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转载自公众号【谈人工智能】，转载请联系授权语音交互是指人与人、人与设备之间，通过自然语音进行信息传递的过程。人与人之间通过语音来传递信息、交流感情等等，其实就是一种最基本的人与人之间的语音交互。为什么VUI这个概念（Voice User Interface）在最近几年又变得的火起来了呢？因为人们发现除了人与人之间可以通过语音来交互之外，已经可以慢慢地对一些智能设备（如手机、智能音箱、车载系统等），
深度学习推理框架，方便开发者在设备上部署AI应用。
基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测
基于OpenPose的坐姿识别简单说，就是提取18个身体关节和17条连接关节的线，作为提取到的坐姿特征。介绍坐姿识别方法可以分为两类:基于传感器的方法和基于图像的方法。构建数据集一个提取人体姿势的工具是OpenPose。OpenPose人体姿态识别项目是卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University, CMU)基于卷积神经网络和监督学习开发的一个开源库，在caffe[14]框
源码编译安装openpose，使用pythonapi
在RKNN上实现人脸识别过程。模型采用RetinafaceMobilefaceNet。采用Python代码 在线实现
前言本文记录ubuntu18.04下openpose的安装过程。参考官方文档配置如下：CPU：i3-10100内存：DDR4 16GChipset：Q470GPU:RTX 2060 super 8GB一、安装前设置安装ubuntu18.04.5操作系统，为了加快安装依赖时的速度，可以将apt源更换为阿里源。root@AI-S2000:/home/ubuntu# mv /etc/apt/source
from 《tensorflow learn in one day》 by Krishna Rungta
我们将网络输出（包含 1000 个 ILSVRC2012 图像类别中每个类别的概率）放到 prob blob 中。在本教程中，你将学习如何使用 opencv_dnn 模块，利用 Caffe 模型动物园中的 GoogLeNet 训练网络进行图像分类。在前向传递过程中，会计算每个网络层的输出，但在本例中，我们只需要最后一层的输出。形状的四维 blob（即所谓的批处理）。将这些文件放到本程序示例的工作目
WindowsDNN模块需要opencv版本是3.3以上。配置VS环境加入opencv路径。代码逻辑：预设文件加载路径；加载图片；读取标签文件类别名称，存储到vector变量中。API调用caffe模型；输入图片数据需要格式转换；前向推理模型，得到结果；对结果数据进行reshape，找到结果中比例最大值位置信息；打印对应位置类别名称；main.cpp#include <opencv2/ope
问题:之前用conda 安装的OpenCV：使用OPenCV的dnn模块报错：net = cv2.dnn.readNet(args[“model”])cv2.error:OpenCV(3.4.2) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1534379934306\work\modules\dnn\src\dnn.cpp:3044: error: (...
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是通过计算机系统模拟人类智能的技术，涵盖学习、推理、问题解决和决策等能力。其核心目标是让机器执行通常需要人类智慧的任务。如需更具体领域的细节（如技术实现或行业案例），可进一步说明需求。函数获取用户输入的内容，存储在变量。函数获取用户输入的内容，存储在变量。将输入内容转换为大写，存储在。将输入内容转换为大写，存储在。函数输出处理后的结果
Caffe是由伯克利人工智能研究（BAIR）开发的深度学习框架，它是一个清晰、高效的框架，特别适合于卷积神经网络（CNN）的快速实现。Caffe强调速度和内存效率，这使得它在处理大规模图像数据时表现出色。它采用了一种基于protobuf的配置文件来定义网络结构和训练参数，这种方式简洁明了，易于理解和修改。在Caffe中，网络结构通过.prototxt文件定义。
训练自己的模型
sudo apt install libgtk2.0-dev pkg-configcmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -DBUILD_SHARED_LIBS=ON -DBUILD_opencv_python3=OFF DBUILD_opencv_python2=OFF -DWITH_CUDA=OFF ..
