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#网络#运维
深度学习 06_图像金字塔(OpenCV系列)

图像金字塔是图像中多尺度表达的一种,最主要用于图像的分割,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。简单来说, 图像金字塔是同一图像不同分辨率的子图集合.图像金字塔最初用于机器视觉和图像压缩,一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示,而顶部是低分辨

#opencv#深度学习#计算机视觉
paddle-OCRv2预测部署

本章主要介绍PP-OCRv2系统的高性能推理方法、服务化部署方法以及端侧部署方法。根据不同的场景挑选合适的预测部署方法PP-OCRv2系列模型在不同场景下的推理方法Paddle Inference、Paddle Serving、Paddle Lite的推理部署开发方法在前面几个章节中,我们通过模型训练的方法,得到了训练好的模型,在使用它去预测的时候,我们首先需要定义好模型,然后加载训练好的模型,再

#深度学习#python#机器学习
Python 笔记02 (网络交互 TCP/UDP)

TCP(传输控制协议)和UDP(用户数据报协议)是两种常见的互联网传输协议。

#python
涛思数据库调整保存时长

涛思数据库调整数据可写入时长为60天,之前限制了只保存30天数据,超时后报错。

#涛思数据#大数据
01- 综述 (目标检测)

经过1*1*64的卷积以降低特征图的维度,得到26*26*64的特征图,然后经过pass through层的处理变成13*13*256的特征图(抽取原特征图每个2*2的局部区域组成新的channel,即原特征图大小降低4倍,channel增加4倍),再与13*13*1024大小的特征图连接,变成13*13*1280的特征图,最后在这些特征图上做预测。由于图片中的物体都倾向于出现在图片的中心位置,若

#目标检测#深度学习#人工智能 +2
17- TensorFlow实现手写数字识别 (tensorflow系列) (项目十七)

optimizer: 优化器: 主要有: tf.train.AdamOptimizer , tf.train.RMSPropOptimizer , or tf.train.GradientDescentOptimizer .loss: 损失函数: 主要有:mean square error (mse, 回归), categorical_crossentropy (多分类) , and binary

#tensorflow#深度学习#python +1
21- PyTorch通过CNN实现手写数字识别 (PyTorch系列) (项目二十一)

使用GPU进行训练把模型转移到GPU上将每一批次的训练数据转移到GPU上# 定义损失函数# optimizer 优化器, 防止过拟合# 训练过程total = 0# 把数据放到GPU上# 梯度清零loss.backward() # backward 反向传播# 计算损失过程# 循环完一次后, 计算损失# 测试数据的代码# 计算损失# 计算平均损失# 打印输出# 执行操作 # 可以打包一个histo

#深度学习#pytorch#cnn +2
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