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AI news by Smartone AI
利用生成对抗网络生成海洋塑料合成图像
问题陈述过去十年来，海洋塑料污染一直是气候问题的首要问题。海洋中的塑料不仅能够通过勒死或饥饿杀死海洋生物，而且也是通过捕获二氧化碳使海洋变暖的一个主要因素。近年来，非营利组织海洋清洁组织（Ocean Cleanup）多次尝试清洁环绕我们海洋的塑料
2022年最新深度学习入门指南
概述1. 深度学习是用于处理视觉相关任务的强大的方法。2. 卷积神经网络是一种深度学习模型，我们用它来处理与计算机视觉相关的应用程序。3. 在本指南中，我们将探索 CNN 的工作原理以及它们如何应用于图像分类任务
使用 PoseNet 和实时深度学习项目进行姿势检测
介绍深度学习是机器学习和人工智能的一个子集，它模仿人类获取某些类型知识的方式。它本质上是一个具有三层或更多层的神经网络。深度学习有助于解决许多人工智能应用程序，这些应用程序有助于提高自动化程度，在无需人工干预的情况下执行分析和物理任务，从而创建智能的应用程序和技术
基于EAST和Tesseract的文本检测
目录导言现实世界问题说明问题陈述业务目标和约束条件可用于文本检测和识别的数据集数据集概述和说明探索性数据分析（EDA）深度学习时代之前的文本检测方法EAST（高效精确的场景文本检测器）示范实现模型分析与模型量化部署今后的工作1．介绍在这个数字化时代，从不同来源提取文本信息的需求在很大程度上增加了
一文了解padding在深度学习模型中重要吗？
本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列欢迎关注CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言本文介绍了两个实验,展示了padding在深度学习模型中的影响。实验一卷积是平移等变的:将输入图像平移 1 个像素,输出图像也平移 1 个像素(见图 1)
一文学会以极低的 FLOPs 改进图像识别
前言:这篇论文旨在以极低的计算成本解决性能大幅下降的问题。提出了微分解卷积,将卷积矩阵分解为低秩矩阵,将稀疏连接整合到卷积中。提出了一个新的动态激活函数-- Dynamic Shift Max,通过最大化输入特征图与其循环通道移位之间的多个动态融合来改善非线性
一文带你重新思考BatchNorm中的Batch
前言公众号在前面发过三篇分别对BatchNorm解读、分析和总结的文章(文章链接在文末),阅读过这三篇文章的读者对BatchNorm和归一化方法应该已经有了较深的认识和理解。在本文将介绍一篇关于BatchNorm举足轻重的论文
一文详解计算机视觉与深度学习的应用
全球汽车快讯 据外媒报道,当人们看风景或看图像时,他(她)们能够理解看到的内容——风景或照片内的目标。若该行为正在进行中,那么会发生什么呢?而一台计算机则仅能处理用于描述各像素颜色值的数字数据。对于某个人而言,从凌乱的桌面上识别出一块披萨,可谓毫不费力
计数和定位：一个纯粹基于点的框架
欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言:在人群中定位个体更符合后续高级人群分析任务的实际需求,而不是简单地计数。然而,现有的基于定位的方法依赖于作为学习目标的中间表示(即密度图或伪框)是违反直觉和容易出错的
如何使用深度学习进行脑肿瘤检测和定位？
问题陈述通过使用 Kaggle 的 MRI 数据集的图像分割来预测和定位脑肿瘤。将本文分为两个部分,因为我们将针对相同的数据集,不同的任务训练两个深度学习模型。这部分的模型是一个分类模型,它会从 MRI 图像中检测肿瘤,然后如果存在肿瘤,我们将在本系列的下一部分中进一步定位有肿瘤的大脑部分
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