI 在艺术界的覆盖越来越广,从最早的 GPT3
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版,2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度,但是由于其计算量很大而且没有开源,我们普通用户并没有办法使用,但是Stable Diffusion 的出现改变现状,可以让我们普通用户也可以直接使用,并且以前相对于 Disco Diffusion, Stable Diffusion 生成的图片更加实用;相对于 DALLE 2,Stable Diffusion 需要占用的资源更少,这样我们也可以在自己的电脑中使用它生成高质量的图片。
本月初,OpenAI 同时发布了两个连接文本与图像的神经网络:DALL·E 和 CLIP。其中,DALL·E 可以基于文本直接生成图像,CLIP 能够完成图像与文本类别的匹配。这两个模型发布之后,机器学习社区出现了一些复现 DALL·E 模型的尝试,如开发者 Phil Wang 的 GitHub 项目 DALLE-pytorch,短短二十余天就收获了 1.9k star。
近年来,可插入到神经网络架构中的一种新型可微图形层(differentiable graphics layers)开始兴起。
今日,TensorFlow 宣布推出 TensorFlow Graphics,该工具结合计算机图形系统和计算机视觉系统,可利用大量无标注数据,解决复杂 3D 视觉任务的数据标注难题,助力自监督训练。
Google Colaboratory(Colab)是一个由 Google 提供的云端 Jupyter 编程笔记本,直接通过浏览器即可进行 Python 编程。Colab 充分利用谷歌的闲置云计算资源,为公众提供免费的的在线编程服务,以及免费的 GPU 资源,虽然在使用方面有一定的规则限制,但对于一般的研究和学习来说绰绰有余。
我真的喜欢后面墙上不规则的黑板白班、脱落的墙皮和不知道什么颜料的笔画上去的线条吗?
自动配置、有效求助、协作编程、版本控制。一站式解决 Python 新手练习中的痛点
来源:DeepHub IMBA本文约1400字,建议阅读5分钟本文将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像。 在这篇文章中,将展示如何使用抱脸的扩散包通过文本生成图像,还有就一个一个不好的消息,因为这个模型的出现google的colab可能又要增加一些限制了。 从 DALLE 到Stable Diffusion 我们前面的文章也介绍过 OpenAI 的 DALLE-2 模型还有他的开源实现,它可以让我们从文本中创建高质量的图像。 但是DALLE2是收费的用户只有一些免费的额度,如果免费额度使用完毕就
Google Colab是谷歌开放的一款研究工具,是Google Research团队开发的一款产品,Colab是一种托管式Jupyter笔记本服务。借助Colab可以免费在GPU上开发深度学习应用程序。 免费的GPU配置如下:
对于初学机器学习的人,即使你没有很好的硬件,也可以利用谷歌的免费资源来跑程序。如果有人能把Colab资源全部汇总起来就好了。
Google Colab是帮你快速了解Python代码的利器,你可以直接在上面运行一些好玩好用的Jupyter Notebook项目。
Google Colab 是帮你快速了解 Python 代码的利器,你可以直接在上面运行一些好玩好用的 Jupyter Notebook 项目。
随着各种大语言模型(LLM)的涌现和 AI 技术变得越来越普遍,大家对于向量数据库的需求也变得越来越多。作为大模型的记忆体,向量数据库不仅可以帮助解决 LLM 面临的最大问题——缺乏特定领域知识和最新数据,还可以赋能相似性搜索应用,如产品推荐、以图搜图、文本语义搜索等。
为什么使用colab 1.云端使用,打开即用 2.关联google云端硬盘 3.免费GPU资源。 4.容易分享你的代码,配合教学,学习很方便 例子1::下载图片到你的云端硬盘 from google.colab import drive # Import a library named google.colab drive.mount('/content/drive', force_remount=True) %cd /content/drive/MyDrive #change directory to
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
https://www.kdnuggets.com/2018/02/essential-google-colaboratory-tips-tricks.html
作为ChatGPT之前的版本,GPT-2是由OpenAI于2019年发布的人工智能技术,它可以自动生成文本,理解语言并生成连贯的文本回应。它可以用于各种文本生成任务,如文章创作、对话生成和翻译等。它是一个在github的开源项目。
在本节中,您将基于从上一节中获得的理解,并开发更新的概念并学习用于动作识别和对象检测的新技术。 在本节中,您将学习不同的 TensorFlow 工具,例如 TensorFlow Hub,TFRecord 和 TensorBoard。 您还将学习如何使用 TensorFlow 开发用于动作识别的机器学习模型。
选自Medium 作者:Franklin He 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、路 本文介绍了如何在 Google Colab(Google 提供免费 GPU 的机器学习环境)上运行 StarCraft II 机器学习项目,包括过程中遇到的问题和作者提出的解决方案。 如果你想开始使用 FREE StarCraft II 机器学习环境,请先完善 GPU 硬件,您可以看一下我的 Google Colab notebook:https://colab.research.google.com/dri
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
在第一篇关于AI绘图的文章中,我主要介绍了stable diffusion的各种使用方法
导读:本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个 Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook Colab的操作类似于jupyter notebook Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中,并且可以共享
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
有消息显示,Google已于近日悄悄禁止了其在 Colaboratory(Colab)服务上的深度伪造(Deepfake)项目,这代表以Deepfake为目的大规模利用平台资源的时代或已画上句号。
最近时间发现,如果用本机跑图片分类的话,实在是跑不动,跑得太慢了,服务器也不快。之前在搞了一通cuda、cudnn之后,还是觉得慢,而且cuda对MacOS太不友好了。
Stable Diffusion是一个强大的图像生成AI模型,但它通常需要大量调整和提示工程。Fooocus的目标是改变这种状况。
WebP 的优势体现在它具有更优的图像数据压缩算法,能带来更小的图片体积,而且拥有肉眼识别无差异的图像质量;同时具备了无损和有损的压缩模式、Alpha 透明以及动画的特性,在 JPEG 和 PNG 上的转化效果都相当优秀、稳定和统一。
世界的经济活动在病毒的冲击下陷入了历史罕见的停滞中,但研究并没有放慢其狂热的步伐,尤其是在人工智能领域。今年的论文中除了一般的研究结果外还强调了许多重要方面,例如道德方面、重要偏见、治理、透明度等等。人工智能和我们对人脑及其与人工智能的联系的理解不断发展,显示出在不久的将来改善我们生活质量的有前景的应用。不过,我们应该谨慎选择应用哪种技术。
如果你觉得还不错,那么可惜了,这套房实际并不存在,从图片到文字,甚至发布人的头像,全都是计算机自己生成的。
还记得前些日子轰动一时的 BigGAN 模型吗?生成对抗网络(GAN)作为当前最热门的技术之一,最近在图像生成方面的成果颇受人关注。近日,由 DeepMind 和赫瑞瓦特大学组成的科研人员公布的 BigGAN 模型,被称为“史上最强 GAN 生成器”,可合成食物照片、风景肖像和动物照片,其图片效果十分逼真,在 ImageNet 的测评集上从之前的最高分 52.52 提升到 66.3,效果提升非常显著。
切换暗黑模式、读取 CSV 文件… 这些非常实用的小技巧为开发者使用谷歌 Colab Notebooks 提供了便利。
当我们在 colab 上尝试一些临时的东西时,我们会创建一堆杂乱、没有标题的 Notebook。
本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程,通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码,为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
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