图像训练
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证实!字节大模型训练遭北大实习生投毒
本周有消息称,北大某田姓研究生在字节实习期间,利用 huggingface 的漏洞给字节大模型注入了破坏代码,导致其训练成果不可靠,而重新训练带来的损失或超千万美元(8000 多张 GPU 显卡)。GitHub 上公开了田某某的录音,成为实锤证据
字节 2024-10-21 -
被番茄小说当做AI训练“花肥” 网文作者联合说不
网文作者拒成番茄小说AI训练“花肥” 。近段时间,不少网文作者在社交媒体发文控诉,番茄小说在签约协议中,增加了“AI训练补充协议”,要求作者同意把作品“授权”给平台的AI,用于内容开发
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工业人形机器人已进工厂实景训练,天奇股份收获2个涨停
文/杨剑勇 伴随全球电动化的浪潮不断推进,国内外汽车智能装备需求快速增长,对汽车制造的自动化、智能化、信息化提出更高要求。天奇股份作为国内智能装备代表性企业之一,早在2020年9月,天奇股份与优必选共同投资设立优奇智能,专注于为高端制造业提供无人化智能制造解决方案及数字化平台系统
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美国计划禁止云计算厂商为中国训练AI大模型,我的一点看法
美国商务部长吉娜·雷蒙多(Gina Raimondo)在2024年1月26日接受路透采访时宣布了限制外国客户、尤其是中国客户使用美国云计算厂商的服务训练AI大模型的计划。雷蒙多的原话是:“我们不能允许中国或者其他我们不希望的玩家使用我们的云服务训练他们的模型
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谷歌Gemini“抄袭”百度文心一言?AI训练数据陷入大难题
作者:一号 编辑:小迪 谷歌过于心急,Gemini推出不到半月,就遭遇两次“危机”。 美东时间12月6日,谷歌推出了迄今为止规模最大,能力最强的大模型Gemini
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DeepMind联合创始人:GPT-5正在训练中 比当前模型大100倍
DeepMind联合创始人Suleyman近日在采访中表示,GPT-5仍在秘密训练中,未来将会比现在的GPT-4大100倍。其实,Open AI CEO Sam Altman此前曾否认训练GPT-5的这一说法
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模型训练:优化人工智能和机器学习,完善DevOps工具的使用
据说法餐的秘诀在于黄油、黄油、更多的黄油。同样,对于DevOps而言,成功的三大秘诀是自动化、自动化、更高程度的自动化,而这一切归根结底都在于构建能够更快速地不断发布新版软件的流程。尽管人们认为在人工智能(AI)和机器学习(ML)方面,包括特征工程和参数调整,仍然涉及大量的手动工作
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数亿网民数据将被用来训练AI?谷歌新隐私政策引发争议!
彼之砒霜,我之蜜糖。从ChatGPT出现到目前为止,大大小小的大模型一只手已经数不过来了。不管这些模型参数规模大小,上察天文,下晓地理,总能找出来一个符合应用场景的。这样的“外挂”说成是解放生产力,也不算为过
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AIGC想要替代“创作者”,需解决训练成本、内容“侵权”、道德伦理三大问题
近来,AIGC(人工智能生成内容)技术的快速发展吸引了全球各行各业的关注,成为热议话题。ChatGPT的加入更是让人工智能这一领域成为人们关注的焦点。在这个领域,越来越多的初创公司在AIGC的助力下,获得新一轮的融资
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想“白嫖”?没门!问答网站向AI训练要钱
近日,全球最大的程序员问答网站StackOverflow宣布:计划在今年年中向 AI 算法开发人员收费。
StackOverflow;Reddit;ChatGPT 2023-04-25 -
使用Flux.jl进行图像分类
在PyTorch从事一个项目,这个项目创建一个深度学习模型,可以检测未知物种的疾病。 最近,决定在Julia中重建这个项目,并将其用作学习Flux.jl[1]的练习,这是Julia最流行的深度学习包(至少在GitHub上按星级排名)
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使用 SKimage 的图像预处理
介绍 图像是视觉对象的二维表示,例如照片、绘画或素描。在数字成像中,图像存储为像素值数组,其中每个像素代表图像亮度和颜色的样本。每个像素的颜色可以由一个或多个通道表示,如传统彩色图像中的红色、绿色和蓝色 (RGB) 通道
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马斯克呼吁暂停人工智能训练6个月
在OpenAI火爆之后,尤其是ChatGPT和GPT-4发布之后,人们终于看到了人工智能本来应该具有的样子。在生成式人工智能火爆之后,人们真正意识到这才是应该在强大算力之下的人工智能应该具有的智慧和能力
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使用 OpenCV for Android 进行图像特征检测
android 开发人员,可能熟悉使用activities, fragments, intents以及最重要的一系列开源依赖库。但是,注入需要本机功能的依赖关系(如计算机视觉框架)并不像在 gradl
图像特征检测 2023-02-21 -
如何使用 Python比较两张图像并获得准确度?
