昇腾AI行业案例(五):基于 DANet 和 Deeplabv3 模型的遥感图像分割
00 - 前言 欢迎学习《基于 DANet 和 Deeplabv3 模型的遥感图像分割》实验。在本实验中,你将深入了解如何运用计算机视觉(CV)领域的 AI 模型,搭建一个高效精准的遥感地图区域分割系统,并利用开源数据集和昇腾 AI 芯片对模型效果加以验证。 学习目标 在本课程中,您将学习一些与使用 AI 图像处理技术实现地图分割检测有关的重要概念,包括: ...

X-AnyLabeling:开源的 AI 图像标注工具,支持多种标注样式,适于目标检测、图像分割等不同场景
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦! 微信公众号|搜一搜:蚝油菜花 快速阅读 功能:支持多种标注样式,如矩形框、多边形、旋转框等,适用于目标检测、图像分割等任务。 技术:集成多种深度学习模型,如YOLO系列、RT-DETR系列,支持视觉-文本提示融合。 ...

幻觉不一定有害,新框架用AI的幻觉优化图像分割技术
在人工智能领域,图像分割技术一直是一个重要的研究方向。它能够将图像中的不同物体或区域进行准确的划分,为计算机视觉、医学影像分析等应用提供关键支持。然而,传统的图像分割方法往往需要依赖大量的手动标注数据,这不仅耗时耗力,而且难以适应复杂多变的场景。 为了解决这一问题,研究人员提出了一种名为“可提示分割”的方法。该方...
Python 深度学习AI - 利用训练好的模型库进行图像分割、一键抠图实例演示,百度深度学习平台飞浆paddlepaddle-gpu的安装与使用
Python 深度学习AI - 图像分割第一章:深度学习平台飞浆 paddle 的环境搭建① 效率更高的 gpu 版本的安装② 判断是否支持 gpu 版本③ 退而求其次,普通版本的安装④ paddlehub 的安装第二章:调用训练好的库进行图像分割效果演示① 演示一:ace2p 模型② 演示二:humanseg_server 模型 ③ 演示....

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。
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