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深度学习模型部署篇——利用Flask实现深度学习模型部署(三)
在前面两节,我为大家介绍了如何将pytocrh模型转换成ONNX格式,进而提高深度学习模型部署速度, 在评论区有小伙伴们问,如何进行服务化,那么今天就为大家介绍介绍通过Flask来实现服务化。
深度学习模型部署篇——从0部署深度学习分类模型(二)
七夕来了,让我看看不发文章的都在干嘛🎀🎀🎀🎀🎀🎀🎀🎀🎀我猜.......不可能是...... 今天继续为大家带来深度学习模型部署篇——从0部署深度学习分类模型
深度学习模型部署篇——从0部署深度学习分类模型(一)
深度学习模型部署篇——从0部署深度学习分类模型🥗🥗🥗今天准备来给大家介绍介绍我们如何来部署我们训练的深度学习分类模型。
MINIEYE 首席科学家吴建鑫:用单目摄像头实现自动驾驶的视觉感知
「车载硬件处于典型的资源受限环境之下,如何将深度学习应用于这样的受限环境是有效落地智能硬件的方式之一。」MINIEYE 首席科学家、南京大学计算机科学与技术系教授吴建鑫告诉机器之心。吴建鑫是计算机视觉领域的专家,入选中组部青年海外高层次人才引进计划(青年千人计划)。在重要国际期刊如 TPAMI,IJCV,AIJ,JMLR 等以及重要国际会议如 ICCV、CVPR、ICML 等发表论文六十余篇,并多次担任 ICCV、CVPR、AAAI 等重要国际会议领域主席。
汇总|基于3D点云的深度学习方法
三维数据通常可以用不同的格式表示,包括深度图像、点云、网格和体积网格。点云表示作为一种常用的表示格式,在三维空间中保留了原始的几何信息,不需要任何离散化。因此,它是许多场景理解相关应用(如自动驾驶和机器人)的首选表示。近年来,深度学习技术已成为计算机视觉、语音识别、自然语言处理…
超详细的计算机视觉数据集汇总(自动驾驶、SLAM、三维重建、立体视觉、深度估计)
KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object …
YUV系列之BGR2YUV
在OpenCV中imgproc模块下的cvtColor API。这个API的主要功能是对图片做色彩空间转换,使用起来很方便,但是背后的转换理论多少有些繁琐,但是也不难。因此今天在这篇文章中对色彩空间转换的理论进行梳理。 OpenCV支持的色彩非常丰富,我们会在以后的系列中逐步介…
深度学习可视化工具visdom使用
持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第3天,点击查看活动详情 1 visdom 1.1 vidsom介绍 visdom的github主页:https://github
PyTorch 2.0 重磅发布:编译、编译、还是编译!
在 PyTorch Conference 2022 上,PyTorch 官方正式发布了 PyTorch 2.0,整场活动含「compiler」率极高
深度学习入门项目:PyTorch实现MINST手写数字识别
完整代码下载【github地址】:https://github.com/lmn-ning/MNIST_PyTorch.git 一、MNIST数据集