YOLOv8项目实践——目标检测、实例分割、姿态估计、目标追踪算法原理及模型部署(Python实现带界面)

简介 Ultralytics YOLOv8是一种前沿的、最先进的(SOTA)模型,它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新,引入了全新的特性和改进,以进一步提升性能和灵活性。作为一个高速、精准且易于操作的设计,YOLOv8在广泛的领域中,包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中,都表现出色。实例分割在物体检测的基础上迈出了更进一步的步伐,它不仅可以识别图像中的单个物体,还...

优化大型语言模型表现的策略与方法

在人工智能的世界里,大型语言模型如同 GPT-4 这样的存在,已经成为了一个璀璨的明星。这些模型的强大之处在于它们能够处理各种语言任务,比如写作、翻译和提问等。但是,想要让这些模型发挥出最大的作用,我们需要掌握一些技巧来提升它们的表现。本文将介绍一些实用的策略。 一、明确你的需求 在与语言模型的互动过程中,我们需要详细地阐述任务和要求。由于这些模型不具备读心能力,因此我们需要提供充足的信息,以便模型能...

Matlab|【免费】基于数据驱动的模型预测控制电力系统机组组合优化

目录 1 主要内容 2 部分代码 3 程序结果 4 下载链接 1 主要内容 原文模型及部分结果​: 2 部分代码 Number_day = Validate_day_end - Validate_day_1st + 1;First_day_intuition = Validate_day_1st;Final_day_intuition = Validate_day_end;Scaler_load...

Python调用GPT4,GPT3.5,gpt-4-all(全功能模型

-8fNMAI5HqltUroio74A1D72dB2524487B2D59f675940Bd39' messages = [ {"role": "user", "content": "你好,你是什么模型?"}] res = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo-16k", messages=messages, stream=False...

图像抠图DIS——自然图像中高精度二分图像抠图的方法(C++/python模型推理)

用的数据集DIS5K, DIS5K数据集中的每张图像都经过了像素级别的手工标注,标注的真值掩码非常精确,每张图像的标记时间相当长。这种高精度的标注使得数据集中的每个像素都与其相应的类别关联起来,从而为模型提供了可靠的训练数据。这种高精度的标注是实现图像二类分割的关键,因为模型需要能够准确地识别和分割出前景物体。 在DIS5K数据集中,标注对象的类型多样,包括透明和半透明的物体,标注使用单个像素的二值掩...

模型开发中使用prompt提示最佳实践

在大型模型开发中,使用prompt(提示)是一种指导模型生成所需输出的方法。以下是在使用prompt时的一些最佳实践: 1、明确的提示:确保prompt提供了明确、清晰的指导,以便模型理解所需生成的内容。避免模棱两可或含糊不清的提示,以免模型输出不符合预期。 2、简洁明了:保持prompt简洁,避免过度复杂或冗长的提示。过于复杂的提示可能会使模型困惑,降低生成效果。 3、引导模型:prompt应该引...

李宏毅【生成式AI导论 2024】第6讲 大型语言模型修炼_第一阶段_ 自我学习累积实力

怎么学会做文字接龙 详见:https://blog.csdn.net/qq_26557761/article/details/136986922?spm=1001.2014.3001.5501 在语言模型的修炼中,我们需要训练资料来找出数十亿个未知参数,这个过程叫做训练或学习。找到参数后,我们可以使用函数来进行文字接龙,拿这组参数来使用叫做测试或者是叫做推论。 语言模型学习的三个阶段虽然训练资料不同,...

【linux网络(一)】初识网络, 理解四层网络模型

现实生活中有很多路由器可以当网络的跳板,怎样知晓下一跳往哪儿走? 为了解决上面的一些问题,要制定协议 协议的本质就是一层软件层 而像大家听说过的HTTP,TCP/IP协议 就是在这种场景下诞生的 四层模型以及它们的协议: 应用层(HTTP协议) 传输层(TCP/UDP协议) 网络层(IP协议) 数据链路层(ARP协议) 物理层偏向硬件,所以后续不会讲解 四层模型和七层模型的概念 3. 网络为什么需要分...

pytorch与大语言模型直接偏好优化DPO方法

文章目录 pytorch与大语言模型直接偏好优化DPO方法 智谱ChatGLM官方发的一则通告 应用方案 SFT(指令微调, Instruction Fine-Tuning) DPO(直接偏好优化, Direct Preference Optimization) DPO步骤 DPO 可以分为两个主要阶段 首选项数据 使用Transformers实施 DPO:分步指南 训练 SFT 模型 利用 DPO...

AI大模型学习在数控系统工艺优化与智能制造中的应用

目录 1.工艺优化: 2.预测维护: 3.质量控制: 4.自动编程: 5.人机协作: 6.系统集成:          AI大模型学习在数控系统工艺优化与智能制造中的应用主要体现在以下几个方面: 1.工艺优化:         AI大模型学习可以通过对大量历史工艺数据进行分析,挖掘出影响加工质量、效率和成本的关键因素,并在此基础上进行工艺参数的自动优化。例如,通过分析切削速度、进给速度、刀具类型等参...
© 2024 LMLPHP 关于我们 联系我们 友情链接 耗时0.017234(s)
2024-03-29 02:07:26 1711649246