目標檢測圖像識別SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監測設備的數據釆集系統，用戶界面是瀏覽器。數據庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因為釆集數據是海量的，所以所有數據通過多線程或multiprocessing,數據在存入數據庫時，也傳遞給一個python字典，里面存放最新的數據。遠程網頁自動刷新時，通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內存里的這個字典獲...
jonh_felix
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回答:資深的開發，一般能猜出來你的表結構和字段名字，一般字段猜出來的和正確結果是大差不差的。第二種就是靠字典暴力去跑，看返回回來的結果。第三種就是數據庫有個information_schema這個庫，記不太清楚了，里邊記錄的有你的表結構信息。還有第四種select database 查出來你的庫名字，再根據你的庫名字這個條件查找表結構，再根據你的表名字查詢字段名字。都有sql語句可以查詢。我就知道這四種...
Astrian
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...一般來說，對抗攻擊可以根據攻擊模型的訪問級別和對抗目標進行分類。白盒攻擊（white-box attacks）可以完全訪問它們正在攻擊的模型的結構和參數；黑盒攻擊（black-box attacks）只能訪問被攻擊模型的輸出。一種基線方法是快速...
...圖以及對象的性。在分類中，圖像的焦點通常是一個單一目標，任務即是對圖像進行簡單描述（見上文）。但是當我們在觀察周遭世界時，我們處理的任務相對復雜的多。現實中的情景通常由許多不同的互相重疊的目標、背景以...
YOLO作為目標檢測領域的創新技術，一經推出就受到開發者的廣泛關注。值得一提的是，基于百度自研的開源深度學習平臺PaddlePaddle的YOLO v3實現，參考了論文【Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks】，增加...
...法則?如圖2所示，復雜神經網絡基于反向傳播過程來計算目標函數相對于每個模塊中的參數的梯度。反向傳播過程的數學原理即為鏈式法則，如圖3所示。目標函數相對 于每個模塊的梯度具有一定的獨立性，這是鏈式法則的關鍵...
...特征網略、一般網絡、局部特征淺層網略進行模型整合和目標檢測，定制分類網絡則直接進入目標檢測。 此外，網易云易盾也在語種識別、處理效率、安全標準提升、審核團隊運營等方面不斷實現能力提升，包括增加或即將增...
...resentations）。這些方法顯著推動了語音識別、視覺識別、目標檢測以及許多其他領域（比如，藥物發現以及基因組學）的技術發展。利用反向傳播算法（backpropagation algorithm）來顯示機器將會如何根據前一層的表征改變用以計算...
目前目標檢測領域的深度學習方法主要分為兩類：two stage的目標檢測算法；one stage的目標檢測算法。前者是先由算法生成一系列作為樣本的候選框，再通過卷積神經網絡進行樣本分類；后者則不用產生候選框，直接將目標邊框...
目標檢測技術作為計算機視覺的重要方向，被廣泛應用于自動駕駛汽車、智能攝像頭、人臉識別及大量有價值的應用上。這些系統除了可以對圖像中的每個目標進行識別、分類以外，它們還可以通過在該目標周圍繪制適當大小...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，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的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
劉明
鄒立鵬
韓冰
王偉廷
