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  • 【云驻共创】AI论文精读会第四期 目标检测之Dynamic RCNN:一种有效提升RCNN系列网络表现的动态训练方法

    的模型。(现在数据量的问题已经不是问题) 与识别任务不同,检测任务需要去检测图片中的物体的位置。检测位置有两种常用方法:(1):回归;(2):滑动窗。滑动窗使用CNN时,为了保持高分辨率,这些CNN一般只有两层conv和pool。作者也对滑动窗进行了实验,但作者使用的CNN 有 5层

    作者: 考过IE励志当攻城狮
    发表时间: 2021-07-27 02:50:54
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  • 基于昇腾CANN的卡通图像生成可在线体验啦!十分钟带你了解CANN应用开发全流程

    网络能够将自然图片转换为具有卡通风格的图片结果,并且保持原图片的内容信息。 图1 卡通图像生成整体架构 生成器结构 生成器采用自编码器,为全卷积结构,包括编码器如图2,解码器如图3。 图2 编码器结构 图3 解码器结构 编码器输入为真实图片,其架构由7&

    作者: 昇腾CANN
    发表时间: 2022-10-08 09:24:53
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  • 晒一晒之前活动获得的奖品

    这是之前的论坛活动获得的奖品之一的桌面小风扇七片扇叶组成的风扇,看起来就很帅气夏天就需要多给自己散散热避免宕机另外使用MindSpore掌中宝APP做一下实时的图片分类和分割,这结果,有点好玩想必是训练集里面没有这种小风扇(别说换个方向做infer,换个方向识别出来是牙刷……)

    作者: 御坂8080号
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  • 使用ModelArts实现照片动漫化

    # 进入数据目录,图片上传请以此路径为准 # /home/ma-user/work/AnimeGANv2 第四步 生成动漫画 运行后续的三段代码(部分截图)。 运行下面代码,即可显示项目运行结果选择项目中的其他图片或上传本地图片,替换代码中的用例图片,并运行。如出现Fil

    作者: Emma_Liu
    发表时间: 2022-06-14 07:25:17
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  • CCE集群新增节点时的问题与排查方法? - 云容器引擎 CCE

    e下,建议设置为/home/test,不要直接写到/home/下。 请注意“挂载路径”不能设置为根目录“/”,否则将导致挂载失败。挂载路径一般设置为: /opt/xxxx(但不能为/opt/cloud) /mnt/xxxx(但不能为/mnt/paas) /tmp/xxx /var/xxx

  • 创建Notebook失败,查看事件显示JupyterProcessKilled - AI开发平台ModelArts

    创建Notebook失败,查看事件显示JupyterProcessKilled。 图1 查看事件 原因分析 出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了,一般情况Notebook会自动重启的,如果没有自动重启,创建一直失败,请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。

  • 新建IIS站点 - 部署 CodeArts Deploy

    Information Services ( IIS,互联网信息服务 )。 IIS是一种服务,是Windows 2000 Server系列的一个组件。不同于一般的应用程序,它就像驱动程序一样是操作系统的一部分,具有在系统启动时被同时启动的服务功能。 在Windows主机新建IIS站点 表1 参数说明

  • 邮件 - 华为云WeLink

    WeLink可以显示多久的邮件? WeLink邮箱附件最大能传多少?支持哪些类型? 如何安装WPS查看邮件附件? WeLink支持添加多少张图片到邮件正文, 是否有大小限制? 新邮件到达提醒如何设置? 邮箱无法收件怎么办? 邮件发送失败? 忘记邮箱账号密码怎么办? 如何修改邮箱账号?

  • Python进阶(十九)-Python3安装第三方爬虫库BeautifulSoup4

    在做BS4爬虫练习时,新建的文件名为bs4.py,结果出现如下错误提示:   即ImportError: cannot import name BeautifulSoup一般有一下几种情况: 1. 在python2.x下安装的BeautifulSoup在python3.x下运行会报这种错,可用pip3 install

    作者: SHQ5785
    发表时间: 2020-12-30 00:31:59
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  • 创建云上消防通道占用作业 - 园区智能体 CampusGo

    是否必选 类型 说明 image_compression_ratio 否 Int 对应控制台的界面参数“图片压缩比”。 图片压缩百分比,取值范围为[20,100]。 默认值:90,表示图片压缩比为90%。 render_result_sw 否 Int 对应控制台的界面参数“目标框渲染开关”。

