基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】
基于深度学习的YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】 背景 随着城市化进程的加速，城市道路损伤问题日益严重。道路的裂缝、坑洼、井盖移位等问题不仅影响行车安全，也影响市民的出行体验。传统的人工巡检方式费时费力，且容易忽视细节。为了提升道路检测的效率与准确性，基于深度学习的智能检测系统应运而生。 在众多深度学习算法中，YOLO（You Only Look Once）因其高....
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【文末附完整源码+数据集】 支持识别对象类别：机动车、非机动车、行人、红灯、黄灯、绿灯、熄灭的交通灯 背景 在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天，准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境，而基于深度学习的目标检测算法，尤其是YOLO（You Only Loo....
深度学习框架中的魔鬼：探究人工智能系统中的安全问题
ISC 2017中国互联网安全大会举办了人工智能安全论坛。 我们把论坛总结成为一系列文章，本文为系列中的第一篇。 深度学习引领着新一轮的人工智能浪潮，受到工业界以及全社会的广泛关注。 虽然大家对人工智能有很多美好的憧憬，但是现实是残酷的 — 随着一批深度学习应用逐渐开始变成现实，安全问题也渐渐显现出来。 人工智能应用面临来自多个方面的威胁：包括深度学习框架中的软件实现漏洞、对抗机器学习的恶意样.....
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