一边记录一边看，这段实习跑路之前运行完3DGAN，弄完润了，现在开始记忆八股1.CLIP模型的主要创新点：图像和文本两种不同模态数据之间的深度融合、对比学习、自监督学习2.等效步长是每一步操作步长的乘积3.卷积层计算输入输出的公式： 4.a=np.random.randn(3,3) b=np.random.randn(3,1) ，那么c=a*b的维度应该是，*是元素乘法，会触发广播机制，b会变为形
在云服务上，私有化部署qwen2.5-vl视觉大模型
在近几年一些SOTA的异常检测算法中，很多都是基于扩散模型diffusion model的，同时很多论文的思路都放在了生成逼真的异常图像来辅助异常检测上，例如CVPR2024 RealNet、ECCV2024 GLAD等。开始时不太理解异常检测为什么要把重点放到异常合成/异常生成上，借助RealNet论文与deepseek简单写下自己的理解：在异常检测任务中，生成异常样本的主要目的是弥补真实异常数
TextIn具备先进的版面分析技术，能够准确还原复杂扫描文件，无论是多栏文本还是带有图表的内容，TextIn都能实现清晰稳定的输出。但在实际应用中，企业有大量数据在PDF、扫描件、图片、网页等非结构化文档中，这些多来源、多格式、多版式布局的非结构化数据，很难被大模型准确解析，从而引发大模型生成式答案幻觉。TextIn是一款专注于文档解析的工具，它能够快速、准确地解析各种格式的文档，包括 PDF、W
微软发布视觉Agent解析框架**OmniParser最新版本V2**，可将OpenAI（4o/o1/o3-mini）、DeepSeek（R1）、Qwen（2.5VL）、Anthropic（Sonnet）等大模型，转化为“计算机使用智能体”（Computer Use Agent）。本篇文章将介绍如何在本地linux部署安装OmniParser-V2。
在大型AI模型训练中，无论是多GPU/TPU集群的并行计算，还是分布式节点的数据交互，均需严格的时间对齐。为适配未来AI算力集群、解决边缘计算及各行业时延难题，赛思将不断精进自身时钟同步技术实力，提高产品及解决方案适应性的广度和深度，高效赋能全行业发展。，应用场景辐射5G/6G通信、电力能源、安防、金融证券等社会基建行业和AI、元宇宙、物联网、区块链、自动驾驶、智慧城市等新兴未来产业。作为当前AI
PiscTrace作为开放式的视图分析平台提供了固定格式的类型参数支持个性化定制处理需求，本文一步步的实现光流分析按照不同需求根据DeepSeek的代码处理视频生成数据。
在现代软件开发中，快速定义视图处理逻辑是提高开发效率的关键。DeepSeek 和 PiscTrace 是两个强大的工具，分别通过代码生成和编程接口调试，帮助开发者快速实现复杂的视图处理逻辑。本文将介绍如何结合 DeepSeek 的代码生成能力和 PiscTrace 的编程接口调试功能，迅速定义视图处理。DeepSeek 是一款基于 AI 的代码生成工具，能够根据自然语言描述或简单示例生成高质量的代
github address1、性能监测，优化Model Analyzer section帮助你了解model 的 GPU内存使用率 — you can decide how to run multipe models on a single GPU.提供analysis Concurrency: 1, throughput: 62.6 infer/sec, latency 21371 usec
以上代码展示了如何使用Python和MediaPipe库来实现眼动检测和姿态检测。你可以根据需要进一步优化和扩展这些代码，例如添加更多的关键点检测、姿态估计、或者将检测结果用于其他应用场景。以下是一个简单的实现思路，使用OpenCV和MediaPipe库来实现眼动检测和姿态检测。# 在图像上绘制姿态关键点mp.solutions.drawing_utils.draw_landmarks(眼动检测可
一文全面解读DeepSeek，从技术原理到行业应用，从性能基准到部署方案，从生态合作到应用建议，全方位解读deepSeek
本文主要介绍了LMDeploy 是如何本地部署大模型，并且以deepseek为例，从环境搭建，模型选择，推理，部署，量化全流程保姆级从0到1详细记录了每个过程。它是一个专为大语言（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）设计的高效部署工具箱，可以帮我们轻松玩转各种大模型，让我们对于大模型应用游刃有余，如鱼得水，挥洒自如。
HDR成像技术
瑞芯微电子Rockchip（以下简称瑞芯微），瑞芯微电子成立于2001年，总部位于福州，在深圳、上海、北京、杭州、香港及台湾均设有分支机构，是中国专业的集成电路设计公司。丰富的加解密引擎：支持TrustZone技术、支持多个密码引擎，含国密、支持安全OTP、支持安全启动、支持安全操作系统。AI算力高：NPU MAC利用率提升20%以上、DDR带宽减少30%、网络模型架构支持更丰富、配套AI算法。1
RD++通过提出伪异常机制、多个投影层的集成、紧凑正常特征和异常特征缓解的多任务学习，提升了RD的性能。
如 DCNv1 和 DCNv2 论文所述，DeformConv 相比常规卷积的参数量和计算量增加不多，但对网络的提升很大。然而，DeformConv 的计算模式并不利于高效实现，给网络带来的开销比纸面数值大：常规卷积可以采用 Implicit GEMM 的形式，非常高效；DeformConv 需要离散访存和插值，增加了 IO 量和内存占用。在 Torchvision 以及其他框架中，DeformC
图像细化（Image Thinning），一般指二进制图像的骨架化（Image Skeletonization） 的一种操作运算。细化是将图像的线条从多像素宽度减少到单位像素宽度过程的简称；骨架提取与图像细化类似，都是指将二进制图像中一部分像素去掉后，剩下的像素仍然能保持原来的形状，形成图像的骨架。Zhang-Suen算法是一种经典的细化算法，后续很多的算法是在其基础上进行改进的。在很多的图像处理
