美研究人员发布开源软件可用单张照片生成3D模型| 发布者: admin| 查看: 8572| 评论: 2
摘要: 日前，美国卡内基·梅隆大学和加州大学的研究人员宣布开发出了一款让人非常震撼的3D处理软件OM3D。该软件能够让用户把2D照片中的对象转换成3D模型。而且生成的模型可根据用户的意愿在照片中进行操纵和来回移动。与此 ...
图片的性能优化 问题的出现：据统计，图片内容已经占到了互联网内容总量的62%，也就是说超过一半的流量和时间都用来下载图片。从性能优化的角度看，图片也绝对是优化的热点和重点之一。图片优化既是一门艺术，也是一门科学，图片优化是一门艺术，是因为单个图片的压缩不存在最好的特定性方案，而图片优化之所以是一门科学，是因为许多开发得很出色的方法和算法可以明显减小图片的大小。要找到图片的最优设置，需要按照许多维度
GAN是我在研究领域中最为喜欢的一个。它是一种生成式模型，其基本原理是建立一个生成器和一个判别器来协同工作。 生成器的作用是从随机噪声中生成图像，判别器的作用是判断一张图像是否为真实的图像还是生成器生成的图像。
一、RLHF微调三阶段 参考：https://huggingface.co/blog/rlhf 1）使用监督数据微调语言模型，和fine-tuning一致。 2）训练奖励模型 奖励模型是输入一个文本序列，模型给出符合人类偏好的奖励数值，这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果，然后人工打分。如果是训练自己
转载
2023-11-15 23:57:30
426阅读
针对像 Qwen3-0.6B 这类轻量级大语言模型（LLM）的微调（Fine-tuning），核心目标是在有限算力和数据条件下，高效提升模型在特定任务或领域上的表现。由于模型本身参数量小（约6亿），微调成本远低于大模型，但仍需采用合适的技术策略以避免过拟合、灾难性遗忘或资源浪费。 以下是针对此类小模 ...
前言 什么是模型的微调？ 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。把最后一层的输出类别和层的名称改一下就可以了。用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练，使得参数适应自己的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning).
转载
2024-05-21 08:58:16
61阅读
特征提取微调首先要弄清楚一个概念：特征提取。 用于图像分类的卷积神经网络包括两部分：一系列的卷积层和池化层（卷积基） + 一个密集连接分类器。对于卷积神经网络而言，特征提取就是取出之前训练好的网络的卷积基，用新数据训练一个新的分类器。那么为什么要重复使用之前的卷积基，而要训练新的分类器呢？这是因为卷积基学到的东西更加通用，而分类器学到的东西则针对于模型训练的输出类别，并且密集连接层舍弃了空间信息。
转载
2024-03-31 10:29:34
212阅读
第二章 图象获取、显示、表示与处理图象获取是图象的数字化过程，显示则是将数字图象转化为适合人们使用的形式，而处理是通过软件对图象进行变换操作的过程。目录图象获取图象显示图象表示图象处理参考文献作业 1.图象获取图象获取也就是图象的数字化过程，即将图象采集到计算机中的过程，主要涉及成像及模数转换（A/D Converter）技术，曾经是很昂贵的，一直是挡在普通用户面前的难以逾越的主要障碍
https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129709105类ChatGPT的部署与微调(上)：从LLaMA、Alpaca/Vicuna/BELLE、中文版
原创
2023-06-07 14:39:19
0阅读
9.2 微调 在前面的一些章节中，我们介绍了如何在只有6万张图像的Fashion MNIST训练数据集上训练模型。我们还描述了学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet，它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而，我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。 假设我们想从图像中
原创
2021-08-06 09:52:39
745阅读
这段时间在系统学习tensorflow的相关知识，恰好学习到了tensorflow的slim轻量级开发库。这个库的目的在于用尽量少的成本组织起来一套可以训练和测试自己的分类任务的代码，其中涉及到了迁移学习，所以我们分为下面几个步骤介绍： 什么是迁移学习； 什么是TF-Slim； TF-Slim实现迁移学习的例程； 应用自己的数据集完成迁移学习。&nb
转载
2024-06-10 12:23:09
275阅读
迁移学习（Transfer Learning）迁移学习是机器学习的分支，提出的初衷是节省人工标注样本的时间，让模型可以通过一个已有的标记数据向未标记数据领域进行迁移从而训练出适用于该领域的模型，直接对目标域从头开始学习成本太高，我们故而转向运用已有的相关知识来辅助尽快地学习新知识。 举一个例子就能很好的说明问题，我们学习编程的时候会学习什么？语法、特定语言的API、流程处理、面向对象，设计模式和面
转载
2024-03-20 11:33:49
102阅读
一、原理在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时，一般采取在预训练ImageNet上进行微调的方法。什么是微调？这里以VGG16为例进行讲解。VGG16的结构为卷积+全连接层。卷积层分为5个部分共13层，即conv1~conv5。还有三层全连接层，即fc6、fc7、fc8。卷积层加上全连接层合起来一共为16层。如果要将VGG16的结构用于一个新的数据集，首先要去掉fc8这一层。原因是fc8层的输
转载
2024-01-31 00:06:27
101阅读
之前我们一直强调，大语言模型（LLM）是概率生成系统。能力边界知识时效性：模型知识截止于训练数据时间点推理局限性：本质是概率预测而非逻辑运算，复杂数学推理易出错（deepseek的架构有所不同）专业领域盲区：缺乏垂直领域知识幻觉现象：可能生成看似合理但实际错误的内容之前一直讲解如何通过各种不同的知识库进行知识片段
深度学习中的fine-tuning一. 什么是模型微调1. 预训练模型 （1） 预训练模型就是已经用数据集训练好了的模型。 （2） 现在我们常用的预训练模型就是他人用常用模型，比如VGG16/19，Resnet等模型，并用大型数据集来做训练集，比如Imagenet, COCO等训练好的模型参数；
转载
2024-04-03 07:15:22
229阅读
项目实战（十） - - GPT-2实现文本生成GPT-2实现文本生成1. Result 呈现2. GPT-2 VS BERT3. Self-Attention VS Masked Self-Attention4. Sampling GPT-2实现文本生成由于GPT-2主要基于Transformer的Decoder模块，前两节笔记中已将大部分要点详细介绍，本节更多的关注GPT-2不同的部分1. R
转载
2024-09-30 22:26:38
147阅读
展示如何利用Pytorch来进行模型微调。
本文目的：基于kaggle上狗的种类识别项目，展示如何利用PyTorch来进行模型微调。PyTorch中torchvision是一个针对视觉领域的工具库，除了提供有大量的数据集，还有许多预训练的经典模型。这里以官方训练好的resnet50为例，拿来参加kaggle上面的dog breed狗的种类识别。1 导入相
转载
2023-08-07 11:56:37
271阅读
本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。上面这个链接目录下主要包含：officialresearchsamples而我说的slim工具包就在research文件夹下。Slim
转载
2024-01-09 07:37:16
146阅读
在本教程中，我们将深入探讨如何微调和特征提取torchvision 模型，所有这些模型都已经预先在1000类的imagenet数据集上训练完成。本程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并为如何在PyTorch中使用这些预训练模型进行微调建立直觉。 由于每个模型架构是有差异的，因此没有可以在所有场景中使用的样板微调代码。 然而，研究人员必须查看现有架构并对每个模型进行自定义调整。在本文档中，我们
转载
2024-01-22 21:58:52
99阅读
DeepSpeed 为微调提供了一整套优化工具，包括 ZeRO 优化、参数高效微调支持、混合精度、量化等技术，尤其适合在有限资源
