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对于人类来说，识别一个场景中的物品是非常简单的一件事。但是对于人工智能和计算机视觉系统来说，发展对其周围环境的高保真理解需要更多的努力，如果我们说得具体一点，大

Meta公司（原Facebook）在今年9月29日首次推出一款人工智能系统模型：Make-A-Video，可以从给定的文字提示生成短视频。 Make-A-Video研究基于文本到图像生成技术的最新进展，该技术旨在实现文本到视频的生成，可以仅用几个单词或几行文本生成异想天开、独一无二的视频，将无限的想象力带入生活。比如一句“三马奔腾”生成视频： 初步预览地址：https://makeavideo.studio/ 文章链接：https://arxiv.org/abs/2209.14792 本篇文章

大家经常在评论区问我如果学习Python，如何锻炼 自己的Python编程能力，这里给大家推荐一个我经常练习Python的网站：牛客网 - 找工作神器|笔试题库|面试经验|实习招聘内推，求职就业一站解决_牛客网  里面还包含很多大厂笔试的Python题目，大家可以跟我一起刷题，从本周起我会陆续在博客分享我的刷题心得，欢迎大家跟我一起学习，有问题可以在评论区指出来，大家一起讨论。 Alexnet网络详解代码：手撕Alexnet卷积神经网络-pytorch-详细注释版（可以直接替换自己数

目录 什么是Google Colab 谷歌云盘（Google Driver）   一、使用Colab进行训练 1.数据集的上传   2、预训练权重的上传  3.深度学习网络的上传 二、打开Colab并配置环境 1、笔记本的创建 2、环境的简单配置 3、深度学习网络的下载 4、数据集的复制与解压 5、保存路径设置 三、开始训练 1、标注文件的处理 2、训练文件的处理 3、保存周期的设置  4、开始训练 四、Colab 断线怎么办？ 1、防掉线措施 2、完

一、MSE基本定义 MSE全称为“Mean Square Error”，中文意思即为均方误差，是衡量图像质量的指标之一。计算原理为真实值与预测值的差值的平方然后求和再平均，公式如下： 其中， M为图像I的像素总数，N为图像K的像素总数。MSE值越小，说明图像越相似。计算MSE有四种方法： 方法一：计算RGB图像三个通道每个通道的MSE值再求平均值 方法二：直接使用matlab的内置函数immse()(注意该函数将所有图像当成灰度图像处理) 方法三：判断图像的维度，若是三维即为RGB图像求

研究人员们惊讶地发现，深度学习视觉算法之所以经常在图像分类时遭遇挑战，是因为它们主要从纹理——而非形状——当中提取判断线索。

一、导入 二、摄像头数据输出格式 1、USB、VS、MIPI摄像头架构 MIPI接口摄像头支持的分辨率、帧率更高，功率低。 MIPI比USB成本更低，USB摄像头昂贵。 USB摄像头开发工作量少，一般都是免驱的。 2、RAW RGB DATA RAW RGB是sensor的bayer阵列获取的数据（每种传感器获得对应的颜色亮度），摄像头sensor经过光电转换后输出的数据就是RAW data（RAW RGB）。在Sensor中，每一个感光点只能感光RGB其中的一种颜色。

目标检测数据集 目标检测模型和数据集均为项目自用资源，有需要的也可以下载 无人机检测数据集 旋翼无人机UAV数据集，包括各种旋翼无人机。标签格式：YOLO和VOC两种；可以用于YOLO等多种算法的空中无人机的检测 。classes: drone 数据集下载：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85162387https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/769

深蓝学院是专注于人工智能的在线教育平台，已有数万名伙伴在深蓝学院平台学习，很多都来自于国内外知名院校，比如清华、北大等。 最开始接触 U-Net 的时候并不知道原作使用了 Overlap-tile 这种策略，因此当时不太理解为何网络结构要设计成非对称形式，即上采样得到的特征图尺寸与对应层在下采样时的尺寸不一致。 另外发现，这种策略可用于许多场景，特别是当 数据量较少 或者 不适合对原图进行缩放时尤其适用（缩放通常使用插值算法，主流的插值算法如双线性插值具有低通滤波的性质，会使得图像的高频

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