GET3D：从图像中学习的高质量3D纹理形状的生成模型
杂拓扑结构的明确定义的3D网格，具有丰富的几何细节和高保真的纹理。 主要贡献： 生成高质量3D网格：GET3D能够生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的3D网格。 端到端可训练：模型使用2D图像进行训练，利用不同的渲染技术，实现高效的端到端训练。 灵活适应下游任务：GET3D可以轻松改编以执行其他任务，如基于文本生成3D形状。 方法概述： 几何生成器：使用不同的可微分表面提取方法和可微分渲染...
基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能
环境的复杂化，害虫种类和分布范围也在不断变化，进一步增加了害虫识别的难度。因此，开发一种高效、准确的害虫识别系统，对于提高农业生产效率、减少农药滥用、保护生态环境具有重要意义。 近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中表现出色。Python作为一门功能强大且易于上手的编程语言，结合TensorFlow等深度学习框架，为开发高效的害虫识别系统提供了技...
【图像去噪】基础知识之BasicSR | BasicSR库的用法详解，包含各部分代码功能详细介绍（全代码注释），自己改进创新需要修改的位置等
请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中） 文章目录 前言 1. BasicSR项目结构与开发方法 2. dataset 3. arch 4. model 4.1 创建模型 4.2 模型基类 4.3 图像恢复模型 5. ...
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类
TensorFlow深度学习实战（9）——构建VGG模型实现图像分类 0. 前言1. VGG 模型1.1 VGG16 与 VGG191.2 ImageNet 2. 构建 VGG16 模型实现图像分类2.1 模型构建2.2 使用 VGG16 网络识别猫 3. 使用 tf.Keras 内置的 VGG16 网络模块4. 利用预训练模型进行特征提取小结系列链接 0. 前言 VGG 模型是一种经典的深度卷积神...
【现代深度学习技术】卷积神经网络 | 图像卷积
文章目录 一、互相关运算二、卷积层三、图像中目标的边缘检测四、学习卷积核五、互相关和卷积六、特征映射和感受野小结 上节我们解析了卷积层的原理，现在我们看看它的实际应用。由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。 一、互相关运算 严格来说，卷积层是个错误的叫法，因为它所表达的运算其实是互相关运算（cross-correlation），而不是卷积运算。根据【现代深度学习技术...
ML.NET库学习009：花卉图像分类模型
文章目录 ML.NET库学习009：花卉图像分类模型进行图像分类训练的实现功能分析代码结构核心组件示例输出代码实现详细步骤说明注意事项 进行图像分类预测的实现主要目的原理概述实现的主要功能主要流程步骤使用的主要函数和方法关键技术功能详细解读（1）模型加载与预测引擎创建（2）图像数据读取（3）单次预测与性能测量（4）批量预测 实现步骤分步骤数据结构设计 关键技术1. 数据结构与内容说明2. 样本数据清...
【核心算法篇十三】《DeepSeek自监督学习：图像补全预训练方案》
学习需要海量标注数据的困境下，自监督学习（Self-Supervised Learning）凭借无需人工标注的特性异军突起。想象一下，如果AI能像人类一样通过观察世界自我学习——这正是DeepSeek图像补全方案的技术哲学。根据，自监督学习通过设计巧妙的"预训练任务"（Pretext Task），让模型在无标签数据中自动学习图像语义特征。而图像补全正是这类任务的典型代表：通过让AI预测被遮挡的图像区域...
Go 语言调用 SiliconFlow 的 Deepseek AI Janus-Pro-7B 模型进行图像生成
使用 Go 调用 SiliconFlow 图像生成 API 概述 本文档介绍如何使用 Go 语言调用 SiliconFlow 的 Deepseek AI Janus-Pro-7B 模型进行图像生成。 环境准备 Go 1.20 或更高版本网络连接SiliconFlow API 令牌 依赖管理 在项目根目录创建 go.mod 文件： go mod init image-generatorgo get ...
【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？ 各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。 想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度...
【图像去噪】论文精读：PromptIR: Prompting for All-in-One Blind Image Restoration
请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（Image Denoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中） 文章目录 前言 Abstract 1 Introduction 2 Related Works 3 Method 3.1 Prompt Block 3.1.1 Prompt G...