OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算（详细步骤 + 代码)。您是否想过如何实现？在本教程中，我们将探索从对象检测到跟踪再到速度估计的整个过程。本文的实现主要包含以下三个主要步骤，分别是，下面我们将一一介绍其实现步骤。要对视频执行，我们需要迭代视频的帧，
技术前沿 |【人工智能在绘画领域的算法研究与应用进展】
本文综述了人工智能在绘画领域的最新研究算法进展，包括生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）等主流技术。文章首先介绍了AI绘画研究的背景，阐述了人工智能在艺术创作领域的重要性和价值。随后，对GAN、CNN等算法的原理、优缺点以及在绘画领域的应用进行了详细的分析和比较。最后，探讨了AI绘画算法在
【AI植物识别】深度学习与升级版卷积网络：全新花卉信息检测系统
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这个AI换衣项目也太惊艳了吧，看完我整个人都不好了！
以上老秦介绍了AI虚拟试衣技术和OOTDiffusion的本地部署，老秦之前就部署过，也踩了一些坑，所以这次部署比较顺利，如果大家遇到问题，可以加下老秦的AI闲聊群，有空可以帮大家看下问题。
【人工智能】保姆级波士顿房价预测
波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“Hello World”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价是由诸多因素影响的。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价，期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型，如所示。对于预测问题，可以根据预测输出的类型是
MLP多层感知器：AI人工智能神经网络的基石
MLP 是指多层感知器（Multilayer Perceptron），是一种基础人工神经网络模型（ANN，Artificial Neural Network）。MLP 能够将信息逐层重新组合，每层重组的信息经过激活函数的放大或抑制后进入下一层的数据重组，从而实现特征提取和知识获取。
“AI革命再度到来：ChatGPT 4.0中文版免费，一网打尽所有知识需求！“
由于其更大的参数规模和强大的运算能力，ChatGPT 4.0在处理复杂任务和给出更精准、流畅的回答上，表现得有如火箭一般的上升速度。我们的国内技术精英们打造了一项服务公众的工具 - GPT4公益站，包含了GPT4、Claude、Claude100k等高级模型，如此卓越的技术与平等的良知结合，更令人惊
2024年5月计算机视觉论文推荐:包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题
我们今天总结下2024年5月发表的最重要的论文，重点介绍了计算机视觉领域的最新研究和进展，包括扩散模型、视觉语言模型、图像编辑和生成、视频处理和生成以及图像识别等各个主题。
【AI】深度学习——前馈神经网络——全连接前馈神经网络
全连接前馈神经网络可以抽象为信息传播公式，其理论依据为通用近似定理，与机器学习结合可以解决分类问题，对交叉熵损失函数使用梯度下降算法求参数矩阵求导在nndl中以分母布局为主，以链式法则为计算依据，但同时也可采用更为高效的计算方法反向传播算法：第l层的误差项可以通过第 l+1 层的误差项计算得到，前向
【论文】模型大小计算方式（或者叫做权重大小/体积？）单位是MB
可以说成：整个权重文件包含了网络结构和参数，那么这个训练好的权重文件可直接使用，用于嵌入到某些平台或设备上就可以使用了，如果没有训练好的参数，单纯就一个网络结构那在应用中也是没有作用的。那就可以说成是：网络结构定义好了就是一个模型，可用于训练。
【机器学习】探究Q-Learning通过学习最优策略来解决AI序列决策问题
AI序列决策问题是指在人工智能领域中，智能体需要在一个序列的环境中做出一系列决策，以达到某个目标或最大化某种累积奖励的问题。这类问题通常涉及到强化学习，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略。
AI一键去衣技术：窥见深度学习在图像处理领域的革命(最后有彩蛋)
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在图像处理领域展现出了强大的潜力。其中，一键去衣（AI-based Clothing Removal）技术作为其炙手可热的一个分支，吸引了广泛的关注。这项技术利用深度学习算法，能够将人物穿着的服装从图像中去除，呈现出人体的裸露状态，因其技术的高度复杂和社会议题的敏
毕业设计：基于深度学习的图像分类识别系统 人工智能
毕业设计：基于深度学习的图像分类识别系统在图像分类识别任务中取得了显著成效，展现了深度学习在图像识别领域的巨大潜力。此外，详细描述了数据集的自制过程和数据扩充技术，为计算机毕业设计提供了一个创新的研究方向。该课题结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题，对于计算机专业、软件
使用FP8加速PyTorch训练的两种方法总结
在PyTorch中，FP8（8-bit 浮点数）是一个较新的数据类型，用于实现高效的神经网络训练和推理。它主要被设计来降低模型运行时的内存占用，并加快计算速度
【智能助手体验】分享一款超好用的AI工具：Kimi
Kimi是由月之暗面科技有限公司开发的人工智能助手，擅长中文和英文对话。它能够处理用户上传的多种格式文件，结合搜索结果提供信息，同时遵循中华人民共和国的法律和道德标准。使用Kimi几周以来，我深刻体会到了AI技术在信息处理方面的巨大潜力。无论是工作中的数据分析，还是生活中的信息咨询，Kimi总能给出
【AIGC】揭秘驱动AI创新的关键力量：领军者的角色
作为人工智能领域的领军者，AIGC以其创新的技术和应用场景，为推动人工智能的发展和社会进步做出了重要贡献。在未来，AIGC将继续引领人工智能的创新浪潮，为我们带来更加智能、高效和可持续的世界。让我们期待AIGC带来的人工智能的未来，让我们共同迎接人工智能的新篇章！
生成式AI核心技术详解与实战：从GANs到Transformers
本文深入探讨生成式AI的核心技术，包括GANs、VAEs、自回归模型和Transformers，详细描述其原理、实现方法及实际应用，结合代码示例和现实案例，展示最新技术进展和应用场景。
AI人工智能深度学习算法：高并发场景下深度学习代理的性能调优
随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域都取得了显著的成果。然而，在高并发场景下，深度学习代理的性能往往会受到巨大的挑战。例如，在电商平台的推荐系统中，每秒钟可能需要处理数百万个用户请求，这就要求深度学习代理能够快速地进行预测和响应。随着深度学习技术的不断发展，高并发场景下深度学习代理的性能优
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用
AI：162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用在当今数字化时代，图像处理和识别技术已经成为许多领域的重要组成部分，从自动驾驶到医学影像识别。Python作为一种灵活而强大的编程语言，为开发人员提供了丰富的工具和库，可以轻松地进行图像识别与处理。本文将介绍如何使用Py
【毕业设计】基于深度学习的铁轨障碍物检测预警系统 人工智能 python 卷积神经网络
毕业设计：基于深度学习的铁路异物检测系统结合了深度学习和计算机视觉技术，旨在解决铁路场景中多尺度和遮挡问题对异物检测的挑战。通过在FLIR数据集和自制的夜间红外铁路数据集上进行迁移训练，提出的算法展现了对遮挡较严重和不同尺度大小的铁路异物的优越性。本毕业设计为计算机领域的毕业生提供了一个创新的研究方
