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在智能安防、智慧城市、公共安全等场景中,人体检测与行人识别是实现高级视觉感知的基础任务。相比传统图像处理方法,YOLO系列算法凭借其“一次前向传递即完成检测”的端到端优势,在速度和精度之间取得了良好平衡。随着YOLOv8的发布,其在轻量化结构、Anchor-Free设计、解耦头结构方面均做出了重大更新,进一步提升了在人群密集、遮挡复杂等现实场景下的检测性能。
为什么要做 RAG 搭建一个简单的 ChatPDF 检索的基础概念 什么是向量表示(Embeddings) 向量数据库与向量检索 基于向量检索的 RAG 搭建 RAG 系统的扩展知识 混合检索与 RAG-Fusion 简介 向量模型本地部署 … 第三...
经过许多大佬指点之后发现是堪智在线平台导出的数据集中的xml文件缺少size字段,可以通过脚本给xml文件添加size片段,添加结束之后就可以在aicube上面训练数据了,下面是脚本代码。将这个脚本放在JPEGImages和Annotations同一目录下之后,使用Python执行该脚本,就可以添加size字段了下面是添加之后的xml文件。print(f"[跳过] {xml_file} 已有 <s
本研究提出了一种联合反演降尺度方法,将GRACE/GRACE-FO卫星观测与水文模型相结合,构建了中国2002-2022年0.5°高分辨率陆地水储量数据集。该方法突破了传统330公里分辨率的限制,能有效分离地下水、冰川等水组分,在冰川区表现尤为突出。研究发现:华北平原地下水年均亏损3.35亿吨,高亚洲冰川年均消融34.1亿吨,青藏内流区湖泊年均增储6.57亿吨。该数据集显著提升了区域水文监测能力,
语言模型正迎来划时代的技术跃迁!传统Transformer架构依赖分词器(tokenizer)的范式即将被颠覆,一种全新的端到端建模方式正在崛起。最新研究表明,通过创新的动态分块技术和分层网络架构(H-Net),AI模型首次实现了从原始字节到语义理解的完整闭环,标志着大模型技术正式迈入"后分词时代"。这项突破性技术展现出三大革命性特征:架构革新:H-Net通过动态学习数据分块策略,彻底摒弃了传统分
SVD模型在ComfyUI中的应用标志着AI创作从静态向动态的跨越。文生视频适合从零开始的创意生成,图生视频则擅长让现有图像焕发动态生机。作为进阶用户,建议先掌握基础参数组合,再尝试结合ControlNet等工具实现精准控制。随着模型迭代,视频生成的质量和可控性将持续提升,提前布局的创作者将在内容生产领域获得显著优势。
随着现代农业智能化发展,对于农田中杂草的自动识别与检测需求日益增长。传统人工巡检方式效率低、成本高,而基于深度学习的图像识别技术,尤其是YOLO系列算法的出现,为农业场景下的实时目标检测提供了极大便利。
本项目开发了一套基于YOLOv8目标检测算法的可视化植物病害智能检测系统,专门用于识别和分类30种不同的植物叶片病害。系统训练数据集包含2009张训练图像和246张验证图像,涵盖了苹果、蓝莓、樱桃、玉米、桃子、土豆、大豆、草莓、番茄、葡萄等多种常见经济作物的叶片健康状态和病害表现。该系统能够实时检测植物叶片图像中的病害特征,准确识别特定病害类型,为农业生产者、园艺工作者和农业研究人员提供快速、准确
纳什均衡是指一个智能体在每一轮博弈中,都不会采取自利策略(即不争夺自己的资源)。因此,我们需要找到一个策略,使得在每一轮博弈中,该智能体都不会选择争夺自己的资源。居民区点:可以任意位置,每个点有1 km²的占地面积。工业区点:可以任意位置,每个点有2 km²的占地面积。生态保护区点:可以任意位置,每个点有≥5 km²的占地面积。####目标函数minTotal Area1km2minTotal
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