掌握三种主流的深度学习模型部署框架，实现模型在CPU、GPU、AMD等不同平台硬件上加速推理最佳性能。OpenCV学堂已经推出OpenVINO、TensorRT...

在网络安全设备部署深度学习模型需要通过真实场景的数据进行实验测试，一方面需要保证在真实场景数据的检测准确率，另一方面需要保证部署AI模型的运行性能。本节将介绍几...

基于YOLO模型在自定义数据上做训练，实现对特定目标的识别和检测，是CV领域非常经典的任务，也是AI项目落地最热门的方向之一。

2024年4月13日，新加坡国立大学Yurui Chen等人在Bioinformatics上发表文章Hi-GeoMVP: a hierarchical geom...

PyTorch-Wildlife是一个用于创建、修改和共享强大 AI 保护模型的平台。这些模型可用于各种应用，包括相机陷阱图像（当检测到动物经过时进行拍照）、俯...

说明：包含 609 个栅格图块：包含 609 个栅格图块（每个 100x100 公里），显示深度学习分类在 10 米空间分辨率下的结果。

目前，Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架，这些框架旨在帮助开发者构建先进...

大模型在深度学习中的应用已经变得日益广泛和深入，其庞大的参数规模和复杂的结构赋予了其强大的数据处理和学习能力，为深度学习领域的多个任务提供了有效的解决方案。

卷积神经网络结构的设计主要朝着两个方向发展，一个是更宽的网络（代表：GoogleNet、VGG），一个是更深的网络（代表：ResNet）。但是随着层数的加深会出...

大模型在深度学习中的应用已经变得日益广泛和深入，其庞大的参数规模和复杂的结构赋予了其强大的数据处理和学习能力，为深度学习领域的多个任务提供了有效的解决方案。

在深度学习的世界里，注意力机制（Attention Mechanism）是一种强大的技术，被广泛应用于自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。它可以帮助...

首先，我们需要导入所需的Python库：PyTorch用于构建和训练深度学习模型，Torchvision用于加载预训练模型和数据处理。

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种无监督学习的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014...

自动编码器（Autoencoder）是一种无监督学习的神经网络模型，用于数据的降维和特征学习。它由编码器和解码器两个部分组成，通过将输入数据编码为低维表示，再从...

PaddlePaddle 是由百度公司自主研发的深度学习框架。它以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集核心框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具...

最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络CNN的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像，即一般要求训练图像中都要有精确的分割结果。

场景解析对于无限制的开放词汇和不同场景来说是具有挑战性的。本文使用文中的 pyramid pooling module 实现基于不同区域的上下文集成，提出了PS...

卷积网络被大规模应用在分类任务中，输出的结果是整个图像的类标签。然而，在许多视觉任务，尤其是生物医学图像处理领域，目标输出应该包括目标类别的位置，并且每个像素都...