ChatGPT创业潮来了，我既兴奋又焦虑
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从0到1构建一个基于知识图谱的智能问答系统
前言基于知识图谱的问答系统（Knowledge-Based Question Answering system: KBQA）在以下场景下比较有优势：对于领域类型是结构化数据场景：电商、医药、系统运维（微服务、服务器、事件）、产品支持系统等，其中作为问答系统的参考对象已经是结构化数据；问题的解答过程涉
自动标注工具 Autolabelimg
简单配置目标检测自动标注工具，减小标注工作量！！！
提速300%，PaddleSpeech语音识别高性能部署方案重磅来袭！
PaddleSpeech 1.3版本正式发布，ASR与TTS支持高性能部署
【深度学习】扩散模型（Diffusion Model）详解
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理解DALL·E 2， Stable Diffusion和 Midjourney工作原理
作者 | Arham Islam编译 | 岳扬在过去的几年里，人工智能（AI）取得了极大的进展，而AI的新产品中有AI图像生成器。这是一种能够将输入的语句转换为图像的工具。文本转图像的AI工具有许多，但最突出的就属DALLE 2、Stable Diffusion和Midjourney了。DALL-E
【个性化联邦学习】Towards Personalized Federated Learning 论文笔记整理
尝试记录一下最近看的论文，顺便当个笔记同步了。这篇是个性化联邦学习的综述，Towards Personalized Federated Learning。
A2C算法原理及代码实现
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YOLO5 旋转模型图片标注及训练
YOLO 标注及训练教程
【多目标跟踪与计数】（三）DeepSORT实战车辆和行人跟踪计数
一、DeepSort介绍论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf参考文章：DeepSort讲解代码地址：https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_OSNet（可参考这个源代码，如果需要我这边的源代码可
stable diffusion webui安装与使用(官方超简单教程)
ai绘画，stable diffusion webui下载安装与使用
图像分割（语义分割）的局限以及解决方法
CNN作为最基础的框架，存在很多的问题：比如语义分割除了语义信息还需要细节信息，因此UNet等论文给出了解决方案。比如语义分割需要上下文信息，因此PSPNet、Deeplab系列、基于自注意力机制的一系列方法（Non-Local、DANet、CCNet等）等被提出来获取局部、多尺度乃至全局上下文。比
多目标跟踪(1):使用MOT17数据集训练YOLOv7检测器
本文将介绍如何使用MOT17数据集训练YOLOv7检测器。
细粒度图像分类论文研读-2022
目前的工作主要通过关注如何定位最具识别度的区域并依靠它们来提高网络捕捉细微变化的能力来完成FGVC。这些工作中的大部分是通过RPN模块来提出绑定框并重新使用主干网络来提取所选框的特征。近年来，ViT在传统分类任务重大放异彩，其自我关注机制将每个patch的token连接到分类token。注意力连接的
使用开源激光SLAM方案LIO-SAM运行KITTI数据集，如有用，请评论雷锋
LIOSAM运行KITTI数据集
深度理解相机中的各个参数（对比度、饱和度、亮度、曝光度、锐度）
相机中和很多参数，包括对比度、饱和度、亮度、曝光度、锐度等等。不论我们是在拍照还是后期的剪辑，都缺少不了对这些参数的调整。那么接下来来详细的叙述一下这些参数以及它们的作用。...
在kaggle上用Yolov5训练口罩模型并部署到android端
利用Kaggle免费提供的GPU能很好的对YOLOV5口罩数据集的进行训练。下载链接。
OpenAI 官方api 阅读笔记
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足球视频AI(三)——YOLOV7目标检测自训练模型
1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中
图像处理复习———像素间的基本关系（邻域，邻接性，通路，连通性，距离）
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