首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
首页标签图像识别

#图像识别

综合性的图像理解和分析服务

数字化转型 | 撤站的这些年,ETC门架的车型数据采集进展一直不快?

高速公路那点事儿

稽核软件平台应用平台通过数据接口对接入的ETC门架视频图像车辆识别采集系统的数据如:图像识别车牌数据、图像识别车型识别数据、图像识别轴数识别数据等与ETC门架上...

1200

用 ImageJ 对 Sebutape 贴片图像进行皮脂斑点自动量化分析(附参数设置与实战技巧)

Scivaro_科采通

在皮肤油脂(皮脂)研究中,Sebutape Patches 是一种常用的标准化采样工具。当贴附在皮肤表面一定时间后,皮脂分泌会在贴片上形成可视油斑点。

2100

用 Codex 修复我的开源图像识别项目:一晚上的 AI 编程体验

keyle

昨天晚上,我尝试了 OpenAI 的 Codex 编程助手。说实话,这次体验远超我的预期。作为一名技术博主和程序员,我一直对 AI 编程助手持观望态度,但这次试...

8410

向量相似度检索在智能驾驶领域的应用

liddytang

行业内智能驾驶技术发展到一定阶段既会存在数据挖掘的挖掘的需求,尤其针对边缘case的挖掘,如何利用互联网技术实现智能驾驶场景的挖掘是我刚入智能驾驶行业遇见的首要...

7910

【机器学习】大模型驱动的少样本学习及其在图像识别任务中的高效应用探索

E绵绵

此外,随着技术的发展,大模型在图像识别领域的应用也在不断拓展和创新。例如,通过引入更多的上下文信息、利用多模态数据融合等方法,可以进一步提升大模型在图像识别任务...

15910

Zero-Shot Learning(零样本学习)

jack.yang

利用结构化的知识库(如WordNet、DBpedia等)来提供类别之间的关系信息,帮助模型更好地理解新类别。例如,在图像识别中,如果模型知道“狗”是“动物”的一...

32610

C# TorchSharp 图像分类实战:VGG大规模图像识别的超深度卷积网络

郑子铭

电子书仓库:https://github.com/whuanle/cs_pytorch

15410

C# TorchSharp 图像分类实战:VGG大规模图像识别的超深度卷积网络

痴者工良

下面来编写图像识别测试,在示例项目 vggdemo 中自带了三张图片,读者可以直接导入使用。

13900

C# 深度学习框架 TorchSharp 原生训练模型和图像识别-手写数字识别

痴者工良

本章内容主要基于 Pytorch 官方入门教程编写,使用 C# 代码代替 Python,主要内容包括处理数据、创建模型、优化模型参数、保存模型、加载模型,读者通...

19010

C# 深度学习框架 TorchSharp 原生训练模型和图像识别-自定义网络模型和识别手写数字

痴者工良

本章主要参考《破解深度学习》的第四章,在本章将会实现一个数字分类器,主要包括数据加载和处理、模型训练和保存、预训练模型加载,但是内容跟 开始使用 Torch 一...

8500

C# 深度学习框架 TorchSharp 原生训练模型和图像识别

郑子铭

电子书仓库:https://github.com/whuanle/cs_pytorch

22710

C# 深度学习框架 TorchSharp 原生训练模型和图像识别-自定义网络模型和识别手写数字

郑子铭

本章主要参考《破解深度学习》的第四章,在本章将会实现一个数字分类器,主要包括数据加载和处理、模型训练和保存、预训练模型加载,但是内容跟 开始使用 Torch 一...

16410

推理大模型时代,TextIn ParseX助力出版业知识资产重构

合合技术团队

在大语言模型(LLM)与推理能力快速进化的技术浪潮下,出版机构沉淀数十年的非结构化数据资产,包括书籍、期刊、手稿及历史档案,正在焕发新的机遇。基于文档解析、NL...

13710

图表解析技术:逆向提取图表数据,需要哪几步?

合合技术团队

通过Office、编程语言库或是更丰富的生成工具,我们能够便捷地将数据绘制成美观、抓眼、适宜展示的图表,在各类汇报、讲演、宣传工作里起到比表格数字更直观的效果。

14710

《解锁HarmonyOS NEXT高阶玩法:艺术图像识别功能开发全攻略》

程序员阿伟

在当今数字化时代,AI技术不断拓展其应用边界,为各行业带来前所未有的变革。在艺术领域,AI图像识别技术能够帮助艺术从业者、爱好者快速识别艺术品风格、作者,甚至挖...

11310

七、MyBatis自定义映射resultMap

刘大猫

若字段名和实体类中的属性名不一致,但是字段名符合数据库的规则(使用_),实体类中的属性名符合Java的规则(使用驼峰)

19310
领券