【OpenCV】 Canny边缘检测 | 图像轮廓检测 | 直方图均衡化_流继承
Canny边缘检测 | 图像轮廓检测 | 直方图均衡化
标签：计算机视觉人工智能深度学习python图像处理基于深度学习的三维重建网络PatchMatchNet（二）：dtu数据集介绍及PatchMatchNet中加载数据部分代码解析_Courage2022
dtu数据集介绍及PatchMatchNet中加载数据部分代码解析
标签：c++图像处理计算机视觉深度学习python
Python多线程编程_代码输入中...
可以认为RLock包含一个锁定池和一个初始值为0的计数器，每次成功调用 acquire()/release()，计数器将+1/-1，为0时锁处于未锁定状态。其他线程仍然在等待池中。信号量是一个基于计数器的同步原语，调用acquire()方法时此计数器减1，调用release()方法时此计数器加1.如果计数器为0，acquire()方法会被阻塞，直到其他线程调用release()为止。例如有个数数程序，一个线程从1数到9，另一个线程从a数到j，每个线程都要耗费9s，如果要顺序执行的话需耗费18s。
标签：python开发语言深度学习算法
文献阅读 An implementation of the seismic resolution enhancing network based on GAN_uodgnez
对于地震数据，本文利用深度学习来学习不同层次的特征并将它们合并以恢复缺失的分辨率。将GAN网络引入到地震数据处理；对于3D现场数据集，使用了一种典型的连续小波变换域中的自适应带宽扩展来提高其分辨率；实验表明，可以获得与传统方法相当的结果，同时还恢复了比传统方法更多的微小反射。
标签：生成对抗网络深度学习神经网络
【知识蒸馏】知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术详解_姚路遥遥
知识蒸馏综述
标签：深度学习人工智能机器学习知识蒸馏模型压缩
【读论文】AttentionFGAN_小王不头秃
好久没有读过使用GAN来实现图像融合的论文了，正好看到一篇2021年的论文，很感兴趣。论文中介绍了一种基于多尺度和SE注意力用于可视图像与红外图像融合的方法，网络架构基于GAN，有点类似DDcGAN的结构，也是有两个辨别器。接下来咱们一起来看看吧。整篇文章让我最惊艳的有两个点，第一个就是在多尺度特征提取那里加入了SE块，从而挑选我们想要的特征；另一个就是在损失函数这里，尤其是注意力损失那个地方，通过我们希望注意的区域的特征的对比来判断融合图像中是否包含了可视的纹理信息和红外图像中的目标信息。
标签：计算机视觉深度学习人工智能
如何让人机对话更自然？_深度之眼
人类在对话时，考虑到的除了知识信息，还与人设信息有关。比如你向一个素食主义者推荐餐厅的时候，总归不会说哪家炸鸡店好吃。根据这一点，在人机对话中结合先验知识和人设信息是非常重要的。
标签：人工智能深度学习人机对话
【论文解读】如何使用1B参数的小模型吊打GPT3.5_致Great
COT全称为Chain-of-Thought，定义是在应对推理任务时，在给出最终答案之前所产生的中间推理步骤，载体是一系列的短句子。简单来说，思维链是一种离散式提示学习，更具体地，大模型下的上下文学习（即不进行训练，将例子添加到当前样本输入的前面，让模型一次输入这些文本进行输出完成任务），相比于之前传统的上下文学习，即通过x1,y1,x2,y2,…
标签：gpt-3深度学习人工智能
【PyTorch】教程：DCGAN_黄金旺铺
本教程将通过一个示例来介绍 DCGAN。我将训练一个生成对抗网络 （GAN） ，在向其展示许多真实名人的照片后生成新的名人。这里大部分代码来自于。本文档针对这些实现进行全面解释，并阐述该模型的工作方式和原因。
标签：pytorch深度学习人工智能DCGAN
深度学习训练营之yolov5 官方代码调用以及-requirements.txt下载当中遇到的问题_无你想你
yolov5的使用过程还是比较简单的,但是在其他操作,pip install -r requirements.txt的下载遇到了不少问题,都在本文当中进行了详细介绍,希望对大家有帮助
标签：深度学习yolopython
CS224W课程学习笔记（四）：node2vec算法原理与说明_submarineas
DeepWalk可以说给大家带来了全新的思路，其意义远不止实验结果那么简单。理论上，对于任何图数据，或者是由关系型数据抽象出来的图数据，都可以利用DeepWalk得到Embedding，而且算法简单，易于扩展到大规模数据上；更为重要的，这启发了后续的研究者进行了更加深入的研究。node2vec的作者针对DeepWalk不能用到带权图上的问题，提出了概率游走的策略，并使用AliasSampling进行采样，该算法在之后会尝试讲解，这里主要提及一下它的创新点。
标签：学习深度学习node2vec
变则通--通则达--MindSpore社区活动-深度学习模型之数据变换-Transforms学习与体验记录_Sam9029
以上就是本篇根据昇思平台数据变换 Transforms教程文章所有内容。
标签：深度学习学习pythonLecture6 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)_Curz酥
《Pytorch》刘二大人笔记
标签：机器学习人工智能深度学习神经网络Pytorch
Detr源码解读(mmdetection)_百度森森
学习
标签：深度学习计算机视觉目标检测
【双重注意机制：肺癌：超分】_小郭同学要努力
仅供自己参考
标签：计算机视觉深度学习人工智能
