圖像到圖像轉(zhuǎn)化的任務(wù)是將一個給定圖像的特定方面改變到另一個方面,例如,將一個人的面部表情從微笑到皺眉改變(見圖1)。自從生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)的引入,這個任務(wù)經(jīng)歷了很大的發(fā)展,從改變發(fā)色,改變邊緣圖以重建...
深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在圖像分類、檢測、分割、高分辨率圖像生成等諸多領(lǐng)域取得了突破性的成績。但是它也存在一些問題。首先,它與傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法一樣,通常假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測試數(shù)據(jù)服從同樣的分布,或者是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上...
...標(biāo)函數(shù)表達(dá)式:其中表達(dá)式中的第一項 D(G(z)) 處理的是假圖像 G(z) ,我們盡量降低評分 D(G(z)) ;第二項處理的是真圖像 x ,此時評分要高。但是 GAN 并不是完美的,也有自己的局限性。比如說沒有用戶控制的能力和低分辨率與低...
這是一篇總結(jié)文,總結(jié)我看過的幾篇用GAN做圖像翻譯的文章的套路。首先,什么是圖像翻譯?為了說清楚這個問題,下面我給出一個不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男问交x。我們先來看兩個概念。第一個概念是圖像內(nèi)容(content) ?,它是圖像...
...度不變特征變換(Scale-invariant feature transform, 簡稱SIFT)是圖像局部特征提取的現(xiàn)代方法——基于區(qū)域/圖像塊的分析。在上篇筆記里我們使用的圖像之間對應(yīng)點的匹配方法,不適用于不同尺度的圖像。有許多應(yīng)用場景需要對不同尺...
...的成績。此后,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變種被廣泛應(yīng)用于各種圖像相關(guān)任務(wù)。這里主要參考了Neural Networks and Deep Learning和cs231n的課程來介紹CNN,兩部分都會有理論和代碼。前者會用theano來實現(xiàn),而后者會使用我們前一部分介紹的自動...
... 注意:JSONP只能發(fā) GET 請求(因為請求是放在的scr中的)。 圖像 Ping 我們知道,一個網(wǎng)頁可以從任何網(wǎng)頁中加載圖像,不用擔(dān)心跨域問題。這也是在線廣告跟蹤瀏覽量的主要方式。我們可以動態(tài)地創(chuàng)建圖像,使用它們的onload和onerror...
...習(xí)模型。使用這個模型我們可以檢測和定位的邊界框坐標(biāo)圖像中包含的文本。下一步是把這些區(qū)域包含文本和實際識別和OCR文字使用OpenCV和Tesseract。 Tesseract 進行 OpenCV OCR 和文本識別 為了執(zhí)行 OpenCV OCR 和文本識別任務(wù),我們首先...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...