说起工业相机的接口，主要有三种类型，第一种是镜头接口，用来固定相机跟镜头的，也称为卡口；第二种是数据接口（控制），用于传输拍摄到的相机数据（控制相机）；第三种是电源接口（控制），是提供相机电源（控制相机）。
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件, 工业相机一般安装在机器流水线上代替人眼来做测量和判断，选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，而选择哪种或者什么型号的相机，也主要是判断相机镜头的适配。首先，相机怎么选。1、相机分辨率：根据对图像精度的要求来选择相机的分辨率2.、案例分析2.1、 已知条件待检测物体大小30mm*20mm检测精度0.01mm视野范围35mm*25mm2.2.、计算相
本文将详细介绍DeepLabv3+这一图像分割模型的基本原理、关键公式，并给出了PyTorch的实现代码
摘要：光场图像分辨率低的原因之一是光场空间分辨率和角度分辨率之间存在相互制约。光场超分辨率技术旨在从低分辨率光场图像中重建出高分辨率光场图像。基于深度学习的光场超分辨率方法通过学习高、低分辨率光场图像之间的映射关系来提升图像的质量，突破了传统方法计算成本高、操作复杂的限制。本文对近年来基于深度学习的光场超分辨率技术研究进展进行了全面综述，梳理了网络框架和典型算法，并进行了实验对比分析。最后，总结了
此项目halcon检测字符基于神经网络感知,并显示。
YOLOV3模型训练自己的数据集，并部署到K210上，零基础即可上手。
在我们深度学习算法训练中最长出现的就是 GPU利用率偏低，甚至经常出现 nvidia-smi一打开，GPU利用率为0%，隔很久才跳动一次，这究竟是为什么呢？笔者为你一一揭晓答案！做到这些，能够解决我们训练中 99%的 训练速度慢问题， 和 GPU利用率偏低问题。喜欢文章，关注公众号：人工智能私房菜。
Pytorch学习--神经网络--损失函数与反向传播
由初步检测所得的目标候选区域虽然已经较为可靠，能够抑制99％的误报事件，但由于虚警基数庞大，而正常入侵事件发生的次数较少， 因此误报率较高。精确检测的具体流程如下图所示。过滤不满足如下条件的轨迹： ＩＯＵ（ｂｏｘＮ，ｐａｄ（ｂｏｘ１，ｒ））≤ ＩＯＵｍａｘ Ｖａ ＜ １ Ｎ∑ Ｎ ｔ＝１ { ‖ｖｔ‖ ＜Ｖｂ （１） 其中，ｂｏｘｔ和 ｖｔ分别为 ｔ时刻运动物外接矩形框和 速度，可由 ｘｔ获得。此
实现对图像的角点检测，编写Python程序能够对输入图像进行角点检测，并返回角点检测的结果，并且在可视化显示输出结果。使用的是pycharm，提前导入numpy和opencv库。
从Inception最初提出到Xception，网络深度和网络宽度都不断增加。深度方面，出现了由多层卷积组成的子模块，多层子模块再构成的主模块，此外还利用残差连接的方式缓解梯度消失，为深层网络的应用提供可能。宽度方面，利用不同卷积核处理原始特征，并将处理后的特征进行拼接，其样式更加丰富。整体来说，虽然从单独一个模块的角度来说利用深度可分离卷积等方法使得训练速度加快，但是由于网络深度加深整体运行速度
这些超参数的设置是深度学习中的关键，理想的配置通常需要多次实验和细致观察。
目标检测是解决图像中的物体是什么，在哪里的问题；R-CNN利用候选区域+卷积神经网络的方法，解决了图像中的定位问题，对于小规模数据集的问题，R-CNN利用AlexNet在ImageNet上预训练好的模型，基于迁移学习的原理，对参数进行微调。将我们的候选区域压缩到227*227，输入到神经网络中获得4096维的矩阵，每个候选区域都有一个矩阵。第一步：首先会有很多候选框区域，这些区域是由图像分割的方法
工业领域经常出现的专业词汇，新入门的朋友可能会有些困惑，一下子理解不了，今天我们简单说明一下。传统算法传统算法（traditional algorithm）是自定义规则函数来计算（显式编程），定义每个可能的方案以及该方案发生时的操作。简单举例：通过输入西红柿和土豆的特征，比如西红柿是红色的，土豆是黄色的，所以计算机可以通过颜色特征来识别分类西红柿和土豆。（当然实际上可能是多个特征以及不同的权重参数
本博客深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的田间杂草检测系统，其中核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详细介绍了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，以及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行田间杂草检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5
机器视觉和计算机视觉的区别和联系
YOLOv10口罩检测系统是一款基于深度学习的实时目标检测系统，专门用于识别是否佩戴口罩。采用YOLOv10（You Only Look Once, Version 10）最新的神经网络架构，系统可以高效地从图像和视频流中快速检测并分类“佩戴口罩”、“未佩戴口罩”以及“错误佩戴”等多种情况。该系统具备高精度、高效率和低延迟的特点，非常适合部署在各种场景中，如公共场所监控、企业出入口管理、学校、医院
HOG+SVM进行行人检测代码参考+数据集来源：https://github.com/FrankMa123/-注意使用的scikit-learn库的版本为0.22，高于该版本的scikit-learn库，代码会报出错误（joblib库无法正常使用）本文：主要对原作者的代码进行注释，以便于理解HOG+SVM检测，并有利于将该模型应用到其他分类。致敬原作者！！！一、config.py#包含人的图片数据
视觉检测
——视觉检测
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