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【AI】大模型训练的常用图像数据集

目录一、常用的数据集1.1 ImageNet1.2PASCALVOC1.3MSCOCO1.4KITTI1.5LabelMe二、一些垂直领域的数据集如鱼类2.1FishSpeciesDataset2.2Large-scaleFishDatasetsforClassificationandSegmentation2.3FishMarketDataset2.4 fish4knowledge三、找数据集和基本方法一、常用的数据集机器视觉领域中存在多个公开的、常用的和著名的数据集,这些数据集广泛用于研究、开发和测试各种机器视觉算法。以下是一些数据集的名字、发布人(或机构)、下载地址和简要描述:1.1 I

基于昇腾AI异构计算架构CANN的通用目标检测与识别一站式方案初体验

前言强大的社会粘性不断催温数字化发展,目标检测与识别作为计算机视觉领域的一项关键技术,应用场景广泛,前景十分广阔,从城市治理、楼宇园区、互联网等领域,延伸至智能家居、金融、医疗影像等更多创新领域。随着这些技术潜移默化地渗透入人们的生活中,各行各业竞相通过引入目标检测和识别等人工智能新技术打开市场空间,关于目标检测和识别等各类人工智能需求奔涌而来。但人工智能应用开发门槛高,周期长,各类AI软件栈理解成本高、各类AI算法模型与业务结合难度高、AI领域开发人员技能要求高,这是AI开发者们的切肤之痛,也是AI基础服务提供商们必须医好的症结。对此,华为给出了自己的解决方案——昇腾AI。昇腾AI是以昇腾A

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《金融人工智能:用python实现ai量化交易》

融合了数学、python、深度学习以及金融知识,是本推荐的好书。请收藏本文,读后再给大学总结。

基于Minimax和Alpha-Beta剪枝实现的C语言五子棋AI入门

😎五子棋工程需求→设计→编码→测试→发布前言五子棋AI是上大学第一学期做的第一个工程,其中断断续续做了近一个月时间,其中的思路和估值参考了许多这位大神的作品lihongxun,但其中有些算法功能还未能完全掌握运用,不过目前棋力很多时候已不输于其AI。由于没有掌握C++,而项目开始时过于自信,虽然程序中用了类,但实则为一个实实在在的C语言项目,可以直接忽略其中类的部分。就以后学习数据结构和算法前,此版为最终版,但此版中还存在着很多问题,其中最严重的就是由于拓展时建立了很多节点,当搜索广度为10,深度为时时,未经剪枝,则会创建约10^10个节点而每个节点都存有棋盘和下一步的点位棋盘,因此怀疑是内存

揭秘Stable Diffusion 3:当AI遇上艺术,创意无界限!

博主猫头虎的技术世界🌟欢迎来到猫头虎的博客—探索技术的无限可能!专栏链接:🔗精选专栏:《面试题大全》—面试准备的宝典!《IDEA开发秘籍》—提升你的IDEA技能!《100天精通鸿蒙》—从Web/安卓到鸿蒙大师!《100天精通Golang(基础入门篇)》—踏入Go语言世界的第一步!《100天精通Go语言(精品VIP版)》—踏入Go语言世界的第二步!领域矩阵:🌐猫头虎技术领域矩阵:深入探索各技术领域,发现知识的交汇点。了解更多,请访问:猫头虎技术矩阵新矩阵备用链接StableDiffusion3:跨越虚拟与现实的艺术魔法🎨✨文章目录StableDiffusion3:跨越虚拟与现实的艺术魔法🎨✨摘要

Sora - 探索AI视频模型的无限可能

目录前言一、概念介绍二、发展背景(一)OpenAI在大模型领域的成功(二)视觉算法的进步三、功能特色优点缺点四、技术特点(一)多帧预测生成(二)特殊架构(三)重述提示词(四)数据表示(五)原生规模训练五、应用场景场景一:广告制作场景二:电影、游戏、活动的预告片场景三:自媒体内容场景四:历史、重要事件重现场景五:文旅宣传六、社会影响(一)价值意义(二)产业格局(三)职业取代总结前言随着人工智能技术的飞速发展,AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中,OpenAI推出的首个AI视频模型Sora,以其卓越的性能和前瞻性的技术,引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点

AI应用开发之路-准备:发起第2个开源小项目 SemanticKernel.DashScope

上周我们发布了与AI应用开发相关的第1个开源小项目——DashScopeSDKfor.NET,今天我们再发布一个开源小项目——SemanticKernel.DashScope,今天这个项目才是主角,因为我们想基于SemanticKernel开发大模型应用。首先分享几个与SemanticKernel与DashScope相关的消息:Java1.0ReleaseCandidateforSemanticKernel发布了,SK不仅是.NET版的AI应用开发框架,土豪的微软正在同时开发三个技术平台的版本——.NET,Java,Python,为了AI,微软也是够拼。DashScope开始支持functio

AI情报专刊来啦!《“AI换脸”威胁研究与安全策略》

顶象防御云业务安全情报中心最新发布的情报专刊《“AI换脸”威胁研究与安全策略》,对当前备受关注的“AI换脸”风险进行了深入研究。  《“AI换脸”威胁研究与安全策略》共分为8章32节,系统介绍了“AI换脸”威胁的构成、“AI换脸”的危害、“AI换脸”欺诈的过程、典型的威胁模式、背后的产业链、目前主流的识别检测策略、各国针对“AI换脸”的监管规定、“AI换脸”欺诈案件中各方需要承担责任等(点击在线免费查看和下载)。  AI换脸,也称为“深度伪造”(Deepfake),是一种利用人工智能技术将人脸替换到另一个人的脸部上的技术。“深度伪造”技术涉及多种技术和算法,这些技术和算法相互配合,可以生成非常

【译】LWM,AI 世界模型的黎明?

原作:格列高利的伊格内修斯引言:从语言到视频 AI行业的下一个里程碑--视频的征服真在加剧。借助业界最热门的创新之一“RingAttention(环形注意力、环形使者)”,一组研究人员构建了LWM视频模型,尽管这些模型还非常小,但包含的功能超越了目前ChatGPT的能力。然而,基于视频的模型作为大型语言模型(LLMs)的潜在“升级”,可能会带来意想不到的后果,向其已经令人印象深刻的监视、定位和潜在操纵的武器库中又增加了一种手段。模态的征服对于人工智能来说,征服视频始终是一个具有标志性意义的事件。 黄金模态视频通常被视为数据的圣杯,被认为是解锁人工智能的关键力量,因为视频通过一种形式封装了我们世