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原创 （全面 经典 管用）Windows7 64位+Cuda6.5+vs2012 的caffe配置历程
cuda安装 VS2012调用matlab接口 caffe安装caffe for windows 安装错误处理集
2015-10-28 16:54:00
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原创 2024年深度学习、计算机视觉与大模型面试题综述，六大专题数百道题目
本项目涵盖了大模型(LLMs)专题、计算机视觉与感知算法专题、深度学习基础与框架专题、自动驾驶、智慧医疗等行业垂域专题、手撕项目代码专题、优异开源资源推荐专题共计6大专题模块。我们将持续整理汇总2024年度最新的面试题并详细解析这些题目，希望能成为大家斩获offer路上一份有效的辅助资料。
2023-12-26 21:15:52
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原创 大模型实战：使用 LoRA（低阶适应）微调 LLM
LoRA：大型语言模型的低秩适应 通过使用低秩矩阵分解提出了这两个问题的解决方案。 可以减少 10,000 倍的可训练权重数量和 GPU 内存需求 3倍。
2023-12-18 17:25:18
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原创 模型部署系列：10x速度提升，Yolov8检测模型稀疏化——CPU上超500FPS
专注于让 YOLOv8 等深度学习模型在 CPU 上快速运行，DeepSparse在 FP32 下的速度快 4 倍，在 INT8 下的速度快 10 倍。
2023-12-14 15:10:37
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原创 有意思的损失函数：一文详细解释Yolov5中Objectness的重要性
**损失函数对不同的框进行不同的处理，最佳框与所有其他框之间的区分机制是 YOLO 损失的核心。**使用单独的对象置信度损失 objectness 来处理分数确实比将类概率 confidence 视为分数表现得更好，在SSD目标检测中考虑类概率作为置信度分数其效果要明显差于带置信度的Yolo模型。
2023-12-13 14:48:16
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原创 人工智能数据集可视化统计分析工具：快速了解你的数据集
Lightly Insights：可以轻松获取关于机器学习数据集基本洞察的工具，可以可视化图像数据集的基本统计信息，仅需提供一个包含图像和对象检测标签的文件夹，它会生成一个包含指标和图表的静态 HTML 网页。[1] 详细内容请参阅[2] 更多资料请参阅。
2023-12-11 17:40:41
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原创 算法工程师岗位面试必备，讲透深度学习面试题，详解人工智能生成式任务与AI大模型面试题
深度学习面试题，AIGC与大模型，视觉感知算法，Leetcode高频
2023-08-02 15:35:48
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原创 【单目3D】在自动驾驶中将 2D 物体检测提升到 3D
Lifting 2D object detection to 3D in autonomous driving
2023-06-02 15:28:43
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原创 机器学习特征提取 | 自动特征工程featuretools
1、什么是Featuretools？为了能使框架普适，就像pandas用于数据准备或scikit-learn用于机器学习。链接：https://www.featuretools.com/
2017-11-07 11:41:34
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原创 目标检测 | SSD原理以及相关问题
SSD: Single Shot MultiBox Detectorintro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs.unc.edu/%7Ewliu/papers/ssd_eccv
2017-09-28 14:52:15
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原创 人脸识别 | 如何解析URL，并给出人脸检测结果
检测思想首先使用urllib库从URL获取图像地址，并将其转换为图像，然后调用cv自带的Haar人脸检测，判断图像中是否有人脸。
2017-07-07 14:10:04
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原创 图像分割 | FCN数据集制作的全流程（图像标注）
一 全卷积神经网络深度学习图像分割（FCN）训练自己的模型大致可以以下三步：1.为自己的数据制作label；2.将自己的数据分为train,val和test集；3.仿照voc_lyaers.py编写自己的输入数据层。其中主要是如何制作自己的数据label困扰着大家。补充：由于图像大小的限制，这里给几个图像Resize的脚本：（1）单张图片的resize# coding = utf-8 impor
2017-06-06 15:52:07
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原创 DL开源框架Caffe | 模型微调 （finetune）的场景、问题、技巧以及解决方案
DL开源框架Caffe | 模型微调 （finetune）的场景、问题、技巧以及解决方案
2017-04-12 11:47:40
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原创 图像处理之灰度模糊图像与彩色清晰图像的变换
本文介绍一种在灰度图像复原成彩色RGB图像方面的代表性工作：**《全局和局部图像的联合端到端学习图像自动着色并且同时进行分类》**另外基于图像处理的方法，如图像增强和图像复原，以及曾经很火的超分辨率算法。都是在不增加额外信息的前提下的实现方式。
2016-12-24 17:18:25
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转载 寻找下一款Prisma APP：深度学习在图像处理中的应用探讨
图像处理类过程主要分为三步，包括图像增强、图像变换、图像生成。图像增强是指从图像到图像；图像变换是指从图像到另外一张图像；图像生成是指直接生成新的图像，这三类都可以在开发者领域找到突破点。
2016-11-21 09:47:27
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原创 深度学习目标检测算法——Faster-Rcnn
Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。最初的检测分类的解决方案是：Hog+SVM来实现的；深度学习中经典的解决方案是使用: RCNN
2016-08-29 19:07:40
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原创 算法优化——如何将人脸检测的速度做到极致
“人脸检测”是从图像中确定人脸的位置和大小，如下图所示；“人脸识别”是识别图像中的人脸是张三还是李四，是身份识别。 人脸检测最经典的方法是Haar+AdaBoost。
2016-06-30 21:08:06
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空空如也
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