- 前言这是一种端到端的车道线检测方法，包含 LanNet + H-Net 两个网络模型。LanNet 是一种多任务模型，它将 实例分割 任务拆解成“语义分割”和“对像素进行向量表示”，然后将两个分支的结果进行聚类，得到实例分割的结果。H-Net 是个小网络，负责预测变换矩阵 H，使用转换矩阵 H 对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模。即：学习给定输入图像的透视变换参数，该透视变换能够对坡... 前言这是一种端到端的车道线检测方法，包含 LanNet + H-Net 两个网络模型。LanNet 是一种多任务模型，它将 实例分割 任务拆解成“语义分割”和“对像素进行向量表示”，然后将两个分支的结果进行聚类，得到实例分割的结果。H-Net 是个小网络，负责预测变换矩阵 H，使用转换矩阵 H 对同属一条车道线的所有像素点进行重新建模。即：学习给定输入图像的透视变换参数，该透视变换能够对坡...
- 可视化工具使用户能够跟踪实验指标，例如损失和准确性，可视化模型图等。可视化训练过程对于问题的发现和模型收敛效果的确定非常重要，从而优化得到较好的模型设计。 可视化工具使用户能够跟踪实验指标，例如损失和准确性，可视化模型图等。可视化训练过程对于问题的发现和模型收敛效果的确定非常重要，从而优化得到较好的模型设计。
- 在本教程中，您学习了如何： 将线性代数概念应用到实际问题中scipy.linalg 使用 Python 和 NumPy处理向量和矩阵 使用线性系统模拟实际问题 使用求解线性系统 scipy.linalg 在本教程中，您学习了如何： 将线性代数概念应用到实际问题中scipy.linalg 使用 Python 和 NumPy处理向量和矩阵 使用线性系统模拟实际问题 使用求解线性系统 scipy.linalg
- 最近在了解模型量化方向，因此写下本文记录分享下自己学习的内容。本文首先简单介绍了模型优化的方法；然后重点阐述了模型量化的原理、分类方法以及模型量化的未来方向；最后对目前模型量化的论文方法进行解读，希望通过本文可以让读者对模型量化有更深入的了解。 最近在了解模型量化方向，因此写下本文记录分享下自己学习的内容。本文首先简单介绍了模型优化的方法；然后重点阐述了模型量化的原理、分类方法以及模型量化的未来方向；最后对目前模型量化的论文方法进行解读，希望通过本文可以让读者对模型量化有更深入的了解。
- 点赞在看，养成习惯在游戏中聊天功能几乎是必备的功能，这样的功能存在一定的问题那就是会导致世界频道很乱，经常会有一些敏感词，或者一些游戏厂商不愿意看到的聊天，之前我们游戏中也有这样的问题，我们公司做了举报和后台监控，今天就来实现下这种监控。1、需求分析：因为深度学习用的不咋样，虽然之前写过强化学习，但是看强化学习的结果不是特别满意，所以研究下简单一些的方法实现。这种分类任务其实有现成的解决方案... 点赞在看，养成习惯在游戏中聊天功能几乎是必备的功能，这样的功能存在一定的问题那就是会导致世界频道很乱，经常会有一些敏感词，或者一些游戏厂商不愿意看到的聊天，之前我们游戏中也有这样的问题，我们公司做了举报和后台监控，今天就来实现下这种监控。1、需求分析：因为深度学习用的不咋样，虽然之前写过强化学习，但是看强化学习的结果不是特别满意，所以研究下简单一些的方法实现。这种分类任务其实有现成的解决方案...
- 简单介绍霍夫线和霍夫圆检测 简单介绍霍夫线和霍夫圆检测
- 您需要掌握各种硬技能和软技能。您需要擅长统计和数学才能分析和可视化数据。毋庸置疑，机器学习构成了数据科学的核心，需要你擅长它。此外，您需要对您所从事的领域有深入的了解，才能清楚地了解业务问题。您的任务并没有就此结束。您应该能够实现需要良好编码技能的各种算法。最后，一旦您做出了某些关键决策，就必须将它们交付给利益相关者。 您需要掌握各种硬技能和软技能。您需要擅长统计和数学才能分析和可视化数据。毋庸置疑，机器学习构成了数据科学的核心，需要你擅长它。此外，您需要对您所从事的领域有深入的了解，才能清楚地了解业务问题。您的任务并没有就此结束。您应该能够实现需要良好编码技能的各种算法。最后，一旦您做出了某些关键决策，就必须将它们交付给利益相关者。
- FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection一种全卷积单阶段目标检测方法作者： Zhi Tian Chunhua ShenHao Che Tong He单位： The University of Adelaide, Australia发表会议及时间： ICCV 2019 研究背景 Anchor base的缺点检测性能对于ancho... FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection一种全卷积单阶段目标检测方法作者： Zhi Tian Chunhua ShenHao Che Tong He单位： The University of Adelaide, Australia发表会议及时间： ICCV 2019 研究背景 Anchor base的缺点检测性能对于ancho...
