python自动化标注工具+自定义目标P图替换+深度学习大模型（代码+教程+告别手动标注）
省流建议 本文针对以下需求： 想自动化标注一些目标 不再想使用yolo 想在目标检测/语意分割有所建树 计算机视觉项目 想玩一玩大模型 了解自动化工具 了解最前沿模型 自定义目标P图替换 … ...
基于对数谱图的深度学习心音分类
对心音信号进行一致长度的分帧，提取其对数谱图特征，论文提出了长短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(CNN)两种深度学习模型，根据提取的特征对心跳声进行分类。 心音数据集 影像学诊断包括心脏核磁共振成像(MRI)、CT扫描、心肌灌注成像。这些技术的缺点也很明显对现代机械、专业人员的要求高，诊断时间长。...
使用深度学习从分割图生成图像
一、前言使用 pix2pixHD 条件生成对抗网络 （CGAN） 从语义分割映射生成场景的合成图像。Pix2pixHD由两个同时训练的网络组成，以最大限度地提高两者的性能。生成器和鉴别器网络在训练期间相互竞争。当两个网络都无法进一步改进时，训练就会收敛。 二、下载视频数据集此示例使用CamVid 数...
深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解
深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景 在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输...
上海交通大学王宇光：几何深度学习和图神经网络的研究进展和趋势
以下为王宇光在机器之心 AI 科技年会上的演讲内容，机器之心进行了不改变原意的编辑、整理：大家下午好，我是上海交大自然科学研究院的王宇光。今天主要给大家介绍一下几何深度学习和图神经网络的研究进展，以及未来的技术趋势。我们知道几何深度学习是用于处理不同对象的深度神经网络，其结构和传统 CNN 相似，只...
深度学习相关概念：计算图与反向传播
在深度学习分类问题中，反向传播是一个重要的环节，它决定着模型是否能被训练，反向传播相当于一个负反馈，当一件事做完之后，会寻找当前事件做的不好的问题，进行回传，当下次在做的时候，进行优化。计算图 在了解反向传播之前，我们必须首先明白什么是计算图，当只有构...
「几何深度学习」从古希腊到AlphaFold，「图神经网络」起源于物理与化学
【新智元导读】最近大火的「几何深度学习」到底是怎么出现的？创始人Michael Bronstein发布系列长文，带你从头开始回忆。2016年，牛津大学教授、Twitter的图机器学习研究负责人Michael Bronstein发布了一篇论文，首次引入几何深度学习（Geometric Deep Lea...
深度学习入门（9）神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用 Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后，Y 经过激活函数转换后，传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换” 。将进行仿...
深度学习入门（8）激活函数ReLU和 Sigmoid的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
前言基于前两篇文章《深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则》《深度学习入门（7）误差反向传播计算方式及简单计算层的实现》计算图基础及其简单层的实现，本文主要介绍如何将计算图运用到神经网络中，通过定义一个类的方式用计算图实现激活函数的 ReLU层和 Sigmoid层，让其成为构成神经...
深度学习入门（6）误差反向传播基础---计算图与链式法则
1.计算图计算图将计算过程用图形表示出来。这里的图形是数据结构图。1.1用计算图进行计算 构建了计算图后，从左向右进行计算。就像电路中的电流流动一样，计算结果从左向右传递。到达最右边的计算结果后，计算过程就结束了。计算图计算流程：1.构建计算图。2.在计算图上，从左向右进行计算。第2歩“从左向右进行...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
产品推荐
社区圈子
最佳实践