  • TaiShan 2280 V200上使用Oralce官网JDK,工作流引擎生成的png流程图异常。

    java;/opt/jdk1.8.0_211/bin/java drawCircle 3. 1.jpg为原始图片,normal.jpg为原始图片上生成正常圆图片,abnormal.jpg为原始图片上生成异常圆图片 原因分析: Oralce官网jdk1.8.0_211虽然有arm版本,但在TaiShan

    作者: way
    发表时间: 2019-07-25 19:55:24
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  • 《智能系统与技术丛书 深度学习实践:基于Caffe的解析》—3Caffe的简单训练

    在Caffe的使用过程中,转换训练数据可能是我们要做的第一步。原始数据往往是图片文件,比如jpg、jpeg、png、tif、bmp等格式,每张图片的具体尺寸有可能都不一样。Caffe中经常使用的数据类型是LMDB或者LevelDB,因此这就产生了一个问题:如何从原始图片文件转换成Caffe可以接收的db数据输入格式?

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-06-02 15:31:42
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  • 用Python发一个优雅的朋友圈,1行代码搞定

    最近很多P图软件实现了一个效果:把一张图片分成9张,如下图所示。👇 切割之前的朋友圈 切割之后的朋友圈 我们一起来看一下,如何用1行Python代码实现~ 代码说明 实现这个功能的是第三方库:poimage,下载命令如下: pip install poimage 下载以后,切割图片只需要下面这1行代码:

    作者: 程序员晚枫
    发表时间: 2023-10-24 22:49:00
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  • Vue进阶(四十五):精解ES6 Promise 用法

    requestImg函数会异步请求一张图片,我把地址写为"xxxxxx",所以肯定是无法成功请求到的。timeout函数是一个延时5秒的异步操作。我们把这两个返回Promise对象的函数放进race,于是他俩就会赛跑,如果5秒之内图片请求成功了,那么遍进入then方法,执行正常的流程。如果5秒钟图片还未成功返

    作者: SHQ5785
    发表时间: 2020-12-29 23:02:47
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  • 精解 ES6 Promise 用法

    requestImg函数会异步请求一张图片,把地址写为"xxxxxx",所以肯定是无法成功请求到的。timeout函数是一个延时5秒的异步操作。把这两个返回Promise对象的函数放进race,于是他俩就会赛跑,如果5秒之内图片请求成功了,那么遍进入then方法,

    作者: SHQ5785
    发表时间: 2023-01-12 00:48:01
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  • 精解 ES6 Promise 用法

    requestImg函数会异步请求一张图片,把地址写为"xxxxxx",所以肯定是无法成功请求到的。timeout函数是一个延时5秒的异步操作。把这两个返回Promise对象的函数放进race,于是他俩就会赛跑,如果5秒之内图片请求成功了,那么便进入then方法,

    作者: SHQ5785
    发表时间: 2024-03-18 09:10:29
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  • 【智行100】正在“消失”的医院边界

    大大提高了医疗资源利用率。监控大屏(图片来源:宝安人民医院) 此外,宝安人民医院还应用华为云WeLink,为对口帮扶的西藏察隅县人民医院患者进行远程诊疗。1593334648863097127.jpg为西藏察隅县患者进行远程超声诊断(图片来源:宝安人民医院)  互联网医院未来可

    作者: 孙瑀蔓
    发表时间: 2020-06-28 16:59:07
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  • 基于文本字符的交易验证码识别0.98+解决方案

    种是CutMix,将图片的前半部分和另一张图片的后半部分做拼接。然后Label也做相应的拼接。 训练 训练是最重要的部分,这些修改在train_1.py中,我把我修改的地方列举出来: image_sizeh,image_sizew=240,600 将图片的Resize尺寸设置为240×600,放大了6倍。

    作者: AI浩
    发表时间: 2022-04-07 01:12:59
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  • 【MindSpore易点通】Windows上进行MindSpore的手写数字分类识别入门体验

    te对应的是6万张图片和6万个数字下标,载入数据后经过create_dict_iterator()转换字典型的数据集,取其中的一个数据查看,这是一个key为image和label的字典,其中的image的张量(高度28,宽度28,通道1)和label为对应图片的数字。2.2 数据

    作者: 埼玉
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  • 2020西安人工智能大赛TOP7获奖经验丰富分享-第一次做分割团队

    为992。预处理:策略一:(无清洗+CutMix+数据增强)使用原始切割图片,结合CutMix,多尺度训练,随机翻转,随机裁剪数据增强策略二:(数据清洗+数据增强)将原始切割图片中无效区域占比超过75%的图片删除,结合多尺度训练,随机翻转,随机裁剪数据增强2、特征提取模型选择:我

    作者: 大赛资料包小助手
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