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原创 人工智能算法工程师成长曲线
机器视觉算法工程师成长之路学习导图（后续将持续更新）模块一：图像基础常用的图形文件存储格式源始图像数据：raw image模块二：工具IDE和环境模块三：语言工具和库模块四：人工智能--神经网络算法模块五：参考文献学习导图（后续将持续更新）Mon 02Mon 09Mon 16Mon 23Mon 30Mon 06Mon 13Mon 20Mon 27Mon 03Mon 10Mon 17图像基础 ...
2020-03-26 12:01:50
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原创 Error: one input ui-file must be specified（问题已解决）
原来是IDE添加外部工具的时候，参数没有填写完整，缺Arguments参数。QT Designer设计完成，生成界面ui文件，Program:你的Pyuic.exe具体路径。pycharm IDE添加了外部工具。3.运行pyuic5转换文件。方式二:右击选中.ui文件。方式一：选中ui文件。
2024-09-25 11:03:33
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原创 property函数的两种使用方法
property函数的用途就是：不希望我的类中的某属性悄悄地被访问，赋值或修改。希望在被访问、修改、赋值时能得到一些通知。
2024-09-22 12:03:44
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原创 Mindspore框架利用扩散模型DDPM生成高分辨率图像|（三）模型训练与推理实践
Mindspore框架利用扩散模型DDPM生成高分辨率图像|（三）模型训练与推理实践。
2024-08-09 17:27:41
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原创 利用扩散模型DDPM生成高分辨率图像|（一）DDPM模型构建
Diffusion对于图像的处理包括以下两个过程：1）选择的固定（或预定义）正向扩散过程 ：它逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声；2）一个学习的反向去噪的扩散过程 ：通过训练神经网络从纯噪声开始逐渐对图像去噪，直到最终得到一个实际的图像。由t索引的正向和反向过程都发生在某些有限时间步长 （DDPM作者使用 ）内。从开始，在数据分布中采样真实图像。
2024-08-09 17:13:03
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原创 mindspore框架下Pix2Pix模型实现真实图到线稿图的转换|（三）Pix2Pix模型训练与模型推理
【代码】mindspore框架下Pix2Pix模型实现真实图到线稿图的转换|（三）Pix2Pix模型训练与模型推理。
2024-07-31 16:33:51
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原创 mindspore框架下Pix2Pix模型实现真实图到线稿图的转换|（二）Pix2Pix模型构建
U-Net分为两个部分，其中左侧是由卷积和降采样操作组成的压缩路径，右侧是由卷积和上采样组成的扩张路径。扩张的每个网络块的输入由上一层上采样的特征和压缩路径部分的特征拼接而成。网络模型整体是一个U形的结构，因此被叫做U-Net。原始cGAN的输入是条件x和噪声z两种信息，这里的生成器只使用了条件信息，因此不能生成多样性的结果。判别器使用的PatchGAN结构，可看做卷积。生成的矩阵中的每个点代表原图的一小块区域（patch）。通过矩阵中的各个值来判断原图中对应每个Patch的真假。
2024-07-31 16:21:51
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原创 Mindspore框架DCGAN模型实现漫画头像生成|（二）DCGAN模型构建
通过一系列的Conv2d、BatchNorm2d和LeakyReLU层对其进行处理，最后通过Sigmoid激活函数得到最终概率。生成器G的功能是将隐向量z映射到数据空间。由于数据是图像，这一过程也会创建与真实图像大小相同的 RGB 图像。判别器D是一个二分类网络模型，输出判定该图像为真实图的概率。
2024-07-30 14:30:14
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原创 TypeError: module() takes at most 2 arguments (3 given)
背景：利用mindspore框架，编写自己ResNet网络，继承神经网络模型基类。,cell小写了。TypeError:类别错误；你继承的对象类别错误。原因：定义类并继承的时候，nn.cell是一个module，并不是一个类。
2024-07-29 15:02:13
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原创 python语言利用Tkinter实现GUI计算器|（三）pyinstaller打包:带图标计算器
python语言|（一）利用Tkinter实现GUI计算器python语言利用Tkinter实现GUI计算器|（二）优化计算器python语言利用Tkinter实现GUI计算器|（二）pyinstaller打包:带图标计算器。
2024-07-27 18:16:31
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原创 python语言利用Tkinter实现GUI计算器|（二）优化计算器：过滤用户不合理的输入
python语言利用Tkinter实现GUI计算器|（二）优化计算器python语言利用Tkinter实现GUI计算器|（二）计算器打包。
2024-07-27 17:39:19
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原创 基于华为昇思MindSpore的GPT2文本摘要
GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是由OpenAI研发的一种基于Transformer架构的预训练语言模型，是GPT系列模型的新版本。GPT-2利用Transformer架构的强大能力，通过多层Transformer编码器组成，并使用自回归机制进行文本生成。，GPT-2能够捕捉输入文本的核心信息，并生成与原文内容一致且简洁明了的摘要。
2024-07-26 18:17:43
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原创 基于MindSpore框架GPT实现情感分类
数据加载可以使用：Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类项目用同样的数据集使用load_dataset下载imdbtokenizer可以翻译为“标记解析器”。
2024-07-25 17:32:42
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原创 RuntimeError: Exception thrown from dataset pipeline. Refer to ‘Dataset Pipeline Error Message‘.
