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文章 2024-08-18 来自：开发者社区

【深度学习】python之人工智能应用篇——图像生成技术（二）

说明：两篇文章根据应用场景代码示例区分，其他内容相同。图像生成技术（一）：包含游戏角色项目实例代码、图像编辑和修复任务的示例代码和图像分类的Python代码示例图像生成技术（二）：包含简化伪代码示例、使用 GAN 生成医学图像代码示例和使用 GAN 生成产品展示图代码示例图像生成是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要...

文章 2023-06-08 来自：开发者社区

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[3]：ResNeXt、Res2Net、Swin Transformer、Vision Transformer等模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.ResNet 相较于VGG的19层和GoogLeNet的22层，ResNet可以提供18、34、50、101、152甚至更多层的网络，同时获得更好的精度。但是为什么要使用更深层次的网络呢？同时，如果只是网络层...

文章 2023-06-07 来自：开发者社区

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍

深度学习应用篇-计算机视觉-图像分类[2]：LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、DarkNet模型结构、实现、模型特点详细介绍 1.LeNet（1998） LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]，其被提出用于识别手写数字和机器印刷字符。1998年，Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。算法中阐述了图像中像...

文章 2023-06-03 来自：开发者社区

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广1：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解

深度学习应用篇-计算机视觉-图像增广[1]：数据增广、图像混叠、图像剪裁类变化类等详解一、数据增广在图像分类任务中，图像数据的增广是一种常用的正则化方法，主要用于增加训练数据集，让数据集尽可能的多样化，使得训练的模型具有更强的泛化能力，常用于数据量不足或者模型参数较多的场景。除了 ImageNet 分类任务标准数据增广方法外，还有8种数据增广方式非常常用，这里对其进行简单的介绍和对比，大...

文章 2022-08-13 来自：开发者社区

【深度学习前沿应用】图像风格迁移

【深度学习前沿应用】图像风格迁移作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云星级博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~.博客主页：ぃ灵彧が的学习日志.本文专栏：机器学习.专栏寄语：若你决定灿烂，山无遮，海无拦.前言什么是图像风格迁移？图像风格迁移是指利用算法学习著....

文章 2022-02-16 来自：开发者社区

深度学习在gilt应用——用图像相似性搜索引擎来商品推荐和服务属性分类

机器学习起源于神经网络，而深度学习是机器学习的一个快速发展的子领域。最近的一些算法的进步和GPU并行计算的使用，使得基于深度学习的算法可以在围棋和其他的一些实际应用里取得很好的成绩。时尚产业是深度学习的目标领域之一。闪购网站Gilt就一直在使用深度学习来进行产品推荐和服装的属性分类。裙子样式是通过Facebook的Torch库来自动地识别其适用场合、裙子轮廓、领口和袖子类型的。Torch使用由....

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更新时间 2024-12-12 23:17:02

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