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- 《动手学深度学习》Paddle 版源码-5.11章(ResNet)
- 残差网络(ResNet)由何恺明等人提出,解决了深层神经网络训练误差不降反升的问题。其核心是残差块,通过拟合残差映射简化优化,输入可跨层传播。ResNet沿用VGG的3×3卷积设计,含4个残差块模块,结构简单。如ResNet-18有18层,还有更深的型号。在Fashion-MNIST上训练验证了其有效性,深刻影响了深度神经网络设计。
- 人工智能 . 科技周边 1038 2025-07-31 11:06:53
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- 基于efficientDet在jetson NX上实现目标检测
- 本文讲述在Jetson NX部署EfficientDet的过程。先介绍EfficientNet的复合模型扩张方法,通过平衡深度、宽度和分辨率提升性能;提及EfficientDet的BiFPN结构。接着说明将动态图转为静态图并导出,测试静态图性能,最后阐述在Jetson NX配置环境及部署流程,其期望FPS为4。
- 人工智能 . 科技周边 701 2025-07-31 11:05:36
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- 机器学习项目二:利用XGB回归算法进行波士顿房价预测
- 本项目以UCL的波士顿房价数据集为对象,用XGBoost回归算法预测房价。先做EDA,检查无缺失值,经相关性分析等了解数据。划分数据集后训练模型,预测结果显示训练集MAE为0.0138,测试集MAE为2.344,R²达0.9085。特征重要性表明CRIM和RM影响最大,RAD和CHAS影响较小。
- 人工智能 . 科技周边 1044 2025-07-31 11:03:38
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- 手把手教你在ROS Melodic中部署Paddle Inference
- paddle_inference_ros能将Paddle Inference嵌入ROS,在Ubuntu18.04 ROS Melodic环境部署飞桨CV模型,实现实时图像检测。需特定软硬件环境,编译相关组件后,运行节点可借助GPU和TensorRT加速。
- 人工智能 . 科技周边 216 2025-07-31 11:02:25
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- RapidLayout onnxruntime GPU推理示例
- 本文介绍RapidLayout库的onnxruntime GPU推理示例。该库用于文档图像版面分析,集成多种模型。在GPU环境下,onnxruntime-gpu推理速度比CPU快10倍。文中给出安装步骤,分别测试了CPU和GPU版onnxruntime的推理耗时,GPU平均耗时0.0440s,远快于CPU的0.9425s,还说明关键是设置use_cuda=True参数。
- 人工智能 . 科技周边 309 2025-07-31 11:00:39
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- HYPIR— 中国科学院团队推出的图像复原大模型
- HYPIR(HarnessingDiffusion-YieldedScorePriorsforImageRestoration)是由中国科学院深圳先进技术研究院数字所董超研究员团队研发的一款前沿图像复原大模型。该模型创新性地融合了扩散模型生成的分数先验与对抗生成网络,实现了兼具高效性与高精度的图像恢复能力。HYPIR支持文本引导的个性化复原功能,用户可通过输入自然语言描述来调控复原风格与细节表现,满足多样化需求。在实际应用中,模型展现出卓越性能,涵盖极速处理、超高清输出、文字清晰保留以及可
- 人工智能 . 科技周边 751 2025-07-31 11:02:12
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- R-Drop论文复现
- R-Drop是基于Dropout的改进正则化方法,通过对模型输出层施加约束减少过拟合。其让每个样本两次通过带Dropout的同一模型,用KL散度约束两次输出一致,总损失为交叉熵与KL散度之和。代码实现仅增KL项,实验显示能有效提升模型正确率。
- 人工智能 . 科技周边 893 2025-07-31 10:57:31
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- 论文解读一篇关于语义生成论文(要求控制单独语义生成)
- 本文聚焦语义多模态图像合成(SMIS)任务,旨在通过特定类控制器调整对应区域生成图像,且不影响其他部分。针对现有方法局限,提出GroupDNet,利用组卷积并逐步减少解码器组数,提升可控性与生成质量。实验表明其优越性,还能支持多种合成应用。
- 人工智能 . 科技周边 661 2025-07-31 10:56:13
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- Paddle2.0-AI图像安全-图像对抗样本初探-常见攻击策略
- 本文介绍图像对抗样本的三种常见攻击策略:FGSM、BIM和PGD,附Paddle实现代码(见Paddle-Adversarial-Toolbox仓库)。FGSM通过梯度符号快速生成扰动;BIM为其迭代改进版,提升成功率;PGD在BIM基础上增加迭代轮数和随机化处理,增强攻击效果。
- 人工智能 . 科技周边 397 2025-07-31 10:53:59
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- 情人节:借助二次元老婆研究特征解耦
- 本项目旨在实现二次元头像的特征解耦,让B头像风格影响A头像主体且保持A大体不变。采用Konachan动漫头像数据集,基于SPADE架构,A为内容主体,B为风格。通过Encoder-Decoder提取特征,利用KLDLoss、VGG损失等训练,使生成图融合A主体与B风格,测试显示能体现特征影响差异。
- 人工智能 . 科技周边 316 2025-07-31 10:52:19
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- 深度学习三步走(二)网络篇
- 本文介绍卷积神经网络(CNN),涵盖其包含的卷积层、ReLU层等各类层及相关运算、参数计算等,还讲解激活函数、BatchNorm层、Dropout,列举LeNet等经典网络,提及CNN改进思路,从优化指标和通用方法等方面阐述如何优化CNN。
- 人工智能 . 科技周边 401 2025-07-31 10:50:46
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- PaddleSeg代码解读-数据增强与模型结构解读
- 本文是PaddleSeg代码解读第二篇,先解读数据增强代码,介绍了transforms中Compose等多个预处理与增强类的实现,它们通过__call__方法运作。再解读模型与Backbone代码,以FCN网络为例,介绍其结构及HRNet主干网络的构成模块与运作方式。
- 人工智能 . 科技周边 255 2025-07-31 10:48:24
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- 文字识别:基于PaddlePaddle复现PANet
- 该论文提出PAN网络,以ResNet-18为骨干,结合FPEM、FFM和像素聚合法,平衡场景文本检测的精度与速度。基于Paddle的复现项目,部分数据集F-measure达81.46%,超验收标准。
- 人工智能 . 科技周边 794 2025-07-31 10:41:43
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- 科大讯飞-人脸关键点检测挑战赛:进阶思路预训练模型 MAE 1.2
- 该内容为一场人脸关键点检测竞赛的解决方案。使用5千张带标注的人脸图像训练模型,识别4个关键点。采用ResNet18模型,调整输入层和输出层适配单通道图像及8个坐标值。通过数据扩增、K折交叉验证训练多模型,最终集成预测,以MAE评估性能,提升检测精度。
- 人工智能 . 科技周边 622 2025-07-31 10:40:04
PHP讨论组
组员:3305人话题:1500
PHP一种被广泛应用的开放源代码的多用途脚本语言,和其他技术相比,php本身开源免费; 可以将程序嵌入于HTML中去执行, 执行效率比完全生成htmL标记的CGI要高许多,它运行在服务器端,消耗的系统资源相当少,具有跨平台强、效率高的特性,而且php支持几乎所有流行的数据库以及操作系统,最重要的是