通过mindspore创建自定义训练数据集时，设置批处理数据，报错。解释：MindSpore数据集终止并显示错误消息：数据集管道抛出异常。请参阅“数据集管道错误消息”。原因分析：批处理形状不一致，批处理操作期望每个数据行的形状相同，但在第 0 列中出现不一致的形状，此列的预期形状为：❤️,231,349>，得到的形状：❤️,314,362>。总之，是因为自定义数据中图像尺寸不一致，没有缩放裁剪一致，才不能batch化。
2024-07-25 16:26:59
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原创 Mindspore框架CRF条件随机场概率图模型实现文本序列命名实体标注|（三）双向LSTM+CRF模型构建实现
Mindspore框架CRF条件随机场概率图模型实现文本序列命名实体标注|（三）双向LSTM+CRF模型构建与训练实现。
2024-07-25 10:27:57
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原创 Mindspore框架CRF条件随机场概率图模型实现文本序列命名实体标注|（二）CRF模型构建
Mindspore框架CRF条件随机场概率图模型实现文本序列命名实体标注|（二）CRF模型构建Mindspore框架CRF条件随机场概率图模型实现文本序列命名实体标注|（三）双向LSTM+CRF模型构建。
2024-07-25 09:49:01
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原创 Mindspore框架CRF条件随机场概率图模型实现文本序列命名实体标注|（一）序列标注与条件随机场的关系
序列标注：指给定输入序列，给序列中每个Token（word）进行标注标签的过程。序列标注问题：是从文本中进行信息抽取，包括标注分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。“BIOE”标注方法：为命名实体识别的标注方法；是将一个实体(Entity)的开头标注为B，其他部分标注为I，非实体标注为O。表示文本中的每个字符分为四种类型：B（Begin）表示一个实体的开始。
2024-07-25 09:42:18
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原创 Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（六）模型加载和推理（情感分类模型资源下载）
Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（六）模型加载和推理（情感分类模型资源下载）
2024-07-24 23:02:15
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原创 Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（五）模型训练
Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（五）模型训练与推理Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（六）模型加载和推理（情感分类模型资源下载）
2024-07-24 17:45:44
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原创 Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（四）损失函数与优化器
Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（四）损失函数与优化器Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（五）模型训练与推理。
2024-07-24 12:13:10
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原创 基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用
基于MindNLP和ChatGLM-6B实现一个聊天应用：下载模型，加载模型，测试应用聊天。
2024-07-23 22:05:29
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原创 Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（二）词向量
Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（三）预训练词向量Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（四）损失函数与优化器Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（五）模型训练与推理。
2024-07-23 10:48:25
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原创 Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（三）RNN模型构建
RNN单个Cell的结构简单，为RNN的链式连接平铺，因此也造成了梯度消失(Gradient Vanishing)问题，具体表现为RNN网络在序列较长时，在序列尾部已经基本丢失了序列首部的信息。为了克服这一问题，LSTM(Long short-term memory)被提出，通过门控机制(Gating Mechanism)来控制信息流在每个循环步中的留存和丢弃。
2024-07-22 09:26:56
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原创 Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（一）IMDB影评数据集准备
Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（一）数据集准备Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（二）RNN模型Mindspore框架循环神经网络RNN模型实现情感分类|（三）模型训练与推理tips:安装依赖库。
2024-07-21 16:11:42
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原创 mindspore框架下Pix2Pix模型实现真实图到线稿图的转换|（一）dataset_pix2pix数据集准备
