飞桨PaddleSlim最全解读
,已经实现了广泛的落地和应用,但由于深度神经网络计算复杂度高,模型参数量大,限制了其在一些场景和设备上进行部署,特别是在移动嵌入式设备的部署...
知识中台,驱动产业智能化升级
随着人工智能技术的进步,智能化成为产业转型升级的关键抓手,但企业在提升数字化和智能化水平的实践过程中,面临多种挑战,如:移动应用...
图像分类算法
差网络是2015年提出的深度卷积网络,一经出世,便在ImageNet中斩获图像分类、检测、定位三项的冠军。 一般来说,增加网络的宽度和深...
关于人工智能
标签的数据中进行学习。 使用有标签数据训练系统也被用于图片分类、语音识别、信用卡交易欺诈侦测、垃圾和恶意软件识别以及广告定位...
入门 | 献给新手的深度学习综述
Girshick 等人 (2014) 提出了基于区域的卷积神经网络 (R-CNN),使用区域进行识别。R-CNN 使用区域来定位和分割目标。该架构由...
【深度学习主题月】飞桨实战应用案例
前言:
近期有不少同学问,想学Ai如何入门、深度学习难吗、没有基础怎么办?百度飞桨(paddlepaddle)开源深度学习平台,致力于...
数据有了,如何构建数据资产?
应该存在哪个主题下,具体到不同的业务里面应该怎么划分主题。划分方案是:实体、事件和描述,可以客观的把日常生活中各种各样的业务用这三个关系...
yolo属于卷积神经网络吗
哪些改进?改进后效果怎么样?又存在什么问题? v3针对v2的缺点做了哪些改进? 这些问题不搞清楚,我觉得对yolo就谈不上真正的理解...
PaddleFluid简介
和模型结构相关的,一般来说,经典的模型都会有重现,想使用的同学google一下会有相应的实现,当然也要理解下怎么做的,这里我就不深究了,对比...