【翻译】Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study【下载】论文发布地址：https://arxiv.org/abs/1904.12462 PDF下载地址：https://arxiv.org/pdf/1904.12462.pdf DLVC源码地址：https://github.com/fvc2018/dlvc【翻译】 摘
阅读笔记：What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?1.介绍2.相关工作2.1 贝叶斯深度学习中的认知不确定性2.2 异方差的不确定性3. 将偶然不确定性和认知不确定性结合在一个模型中3.1 结合异方差偶然不确定性和认知不确定性3.2 异方差不确定性作为学习到的损失衰减3.3 分类任务中
此前，我们刚刚报道了旷视科技在3月25日开源深度学习框架 MegEngine ，3 月 28 日，华为的全栈全场景 AI 计算框架 MindSpore 也终于正式开源了。今年的华为开发者大会 HDC 2020 上，除了昇腾、鲲鹏等自研芯片硬件平台之外，最令人期待的就是深度学习框架 MindSpore 的开源了。MindSpore是一款支持端边云全场景的深度学习训练推理框架，Mi
VisionMaster 学习笔记（线线测量）直线到直线间的距离测量是一个比较常见的应用场景。利用海康的 VisionMaster 可以很方便的实现这个功能。下面就简单的介绍一下用法。我们的测试图如下： 这个是一个手机的 Cover Glass，我们要测量白色区域的宽度。还有中间麦克风条形孔的宽度。程序的基本框架如下，两个直线查找，然后就是线线测量。 直线查找首先要设置个 ROI 区域。当然对于查
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2024-09-23 06:13:22
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开源代码：https://github.com/open-mmlab/mmdetection一句话总结：本文提出一种PrIme Sample Attention(PISA)抽样及学习策略，对目标检测算法产生的经过回归后的region proposals使用提出的IoU-HLR，Score-HLR分别对正、负样本进行排名，选出其中的重要样本Prime samples，在训练过程中通过提出的CARL
目录引言一、使用指引STEP 1. 添加“选项卡”STEP 2. 新建“选择项”STEP 3. 添加组件下的控件STEP 4. 检查是否添加成功二、控件库2.1 前端运行界面控件(VmFrontendControl)2.2 全局模块控件(VmGlobalToolControl)2.3 主界面控件(VmMainViewConfigControl)2.4 流程配置控件(VmProcedureConf
VisionWorks学习之如何调试调试第一种方法：基于API的错误状态码第二种方法：基于API的错误日志回调函数第三种方法：通过设置打印日志Zones设置终端消息日志内容图调试和可视化Message Logs使用环境变量设置Graph选项可视化图 VisionWorks是基于GPU加速的，不能像在cpu上调试那样方便，但是Nvidia也提供了一些方法，用于调试和分析应用程序。下面详细说明一下
前言：差不多三个月没更新了，天天码代码，实在是太忙了，有时候也在想这么忙到底是不是工作方法的问题，怎么样才能变成大师呢！一：进一步学习今天学习下VisionMaster中的字符缺陷检测：包括字符脏污、缺失、差异等缺陷。该模块适用于检测各类部件的字符缺陷，如半导体芯片上雕刻字符缺陷和包装行业印刷字符缺 ...
作者为阿尔法工场特邀研究员导语：马云说“后天很美好”，现在国内企业要做的是先在“明天活下来”。 2019年5月27日，上交所决定将于6月5日召开第1次审议会议，审议深圳微芯生物、安集微电子科技、苏州天准科技3家企业的发行上市申请。其中，笔者最为感兴趣的当属天准科技，这个从新三板退市后冲击科创板的AI行业新星。其2018年28.5%的收入来自苹果(NASDAQ:AAPL)，侧面体现了不错的
1、大多数情况下，对象在新生代Eden区中分配。当Eden区没有足够空间进行分配时，虚拟机将发起一次Minor GC2、大对象直接进入老年代。大对象指需要大量连续内存空间的Java对象，最典型的大对象就是那种很长的字符串以及数组。3、长期存活的对象将进入老年代。 虚拟机采用分代收集的思想来管理内存，那么内存回收时就必须能识别哪些对象应放在新生代，哪些对象应放在老年代中。为了做到这一点，虚拟机给那
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2024-05-17 05:20:26
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1. Python/C++/R/Java - you will probably want to learn all of these languages at some point if you want a job in machine-learning. Python's Numpy and Scipy libraries [2] are awesome because they have
介绍手语识别是一个多年来一直在研究的问题，然而，我们还远未在我们的社会中找到完整的解决方案。在为解基于接触的系统，诸如传感器手套;...
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2022-07-29 09:10:21
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# 深度学习使用Docker的指南
随着深度学习的不断发展，越来越多的开发者和研究人员选择使用Docker来简化环境配置和依赖管理。本文将指导您如何通过Docker来实现深度学习的开发与部署。
## 整体流程概述
以下是使用Docker进行深度学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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| 1. 安装Docker | 在您的操作系统上安装Docker。 |
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城市土地利用规划的职能就是为特定的城市功能安排合适的用地，为特定的城市用地寻找合适的功能。 城市土地利用规划的内容即首先将规划范围内的所有土地划分为可建设用地与非建设用地，其次，确定可建设用地范围内所有土地的性质（用途）、强度（建筑密度、容积率）、建设形态（后退红线、建筑高度）。 影响土地利用规划的因素：经济因素（如不同城市功能可承担的地租不同）、社会因素（市民或团体的价值取向
# 使用PyTorch深度学习的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴有机会向你介绍如何使用PyTorch进行深度学习。PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以轻松地构建和训练深度学习模型。
下面是使用PyTorch进行深度学习的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤 1 | 数据准备 |
| 步骤 2 | 模型构建
原创
2023-07-19 19:15:36
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收集数据首先，我们要做的第一件事是创建一个简单的数据集，这样我们就可以测试我们工作流程的每一部
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2022-07-29 08:58:47
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GPU，即“图形处理单元”，是仅用于特定任务计算机的微型版本。与CPU不同的是， 它可以同时执行多个任务
原创
2022-11-15 15:43:47
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# 使用MATLAB进行深度学习并利用GPU
在现代深度学习的任务中，使用GPU加速计算是非常重要的。MATLAB提供了强大的深度学习工具，并且能够利用GPU进行计算。在这篇文章中，我将为你展示如何在MATLAB中使用GPU进行深度学习。我们将遵循以下步骤：
## 操作流程
下面是整个流程的简单步骤：
| 步骤 | 步骤描述 |
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| 1 | 安
使用核显深度学习的探索与实践
近几年，随着AI技术的飞速发展，特别是在深度学习领域，显卡在模型训练和推理中的重要性愈发凸显。然而，许多用户的设备并不具备强大的GPU，核显（集成显卡）成为了一部分开发者在进行深度学习时的选择。本文将通过一系列维度来探讨“使用核显深度学习”的过程和常见问题，帮助读者理清思路和技术路线。
### 背景定位
随着深度学习需求的增加，特别是在小型项目和初创企业中，GP
如果你的工作中需要接触到各种不同编码格式的图像、音频和视频，那么你很有可能正在使用多个工具来转换这些多种多样的媒体格式。如果存在一个能够处理所有图像/音频/视频格式的多合一转换工具，那就太好了。Format Junkie 就是这样一个多合一的媒体转换工具，它有着极其友好的用户界面。更棒的是它是一个免费软件。你可以使用 Format Junkie 来转换几乎所有的流行格式的图像、音频、视频和归档文件