本文,将带你了解如何使用 Python、OpenCV 和人脸识别模块比较两张图像并获得这些图像之间的准确度水平。首先,你需要了解我们是如何比较两个图像的。我们正在使用Face Recognition python 模块来获取两张图像的128 个面部编码,我们将比较这些编码
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使用 c++ 将图像转换为 ASCII 艺术
什么是 Ascii 艺术?ASCII艺术是一种图形设计技术,使用计算机进行演示,由1963年ASCII标准定义的95个可打印字符(总共128个)和ASCII兼容字符集(超过标准7位ASCII的128个字符)拼凑而成
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使用 Python 的铅笔素描图像
图片在 Python 中表示为一组数字。所以我们可以进行各种矩阵操作来得到令人兴奋的结果。在本教程中,将向你展示如何只用几行代码创建“铅笔”草图图像。这个过程非常简单:1. 灰度图像2. 反转颜色3. 模糊倒置图像4. 将减淡混合应用于模糊和灰度图像我们可以为此选择任何我们想要的图像
Python 2023-01-03 -
AI图像革命已来,我们离AI生成的元宇宙生态还有多远?
在科技界,2022年可谓是人工智能之年。在过去的十二个月里,我们看到了人工智能艺术、工具、作家、音乐作曲家和基于人工智能的皮肤分析的爆炸式增长。但毫无疑问,该领域的明星还得是AI图像生成器。在社交媒体上,由计算机创建的生动数字插图和简单的单词提示已经逐渐代替了普通照片
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OpenCV 对图像的基本操作
今天要用的照片。nasa.png代码import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltBLUE = [255,
OpenCV 2022-12-12 -
使用数据增强从头开始训练卷积神经网络(CNN)
介绍该文致力于处理神经网络中的过度拟合。过度拟合将是你主要担心的问题,因为你仅使用 2000 个数据样本训练模型。存在一些有助于克服过度拟合的方法,即 dropout 和权重衰减(L2 正则化)。我们将讨论数据增强,这是计算机视觉独有的,在使用深度学习模型解释图像时,数据增强在任何地方都会用到
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在 Python 中使用 OpenCV 进行图像处理
任务描述· 使用 Python 代码自己创建图像。· 拍摄 2 张图像,裁剪两张图像的一部分并交换它们。· 拍摄 2 张图像并将它们组合成一张图像。例如拼贴画。首先,我们将探索有关 Python 中图像处理和 OpenCV 库的各种细节
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数字图像处理:边缘检测
序言在之前的文章中,我介绍了傅里叶变换,这次我将介绍另一种图像处理方法,边缘检测。在openCV中,有很多函数可以让我们找到图像的边缘,在这篇文章中,我将挑选出比较有代表性的Sobal算子和Laplacian算子进行介绍
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苹果最新专利忙着研究AI图像合成,视觉灵敏度抑制算法精准获取人眼疲劳度!