根据提示，知道是google-apputils没有安装，于是安装"sudo python -m pip install google-apputils"，安装完之后，再执行命令"sudo python -m pip install -r requirements.txt"没有出现错误，大功告成！
来源：深度学习初学者本文多图，建议阅读5分钟本文为神经网络可视化工具集锦。1. draw_convnet一个用于画卷积神经网络的Python脚本https://github.com/gwding/draw_convnet2. NNSVGhttp://alexlenail.me/NN-SVG/LeNet.html3.PlotNeuralNethttps://github.com/HarisIq...
利用opencv源文件安装时，可能会遇到缺少各种下载资料，在这里给大家附上链接。如果不报错的话默认是下载到 /home/bishuai/opencv-4.1.0/build/downloads/xfeatures2d/文件夹下。链接：https://pan.baidu.com/s/1FepQLrL2v_0FZrp3ZR8XSA提取码：bs0a里边有xfeatures2d下缺少的boostdesc_
**错误：**最近在复现同事的项目时，发现从第一次迭代到结束训练，网络精度基本为1，损失基本为0。**原因：**检查了相关文档，发现在制作标签文档时将标签相同数据写在了一起，导致前期读入数据时全是一个标签，误导了模型。**解决：**因此，为了保证模型效果，在准备训练集时，相关的内容尽量打乱后再放入网络。random.shuffle(data)...
绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个元素大于一定的值，例如0.7，我们就认为这个元素是1，即是有某种炎。像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。3，所以一般神经网络的输出要按一定的标准定义成另一种输出（像上面说的），看调整后的输出和期望输出是否一致，一致的话算正确，不一致算错误。其实神经网络的准
Caffe模型转昇腾离线模型（OM）的核心流程摘要：通过ATC工具将Caffe模型（.prototxt+.caffemodel）转换为昇腾处理器支持的.om格式，类似将传统菜谱翻译成智能厨具的标准化指令。关键步骤包括：指定芯片型号（--soc_version）、输入尺寸（--input_shape）等参数；使用MindStudio可视化工具辅助转换；通过AscendCL验证模型精度。常见问题如算子
说技术有点过了，不然怎么把各位骗进来呢，哈哈哈！！！不过确实真的不难，就是要处理好各种对应关系，废话不多说，上！额，计划有变，时间不多，希望能看懂，具体可以参考我的github仓...
参考的官方配置文档：GitHub - BVLC/caffe-windows1、环境准备环境清单：操作系统：Windows10Windows版Caffe源码Visual Studio 2015CMakePython3.5依赖包显卡：NVIDIA GeForce GTX 1650CUDA & cuDNN详细操作：①Windows版Caffe源码：官网下载，下载解压后，文件名是caffe-win
Ubuntu 新手初步探索，边学边整理边记录
随着技术的不断发展和生态系统的不断完善，WebAssembly将在未来的Web开发中发挥越来越重要的作用，为用户提供更加丰富和高效的Web体验。例如，Emscripten是一个流行的C/C++到Wasm的编译器，Rust语言也提供了对Wasm的原生支持。与JavaScript相比，Wasm代码在执行时可以接近原生代码的性能，特别适合处理复杂的计算任务，如图像处理、音频处理、游戏开发等。例如，未来可
参考：https://blog.csdn.net/z649431508/article/details/113425275。onnx转化caffe之后，修改prototxt文件，加上globalaverage和reshape层.量化时报错，kernel size is too large, kernel_h = 9。onnx转caffe报错没有globalaverage层。
深度学习有多厉害，就业前景有多开阔，我想每个学习计算机的人都能有所体会。Caffe、Tensorflow、Pytorch、Keras、mxnet等等深度学习框架，给了深度学习开发人员极大的方便，但他们部署起来却依旧较难！OpenCV自3.1版本其就在contrib中加入了DNN模块。到3.3版本时，将DNN模块由contrib提升到了正式代码块中。该DNN模块支持加载训练好的模型（即：这些模型需要
数据层名：AnnotatedData1、transform_param作用：数据变换transform_param {# 镜像，左右翻转mirror: true# 三个通道均值mean_value: 104.0mean_value: 117.0mean_value: 123.0#将输入图像resi...
