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计算机视觉研究院 | Bearing-DETR:一种基于RT-DETR的轻量化轴承缺陷检测深度学习模型

将这一技术整合到我们的网络中,标志着深度学习在轴承缺陷检测这类复杂任务中的应用迈出了重要一步,同时凸显了该模型的灵活性及其在更广泛工业场景中的应用潜力。它在高目标密度与高缺陷多样性条件下的增强检测能力,凸显了其适用于复杂工业环境的部署价值——此类环境中,多样且细微的缺陷检测至关重要。的引入是为了提升模型在复杂工业图像中对缺陷相关特征的聚焦能力,相比标准注意力机制,它能更有效地适配不同形状与尺寸的缺

#计算机视觉#深度学习#人工智能 +2
python | nicegui,一个非常好用的 Python 库!

nicegui是一个Python库,为开发者提供了一种极其简便的方式来构建现代化Web用户界面。与传统Web开发不同,使用NiceGUI无需编写HTML、CSS或JavaScript代码,开发者只需使用熟悉的Python语法即可创建响应式、美观的Web应用。NiceGUI基于FastAPI和Socket.IO构建,具备高性能和实时通信能力,同时保持极简的API设计理念。

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#python#开发语言#数据可视化 +3
Coggle数据科学 | 强化学习+ RAG:从基础到优化的完整实现(建议收藏!)

在本篇博客中,我们将通过使用我们自己的强化学习(RL)奖励系统来改进我们最简单的检索增强生成(RAG)模型的实现,从而将事实性查询的检索质量从53%提升到84%。

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#linux#人工智能
Coggle数据科学 | 小白学大模型:LogitsProcessor 文本可控生成

LogitsProcessorZoo 是一个强大的工具库,它为大语言模型的输出控制提供了多种实用的 logits 处理器(logits processor)。这些处理器能够在模型生成文本的过程中,对 logits(即模型输出的原始概率分布)进行调整,从而引导模型生成更符合用户需求的文本。:Hugging Face 的 transformers 库,广泛应用于自然语言处理任务。vLLM:一个高效的推

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#人工智能#transformer#算法 +1
python | segno,一个神奇的 Python 库!

二维码已成为现代生活中不可或缺的一部分,从支付到登录,从信息分享到物联网设备配置,二维码以其高效和便捷广泛应用于各个领域。对于 Python 开发者来说,Segno 是一个强大且灵活的二维码生成库。它提供了多种功能,包括生成高质量的静态和动态二维码、支持多种标准格式,并允许高度定制化。Segno 的设计注重易用性,帮助开发者快速实现复杂的二维码生成需求。

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#python#开发语言#transformer +3
极市平台 | 深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现

本文详细介绍了深度强化学习中的软演员-评论家算法(SAC),包括其数学原理、网络架构设计以及PyTorch实现。

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#算法#pytorch#人工智能 +4
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接

OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配的图像拼接。基于模板的图像拼接特点和适用范围:图像有重合区域,且待拼接图像之间无明显尺度变化和畸变。常用实例:两个相邻相机水平拍摄图像拼接。优点:简单、快速(相比于SIFT特征匹配拼接)。

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#人工智能#opencv#深度学习 +4
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍

本篇文章是Stitcher类的扩展介绍,通过例程stitching_detailed.cpp的使用和参数介绍,帮助大家了解Stitcher类拼接的具体步骤和方法。

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#人工智能#opencv#深度学习 +4
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌

在本文中,我们将探讨如何使用 Python 中的 YOLO(You Only Look Once)和 EasyOCR(Optical Character Recognition)从视频文件中实现车牌检测。这种方法利用深度学习实时检测和识别车牌。

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#人工智能#opencv#深度学习 +3
OpenCV与AI深度学习 | 水下检测+扩散模型:或成明年CVPR最大惊喜!

扩散模型:是一类生成模型,通过逐步向数据中添加噪声并训练模型逆向还原的方式,生成新的样本或重建原始数据。

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