- 根据《使用DGC实现每日动态发布电影排行榜》操作指导内容完成项目实践；操作类作业若未领取到免费资源或未领取到代金券请勿操作，创建服务作业或实例的区域需与领取套餐区域保持一致；建议操作时间1-2小时，结束后立即删除有关服务实例、作业、资源，避免扣费！！！ 如：a.删除OBS相关资源；b.删除DLI作业与队列、数据库资源；c.删除消息通知服务；d.删除DGC作业与脚本资源等；本实践通过数据开发和... 根据《使用DGC实现每日动态发布电影排行榜》操作指导内容完成项目实践；操作类作业若未领取到免费资源或未领取到代金券请勿操作，创建服务作业或实例的区域需与领取套餐区域保持一致；建议操作时间1-2小时，结束后立即删除有关服务实例、作业、资源，避免扣费！！！ 如：a.删除OBS相关资源；b.删除DLI作业与队列、数据库资源；c.删除消息通知服务；d.删除DGC作业与脚本资源等；本实践通过数据开发和...
- 编码器 - 解码器框架是用于离线语义图像分割的最新技术。自从自治系统兴起以来，实时计算越来越受欢迎。在本文中，华为云MVP专家厉天一和大家分享高效语义分割模型Fast SCNN，所谓的Fast-SCNN，即是快速分割卷积神经网络，这是一种高分辨率图像数据（1024x2048px）的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备的高效计算。本分享围绕论文概览、模型的算法剖析和代码复现三部分展开。首先... 编码器 - 解码器框架是用于离线语义图像分割的最新技术。自从自治系统兴起以来，实时计算越来越受欢迎。在本文中，华为云MVP专家厉天一和大家分享高效语义分割模型Fast SCNN，所谓的Fast-SCNN，即是快速分割卷积神经网络，这是一种高分辨率图像数据（1024x2048px）的实时语义分割模型，适用于低内存嵌入式设备的高效计算。本分享围绕论文概览、模型的算法剖析和代码复现三部分展开。首先...
- 机器学习的本质是从数据集中发现数据内在的特征，而数据的内在特征往往被样本的规格、分布范围等外在特征所掩盖。数据预处理正是为了最大限度地帮助机器学习模型或算法找到数据内在特征所做的一系列操作，这些操作主要包括标准化、归一化、正则化、离散化和白化等。 机器学习的本质是从数据集中发现数据内在的特征，而数据的内在特征往往被样本的规格、分布范围等外在特征所掩盖。数据预处理正是为了最大限度地帮助机器学习模型或算法找到数据内在特征所做的一系列操作，这些操作主要包括标准化、归一化、正则化、离散化和白化等。
- 这是一篇关于机器学习工具包Scikit-learn的入门级读物。对于程序员来说，机器学习的重要性毋庸赘言。也许你还没有开始，也许曾经失败过，都没有关系，你将在这里找到或者重拾自信。只要粗通Python，略知NumPy，认真读完这21句话，逐行敲完示例代码，就可以由此进入自由的王国。 这是一篇关于机器学习工具包Scikit-learn的入门级读物。对于程序员来说，机器学习的重要性毋庸赘言。也许你还没有开始，也许曾经失败过，都没有关系，你将在这里找到或者重拾自信。只要粗通Python，略知NumPy，认真读完这21句话，逐行敲完示例代码，就可以由此进入自由的王国。
- 部分用户可能不熟悉docker的构建命令，那么可以通过Notebook来创建一个自定义镜像。 本文主要介绍如何使用Notebook来创建镜像，并使用对应的镜像跑通自定义镜像的训练任务。 部分用户可能不熟悉docker的构建命令，那么可以通过Notebook来创建一个自定义镜像。 本文主要介绍如何使用Notebook来创建镜像，并使用对应的镜像跑通自定义镜像的训练任务。
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