深度学习已经成为了人工智能领域的一股重要力量，而深度学习框架则是在这个领域中进行研究和应用的必备工具。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras、Theano和Caffe等，其中TensorFlow和PyTorch是最受欢迎的两个框架。本文将着重介绍这两个框架的优缺点以及应用领域。

人工智能、ai、深度学习已经火了很长一段时间了，但是还有很多小伙伴没有接触到这个行业，但大家应该多多少少听过，网上有些兼职就是拿电脑拉拉框、数据标注啥的，其实这就是在标记样本，供计算机去学习。所以今天跟大家分享下如何使用Labelimg去自己标记深度学习样本。

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是在图像或视频中定位并识别出特定的物体。目标检测模型通常需要同时确定物体的位置和类别。

由于Python拥有强大且丰富的类库，语法简单，效率高而被广泛运用于网络爬虫，很多人都是通过爬虫认识Python。因为小编最近正在做目标识别相关的项目，所以需要大量的训练样本集，从网页上一个个下载又太慢，所以就想到编写一个程序实现网页图片的批量下载。

在计算机视觉领域，语义分割和目标检测是两个关键的任务，它们都是对图像和视频进行分析，但它们之间存在着明显的区别。本文将通过图像示例，详细阐述语义分割和目标检测之间的差异。

OpenCV作为一个强大计算机视觉库被各个领域广泛应用，今天分享下cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgproc\s报错信息以及解决办法。

遥感中深度学习的一个常见用途是对象检测（目标识别）。也就是说，识别特定对象，例如车辆和人造结构。对象检测将特征定位在对象级别，而不是像素级别。对象是具有相似空间、光谱和纹理特征的像素组。相比之下，像素分割是逐个像素地定位特征。对象检测不仅提供特征的位置，还提供形状、面积、长度等特征。本教程使用ENVI深度学习来训练对象检测模型以在航拍图像中找到特定目标。

栅格转面报错：ERROR 000864输入栅格: 输入不在定义的属性域内。 ERROR 000863: 无效的 GP 数据类型

使用Python和IDM批量下载哨兵二号数据

遥感中深度学习的一个常见用途是对象检测（目标识别）。也就是说，识别特定对象，例如车辆和人造结构。对象检测将特征定位在对象级别，而不是像素级别。对象是具有相似空间、光谱和纹理特征的像素组。相比之下，像素分割是逐个像素地定位特征。对象检测不仅提供特征的位置，还提供形状、面积、长度等特征。本教程使用ENVI深度学习来训练对象检测模型以在航拍图像中找到特定目标。