人工智能mindspore框架下Pix2Pix模型实现真实图到线稿图的转换
2024-07-19 18:57:11
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转载 昇思25天学习打卡营第17天|GAN图像生成
MNIST手写数字数据集是NIST数据集的子集，共有70000张手写数字图片，包含60000张训练样本和10000张测试样本，数字图片为二进制文件，图片大小为28*28，单通道。图片已经预先进行了尺寸归一化和中心化处理。本案例将使用MNIST手写数字数据集来训练一个生成式对抗网络，使用该网络模拟生成手写数字图片。
2024-07-18 22:23:21
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原创 AttributeError: module ‘PyInstaller.compat‘ has no attribute ‘is_py312‘
打包时发生错误：AttributeError: module ‘PyInstaller.compat’ has no attribute ‘is_py312’1.报错可能是由于环境中安装了过时的 IPython 引起的。我们可以尝试将其更新到更新的版本。一个关于tkinter界面，加载AI分析模型，分析图片展示结果的窗口。3.虽然打包正常，但得到的可执行文件提示缺函数。这时我们需要编写spec文件来添加依赖和资源。更新后，可正确打包。
2024-07-18 10:32:36
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原创 Mindspore框架CycleGAN模型实现图像风格迁移|（四）CycleGAN模型训练
CycleGAN模型在训练中，有4个反向传播，分别为G(x)、Dx、F(y)、Dy四个网络的反向传播。表示真假苹果损失，真假橘子损失，周期一致损失的综合损失函数。
2024-07-17 16:26:41
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原创 Mindspore框架CycleGAN模型实现图像风格迁移|（二）实例数据集（苹果2橘子）
图片来源于ImageNet，该数据集共有17个数据包，本文只使用了其中的苹果橘子部分。图像被统一缩放为256×256像素大小，其中用于训练的苹果图片996张、橘子图片1020张，用于测试的苹果图片266张、橘子图片248张。
2024-07-15 18:01:14
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原创 ndspore框架CycleGAN模型实现图像风格迁移|（一）CycleGAN神经网络模型构建
CycleGAN 网络本质上是由两个镜像对称的 GAN 网络组成。包括两个生成器G、F，两个判别器Dx，Dy。
2024-07-15 17:53:10
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原创 昇思25天学习打卡营第15天|基于MobileNetv2的垃圾分类
MobileNet专注于的轻量级CNN网络。MobileNet网络使用深度）的思想在准确率小幅度降低的前提下，大大减小了模型参数与运算量。并引入宽度系数α和分辨率系数β使模型满足不同应用场景的需求。因为MobileNet网络中Relu激活函数处理低维特征信息时会存在大量的丢失，所以MobileNetV2网络提出使用倒残差结构（Inverted residual block）和Linear Bottlenecks来设计网络，以提高模型的准确率，且优化后的模型更小。
2024-07-14 15:19:49
550
原创 昇思25天学习打卡营第14天|K近邻算法实现红酒聚类
类别(13类属性)：Alcohol，酒精；Malic acid，苹果酸Ash，灰；Alcalinity of ash，灰的碱度；Magnesium，镁；Total phenols，总酚；Flavanoids，类黄酮；Nonflavanoid phenols，非黄酮酚；Proanthocyanins，原花青素；Color intensity，色彩强度；Hue，色调；OD280/OD315 of diluted wines，稀释酒的OD280/OD315；Proline，脯氨酸。。
2024-07-12 18:54:47
824
原创 昇思25天学习打卡营第13天|基于MindNLP+MusicGen生成自己的个性化音乐
MindNLP是一个依赖昇思MindSpore向上生长的NLP（自然语言处理）框架，旨在利用MindSpore的优势特性，如函数式融合编程、动态图功能、数据处理引擎等，致力于提供高效、易用的NLP解决方案。通过全面拥抱等开源社区，实现模型的快速迁移和适配，同时保持对MindSpore特性的深度利用。MindNLP适用于各种NLP任务，包括但不限于文本分类、情感分析、信息抽取、问答系统等。位于GitHub上（MindNLP GitHub仓库），用户可以在此获取MindNLP的源代码、文档和示例代码。
2024-07-12 09:03:43
1115
原创 昇思25天学习打卡营第12天|Vision Transformer图像分类
ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任务上达到很好的效果。
2024-07-10 18:53:11
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原创 昇思25天学习打卡营第11天|SSD目标检测
SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征图,利用了多尺度的特征图做检测。SSD先通过卷积不断进行特征提取，在需要检测物体的网络，直接通过一个3 ×3卷积得到输出，卷积的通道数由anchor数量和类别数量决定，具体为`(anchor数量*(类别数量+4))`。
2024-07-09 23:03:41
409
python语言利用Tkinter实现GUI计算器-（二）pyinstaller打包:带图标计算器
2024-07-27
人工智能+LSTM+影评情感分类模型
2024-07-24
cycleGAN风格迁移数据集.rar
2024-07-17
MobileNetv2-26类垃圾分类模型
2024-07-14
人工智能视觉分析+人员伏案睡岗检测接口+训练好的模型资源
2024-07-10
yolov8-pose姿势估计，站立识别：动作检测-站姿-接口函数
2023-11-27
轮廓边缘预测模型u2net.pth
2021-11-01
checkpoints.zip
2021-06-23
checkpoints.rar
2021-06-16
KPDEM_model.zip
2021-04-12
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