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他的动态

发布了文章 2023-2-2 10:28

深度学习框架PyTorch和TensorFlow如何选择

在 AI 技术兴起后，深度学习框架 PyTorch 和 TensorFlow 两大阵营似乎也爆发了类似的「战争」。这两个阵营背后都有大量的支持者，并且他们都有充足的理由来说明为什么他们所喜欢的框架是最好的。...

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发布了文章 2023-1-31 11:58

使用QPushButton与QLabel组件实现一个简单的批量图像浏览

PyQT5的QStyle支持内置图标ICON支持，支持常见应用程序开发所需要的图标，直接使用这些图标可以省去很多麻烦。...

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发布了文章 2023-1-30 11:57

2023年Python GUI桌面应用开发该选哪个库

当前主流的Python GUI库主要有PyQT5、TKinter、Pyside、PyQT5/PySide+QML、Kivy、PySimpleGUI等，PyQT5是它们当中绝对的佼佼者，它基于著名的Qt框架构建，拥有众多开发者社区与文档支持，...

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发布了文章 2023-1-14 10:21

OpenMV如何实现旋转模板匹配呢

OpenCV中模板匹配不支持旋转角度、不支持多尺度跟多对象模板匹配，同时匹配速度比较慢，针对不支持旋转...

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发布了文章 2023-1-12 14:05

Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析

主要是介绍用它做项目时候需要注意的问题与一些比较重要的函数使用。主要介绍一下Tesseract-OCR中如何实现结构化的文档分析以及相关区域的定位识别。...

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发布了文章 2023-1-12 11:51

ConvNeXt模型更新了！

ConvNeXt 架构的出现使传统的 ConvNet 更加现代化，证明了纯卷积模型也可以适应模型和数据集的规模变化。然而，要想对神经网络架构的设计空间进行探索，最常见方法仍然是在 ImageNet 上进行监督学习的性能基准测试。...

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发布了文章 2023-1-9 14:32

一键抹去瑕疵、褶皱：深入解读达摩院高清人像美肤模型ABPN

传统美颜算法的核心就是让皮肤区域的像素变得更平滑，降低瑕疵的显著程度，从而使皮肤看起来更加光滑。一般来说，现有的美颜算法可划分为三步：1）图像滤波算法，2）图像融合，3）锐化。整体流程如下： ...

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发布了文章 2023-1-5 11:41

PyTorch安装包出问题，官方警告

据官方透露，他们刚刚识别出一个与框架的“torchtriton”库同名的恶意依赖项，该依赖项在PyPI代码库上被破坏，并运行恶意二进制文件。...

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发布了文章 2023-1-5 11:24

MoDem解决了视觉强化学习领域的三个挑战

他表示，仅给出5个演示，MoDem就能在100K交互步骤中解决具有稀疏奖励和高维动作空间的具有挑战性的视觉运动控制任务，大大优于现有的最先进方法。...

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发布了文章 2023-1-4 11:26

零代码从模型训练到部署软件平台发布啦！

软件六大核心功能模型，支持流程设计与一键批量数据运行，其中读码、OCR识别、深度学习模型训练与部署都是当期机器视觉领域人才必须掌握的开发技能与核心技术。...

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发布了文章 2022-12-21 15:40

轻松学Pytorch之Deeplabv3推理

Torchvision框架中在语义分割上支持的是Deeplabv3语义分割模型，而且支持不同的backbone替换，这些backbone替换包括MobileNetv3、ResNet50、ResNet101。...

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发布了文章 2022-12-13 11:55

OpenCV+PyQT5开发桌面应用几个重要的坑与解决

大概去年八月份的时候，我打算用OpenCV+PyQT5开发一套OpenCV教学演示与快速验证桌面软件，说实话那个时候我对PyQT5的理解就是Hello World水平。经过一年多开发锤炼，不断实践，我感觉是熟练掌握了界面组件与布局组件应用、...

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发布了文章 2022-12-8 09:46

车路协同系统在智慧交通中的应用场景

车路协同，即利用5G等车载网络传感器与高精度地图的紧密配合获知路况，全方位实时车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而...

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发布了文章 2022-12-6 15:48

加速ViT模型新思路！Meta推出Token Merging

更重要的是，token剪枝是动态的过程，需要根据不同的图像或句子确定token剪枝的不同数量。虽然这有利于提高准确性，但却不够实用实用性，因为这种情况下，数据不能再进行批处理。...

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发布了文章 2022-12-6 15:44

首个在ImageNet上精度超过80%的二值神经网络BNext问世

举个例子，Meta 推荐系统模型 DLRM 使用 32-bit 浮点数来储存权重和激活参数，它的模型大小约为 2.2GB。而一个少量精度下降 (<4%) 的二值版本模型的大小仅为 67.5MB，由此可见二值神经网络可以节省 32 倍的...

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