3060/3090需要改变Nvidia驱动版本与cuda版本，升级到匹配版本，如果版本不匹配，即使编译成功会导致训练不收敛（亲测）。配置环境过程同https://blog.csdn.net/jdjjdjd/article/details/117731541碰到的问题为：编译opencv过程中报错，ippicv的包下载报错。由于翻墙的原因导致包下载出错，到opencv/3rdparty/ippicv
关于深度学习在图像识别上应用的学习笔记2仅是关于我在深度学习基础知识的学习过程中的一些整理，有错漏之处需要大家指出，谢谢二、深度学习的大体流程机器学习是将输入（比如图像）映射到目标（比如标签“猫”），这一过程是通过观察许多输入和目标的示例来完成的。深度神经网络通过一系列简单的数据变换（层）来实现这种输入到目标的映射，而这些数据变换都是通过观察示例学习到的。神经网络中每层对输入数据所做的具体...
Concat是将多个bottom合并成一个topslice层把一个bottom分解成多个topslice层三个参数:axis:默认为1，切分channel维度slice_dim:过时参数同axis,不支持负数slice_point：切分点,没有设置的时候则对axis进行均匀分解message SliceParameter {// The axis along which to s...
摘要：属于“你”那边的麦田 天空 河水 骏马 树木……会是什么颜色呢？
模型量化将模型的参数离散化，原本32bit的浮点数被映射到8bit的整数上，模型的大小压缩4倍左右；将计算层的输入进行离散化，原本32bit浮点数的乘加操作变为8bit的整数乘加操作，减少了模型推理的计算量，在cpu上能够有2到3倍的速度提升，在DSP上能够有10倍左右的速度提升。对于量化效果的提升，华为海思部门给出了更改caffe框架、使用量化库进行网络finetune的方法。鉴于caffe训练
浅谈深度学习框架---Tensorflow、pytorch、caffe、keras神经网络的层数越深，模型训练加上反向传播的代码实现就越繁琐，神经网络的框架就很有必要。框架的作用就是让你简化代码，提升开发效率。Theano是早期的深度学习框架，但是这个框架已经停止开发。caffe与keras是高层的深度学习框架可以快速地验证模型，Tensorflow与pytorch是底层的深度学习框架可以实现对神
来源于油管上的讲解视频由伯克利大学开发，代码是用C++编写的，但是提供了python和matlab的接口，可以用这两个编程语言实现；在训练和微调前馈模型时效果很好。bolb：将data和label封装在blob里面；layer：对应网上的层，比如hidden layer\inputlayer等；Net：整个网络构成；Solver：进行梯度更新的。不用写一个代码就可以训练网络！！但是，需要做的事情是
其次，在这一领域,OpenAI 和Google 显然占据先发优势和市场主导地位，它们不仅推动了文本大型语言模型的发展，而且逐渐形成了家族式的大型模型集群。最后，除了文本模型之外，代码预训练模型也成为一个新的研究热点，这些模型在代码相关任务上已经展示了出色的性能。大语言模型技术的快速发展，大语言模型已成为各大互联网公司制造影响力的重要工具。图中主要是从大模型文本预训练模型和大模型代码预训练模型的对比
Caffe学习（八） unbutun18.04下配置caffe-ocr鉴于https://github.com/senlinuc/caffe_ocr没有linux版本，这里记录下如何实现window版本转linux版本准备阶段https://github.com/senlinuc/caffe_ocrhttps://github.com/BVLC/caffe安装caffe这里主要是在unbutun上
基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类在昇腾310的推理过程
由于需要移植模型到比特大陆，华为昇腾这些平台。他们基本都支持caffe的模型，对其他模型支持不太好。用其他方法pytorch转caffe不然就是绕道太多，不然就是很多坑。这里记录一个最简单的方法：import torchimport torchvisionfrom pytorch2caffe import pytorch2caffedef SaveDemo():from torchvision.m
本文旨在浅析昇腾Al计算平台`CANN`的逻辑架构
训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移可能会造成自有实现的算子运算结果与用原生标准算子运算结果存在偏差。
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