知情郎·眼|侃透公司专利事儿今天聊聊苹果的新专利。看看苹果的工程师最近忙着解决哪些技术难点问题,尤其在AI领域,有啥新进展。最近苹果日子过的不大顺当,新产品iPhone?14因为郑州富士康疫情也延迟交货了
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python中的图像增强技术
关键词:- 对数变换、幂律变换、图像增强、对比度拉伸数字图像处理 (DIP) 对不同类别的图像执行各种操作,例如图像增强、图像分析、图像压缩、图像变换等。图像增强用于对图像进行操作,以提取用户识别的所需和重要的关键特征,例如:调整图像的对比度值
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图像上的 OpenCV 算术运算
OpenCV 简介图像可以进行算术运算,例如加法、减法和按位运算(AND、OR、NOT、XOR)。这些操作可以帮助改善输入图像的属性。图像算法对于分析输入图像的属性是必要的,可以将操作后的图像用作增强的输入图像,并且可以对图像应用更多操作,以进行阈值化、膨胀等
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在 C++ 中使用 OpenCV 对图像中的对象进行扭曲透视
例子。代码:#include <opencv2/imgcodecs.hpp>#include <opencv2/highgui.hpp>#include <opencv2/imgproc.hpp>#i
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使用 Google Colab 训练的图像分类模型
介绍图像分类是按照预先确定的原则对图像内的像素组进行分类和识别的过程。在创建分类规则时使用一种或多种光谱或文本质量是可行的。两种流行的分类技术是“有监督的”和“无监督的”。图像分类如何工作?使用标记的样本照片,训练模型以检测目标类别(要在图像中识别的对象)
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建立重复图像查找系统
是否要识别重复或接近重复的图像?或者计算数据集中每个图像的副本数?如果是,那么这篇文章是给你的。本文的目标有五个方面:1. 理解重复图像查找器和基于内容的图像检索系统之间的区别2. 演练比较相似图像的
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使用U-Net方法对航空图像进行语义分割
在机器学习中,模型是在各种应用中训练的,特别是在深度学习和图像数据集上。基于卷积运算的方法在许多领域都进行了研究,尤其是手臂检测、自动驾驶汽车、无人机航拍图像、战争技术。人眼能够很容易地对所看到的进行分类和区分
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使用Pytorch进行图像增强的综合教程
最近,在研究项目中,开始了解图像增强技术的重要性。该项目的目标是训练一个能够重建原始图像的鲁棒生成模型。所解决的问题是异常检测,这是一个相当具有挑战性的问题,因为数据量很小,而且模型不足以单独完成所有工作
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昇思MindSpore 1.8:丰富的算法集与套件,实现高性能训练,降低部署门槛
经过社区开发者们两个月来的不断努力,昇思MindSpore1.8版本现已发布。在此版本中,发布的MindSpore Golden Stick,提供了丰富的模型压缩算法;开源大模型训练套件MindSpo
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Python 3 显示图像的方法
如果你正在寻找一个库来帮助你在 Python 中显示图像,那么你很幸运。Python 有许多不同的库可用于显示图像。三个最受欢迎的库是Pickel、Matplotlib 和 OpenCV。到底应该选哪一个,还是看自己的个人喜好了
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在 R 中使用 Keras 构建深度学习图像分类器
介绍深度学习和人工智能的一个重要应用是图像分类。图像分类是根据图像所包含的特定特征或特征对图像进行标记的过程。该算法识别这些特征并利用它们来区分图像并为它们分配标签。卷积神经网络 (CNN) 是深度学习图像分类模型的主要构建块,通常用于图像识别、图像分类、对象检测和其他类似任务
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使用 TensorFlow 2.x API 介绍图像中的显着性图
TensorFlow 2.x 简介在计算机视觉领域中,显着性图是图像在人类视线最初聚焦的区域。显着性图的主要目标是突出特定像素对人类视觉感知的重要性。例如,在下图中,花和手是人们首先注意到的东西,因此必须在显着性图上强调它们
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今天浅谈一下「继续预训练」
最近和同事聊天,聊到一次面试时,同事作为面试官,提问了一个小问题:「如果你拥有的预训练的语料和下游任务的语料分布差异很大,你会怎么做」「那他答上来了吗」我问到「没有」他说一、基本概念继续预训练是什么?
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关于图像处理和Python深度学习的教程:第二部分
我们将以对比度增强开始第二部分。6、对比度增强某些类型的图像(如医学分析结果)对比度较低,很难发现细节,如下所示: xray = imread("images/xray.jpg") 
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关于图像处理和Python深度学习的教程:第一部分
介绍在这篇文章中,我们将学习如何执行图像处理。在整篇文章中,我们使用到的库是Scikit Image。基础知识1、什么是图像?图像数据可能是文本之后最常见的数据。那么,电脑如何理解你在埃菲尔铁塔前的自拍呢?它使用一个称为像素的小正方形网格
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基于卷积神经网络的图像分类
现在是学习卷积神经网络及其在图像分类中的应用了。什么是卷积?卷积运算是使用具有恒定大小的“窗口”移动图像,并将图像像素与卷积窗口相乘以获得输出图像的过程。让我们看看下面的例子:我们看到一个9x9图像和一个3x3卷积滤波器,其恒定权重为3 0 3 2 0 2 1 0 1,以及卷积运算的计算
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