人工智能（AI）之计算机视觉和自然语言训练文件
学习了一段时间人工智能，不能算会什么东西，但整理了和获取了一些火车（Train）文件，计算机视觉的和NLP的语料库。这2个方向再很多时候是相辅相成、相互依存、相互使用的。所以都得会。我将我这6个月获得的Train文件分享给大家，持续更新，有最新的我就放上去。免去大家苦苦度娘的辛苦。计算机视觉ImageAI训练我自己的设备图纸：https://pan.baidu.com/s/1H2TjLGUpfX....
【计算机视觉】MaskFormer：将语义分割和实例分割作为同一任务进行训练
一、导读 目标检测和实例分割是计算机视觉的基本任务，在从自动驾驶到医学成像的无数应用中发挥着关键作用。目标检测的传统方法中通常利用边界框技术进行对象定位，然后利用逐像素分类为这些本地化实例分配类。但是当处理同一类的重叠对象时，或者在每个图像的对象数量不同的情况下，这些方法通常会出现问题。 诸如Faster R-CNN、Mask R-CNN等经典方法虽然非常有效，但由于其固有的固定大小输出空间...
计算机视觉PyTorch - 数据处理（库数据和训练自己的数据）
1. pytorch库自带数据为了更好的理解，这里以CIFAR10数据集作为训练和测试数据集。我们将使用CIFAR10数据集，它包含十个类别：[‘airplane’, ‘automobile’, ‘bird’, ‘cat’, ‘deer’, ‘dog’, ‘frog’, ‘horse’, ‘ship’, ‘truck’]。CIFAR-10 中的图像尺寸为3x32x32，也就是RGB的3层颜色通道....
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献 0.DeepLabV3深入解读 1、DeepLab系列简介 1.1.DeepLabV1 作者发现Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) 能够很好的处理的图像级别的分类问题，因为它具有很好的平移不变性（空间细节信息已高度...
![深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述[6]：DeepLab系列简介、DeepLabV3深入解读创新点、训练策略、主要贡献](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230609_301629df5724404f8566fdee90dc181e.png)
CV之YOLO：深度学习之计算机视觉神经网络tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全程记录
训练全部流程记录1、采用tiny-yolo-5clessses训练自己的数据集全部流程记录
Facebook：计算机视觉新升级，1秒钟可训练40000张图片
图片来源：Trusted Reviews 雷锋网(公众号：雷锋网)6月9日消息 Facebook今日在西雅图 Data@Scale 大会上公布的一篇研究论文中表示，已成功开发一套新的计算机视觉系统，该系统在每秒钟可完成4万张图片的训练。这样一来在60分钟内就可以完成ImageNet -1K的数据集（共计120万张图片）的训练就成了可能，而且不会降低质量。而在现阶段，完成数据集的训练至少...
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