Amazon SageMaker简直就是机器学习平台的天花板
最近参与了亚马逊云科技【云上探索实验】活动，通过Amazon SageMaker基于Stable Diffusion模型，非常简单快速搭建的第一个AIGC，一开始以为非常复杂，不懂动手操作，但实际上操作非常简单，没有想象中的恐怖，整体体验非常愉快，我先对Amazon SageMaker简单介绍，然后
Stable Diffusion教学 使用Lora制作AI网红 【AI绘画真人教程】
Stable Diffusion教学 使用Lora制作AI网红【AI绘画】一键启动/修复/更新/模型下载管理全支持！
全面剖析OpenAI发布的GPT-4比其他GPT模型强在哪里
GPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4），这是OpenAI在扩展深度学习方面的最新里程碑。GPT-4 是一个大型多模态模型（接受图像和文本输入，发出文本输出），虽然在许多现实世界场景中的能力不如人类，但在各种专业和学术基准上表现出人类水平的表现。输出依旧
Autoformer算法与代码分析
Autoformer的原理以及代码的详细分析
Amazon SageMaker测评分享，效果超出预期
一、前言随着科技的进步和社会的发展，人工智能得到了愈加广泛的重视，特别是最近大火的Chatgpt，充分展现了研发通用人工智能助手广阔的研究和应用前景。让越来越多的组织和企业跟风加入到人工智能领域的研究中，但机器学习的实施是一项极其复杂的工作，不仅需要专业技能，还涉及大量的试错。无论是“专业”，抑或是
17届全国大学生智能汽车竞赛 中国石油大学（华东）智能视觉组 --模型训练篇
如果你习惯使用jupyter notebook编写代码，这里也提供了jupyter版本的代码。在目录下的example.ipynb，有所有内容的完整代码。这部分的代码已上传到我的。模型的精度在比赛中非常关键，毕竟分类错误的罚时是非常狠的。
FEDformer 代码分析（1）
也就是说加上23维度的才是这个维度的，也就是本来的x是（1,96,7）的维度的，前面拼接上front，后面拼接上end后，变成了（1,119,7）这个维度的了。这个series_decomp_multi的里面有两个可学习的东西，一个是一个pooling，是kernel_size是24的大小的，另一个
VIT：Transformer进军CV的里程碑
Transformer[1]最初提出是针对NLP领域的，并且在NLP领域大获成功，几乎打败了RNN模型，已经成为NLP领域新一代的baseline模型。这篇论文也是受到其启发，尝试将Transformer应用到CV领域。通过这篇文章的实验，给出的最佳模型在ImageNet1K上能够达到88.55%的
番外篇 | 20+ 种注意力机制及代码 适用于YOLOv5/v7/v8（新增5种v7模板）
番外篇 | 20+ 种注意力机制及代码 适用于YOLOv5/v7/v8（新增5种v7模板🍀）
【AIGC】1、爆火的 AIGC 到底是什么 | 全面介绍
本文主要介绍 AIGC 是什么以及能用来干什么
不是所有数据增强都可以提升精度
即使引入噪声或裁剪图像的一部分，模型仍可以对图像进行分类，数据增强有一系列简单有效的方法可供选择，有一些机器学习库来进行计算视觉领域的数据增强，比如：imgaug (https://github.com/aleju/imgaug)它封装了很多数据增强算法，给开发者提供了方便。计算视觉领域的数据增强算
【深度学习】训练集、测试集和验证集
码字不易，如果各位看官感觉该文章对你有所帮助，麻烦点个关注，如果有任何问题，请留言交流。如需转载，请注明出处，谢谢。文章链接：目录一、深度学习的数据二、训练集、测试集和验证集三、训练集、测试集和验证集的比例一、深度学习的数据 在深度学习或机器学习的过程中，数据无疑是驱动模型的主要能量，通过训练
【深度学习】(1) CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码
大家好，今天和各位分享一下如何使用 Pytorch 构建卷积神经网络中的各种注意力机制，如：SENet，ECANet，CBAM。注意力机制的原理 和 TensorFlow2 的实现方式可以看我下面两篇博文：SENet、ECANet：https://blog.csdn.net/dgvv4/articl
UNet - 数据加载 Dataset
之前介绍完了Unet网络的搭建，接下来说一下要解决的任务data里面存放的是训练的数据predict 是存放的是需要预测的数据result 是predict里面预测出来的结果dataset 是数据加载的文件、model 是UNet网络、train是训练、predict是预测UNet模型训练，深度解析
OpenPose笔记——在编译好的OpenPose C++代码上跑自己的图片和视频
前面自编译好了OpenPose 的python，但是没找到用python跑视频的代码。。。最终，还是需要在C++工程里来跑。编译好的解决方案里面有很多例子上面一共17个例子，图片、文件夹、手、脸、热力图、输入流（摄像头）等多个例子包含在内，但是没有视频的例子。第一种运行的方式是 命令行运行打开cmd
独家丨前美团联合创始人王慧文“正在收购”国产AI框架OneFlow，光年之外欲添新大将...
文丨谭婧以ChatGPT为代表的AI大模型是2023年的科技C位。2023年3月27日，ChatGPT引发的“抓马连续剧”，又有新剧更新。前情提要：前美团联合创始人、高级副总裁王慧文发文宣布进入AI领域，称将打造中国的OpenAI。新闻标题一：《王慧文放话：我先投3个亿》当然，他现在的身份是美团非执
联邦学习：FedProx框架
联邦学习不同于传统的分布式优化的两个关键挑战:高度的系统和统计异构性。引入了一个框架，FedProx以解决异构性难题（统计异构 系统异构）。FedProx可以看作是FedAvg的泛化、重构。对于非独立分布(统计异质性)的训练数据，框架提供收敛性保证（统计异构）；允许每个参与的设备执行可变数量的工作(
【Pytorch基础知识】数据的归一化和反归一化
搞清数据的归一化和反归一化，快速掌握将图片转为tensor进行系列操作后，再转为图片
PyTorch 深度学习实战 |用 TensorFlow 训练神经网络
为了更好地理解神经网络如何解决现实世界中的问题，同时也为了熟悉 TensorFlow 的 API，本篇我们将会做一个有关如何训练神经网络的练习，并以此为例，训练一个类似的神经网络。
常用的ControlNet以及如何在Stable Diffusion WebUI中使用
ControlNet是斯坦福大学研究人员开发的Stable Diffusion的扩展，使创作者能够轻松地控制AI图像和视频中的对象
