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大V讲堂——开放环境下的自适应视觉感知
现有机器视觉学习技术通常依赖于大规模精确标注的训练数据。在典型实验室环境下设计和训练的人工智能模型,在行业应用场景变换时,容易导致系统性能急剧下降。本课程将从弱监督视觉理解的角度,介绍在降低模型对特定应用场景数据依赖方面所开展的一些研究工作。 课程简介 本课程介绍了在降低模型对特定应
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应答器异位检测
。应答器异位检测算法针对铁路沿线的应答器放置状态进行检测,判断应答器放置状态是否符合规定要求。采用深度学习技术,基于开源yolo算法进行深度定制,训练应答器放置状态的算法模型,将模型通过转换后,移植到SDC。 应答器异位检测算法的核心功能,是对应答器放置状态的检测,检测应答器是否
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使用昇腾弹性云服务器实现黑白图像上色应用(C++)
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【云小课】EI第4课 智能标注一键完成,标注效率大大提升~
对于AI开发者而言,在开始模型训练前,都得提前准备大量的数据,完成数据标注后,才能用于AI模型构建。 一般情况下,模型构建对输入的训练数据都是有要求的,比如图像分类,一类标签的数据至少20条,否则您训练所得的模型无法满足预期。为了获得更好的模型,标注的数据越多,训练所得的模型质量更佳。 正因
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北京大学讲座 | 大模型时代的软件研发:技术、范式与工具
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