阿里云视觉ai训练第一天之视觉生产技术的探索与应用

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
简介: 了解视觉AI涉及的方面,包括一些使用的技术。

视觉AI大致分为两类:

  1. 视觉理解:检测,识别,分割
  2. 视觉生产(产生视觉):从一个视觉产出一个新的视觉表达。

视觉生产—分类

  1. 生成:从0到1
    拓展:从1到N

摘要:从N到1
升维:从An到An+1
增强/变换:从A到B
插入/合成:A+B=C
擦除:A-B=C

视觉生产引擎:搜索或生成

视觉生产的五个维度:可看、合理、多样、可控、可用。

分割抠图:识别,检测,分割。

思路:
1、复杂问题拆解:粗mask估计+精准matting

2、丰富数据样本,设计图象mask统一模型。

视觉不仅仅包括图片还有视频,视频内容的增删改查。

目录
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
2024阿里云AI交出答卷,全球领先!
2024阿里云AI交出答卷,全球领先!
40 9
2024阿里云AI交出答卷,全球领先!
|
3天前
|
人工智能 云计算
官宣!阿里云成为总台春晚云计算AI独家合作伙伴
官宣!阿里云成为总台春晚云计算AI独家合作伙伴
143 22
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
阿里云先知安全沙龙(武汉站) ——AI赋能软件漏洞检测,机遇, 挑战与展望
本文介绍了漏洞检测的发展历程、现状及未来展望。2023年全球披露的漏洞数量达26447个,同比增长5.2%,其中超过7000个具有利用代码,115个已被广泛利用,涉及多个知名软件和系统。文章探讨了从人工审计到AI技术的应用,强调了数据集质量对模型性能的重要性,并展示了不同检测模型的工作原理与实现方法。此外,还讨论了对抗攻击对模型的影响及提高模型可解释性的多种方法,展望了未来通过任务大模型实现自动化漏洞检测与修复的趋势。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术深度解析:从基础到应用的全面介绍
人工智能(AI)技术的迅猛发展,正在深刻改变着我们的生活和工作方式。从自然语言处理(NLP)到机器学习,从神经网络到大型语言模型(LLM),AI技术的每一次进步都带来了前所未有的机遇和挑战。本文将从背景、历史、业务场景、Python代码示例、流程图以及如何上手等多个方面,对AI技术中的关键组件进行深度解析,为读者呈现一个全面而深入的AI技术世界。
80 10
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
企业内训|AI大模型在汽车行业的前沿应用研修-某汽车集团
本课程是TsingtaoAI为某汽车集团高级项目经理设计研发,课程全面系统地解析AI的发展历程、技术基础及其在汽车行业的深度应用。通过深入浅出的理论讲解、丰富的行业案例分析以及实战项目训练,学员将全面掌握机器学习、深度学习、NLP与CV等核心技术,了解自动驾驶、智能制造、车联网与智能营销等关键应用场景,洞悉AI技术对企业战略布局的深远影响。
126 96
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
12月14日,由中国软件行业校园招聘与实习公共服务平台携手魔搭社区共同举办的AI赋能大学计划·大模型技术与产业趋势高校行AIGC项目实战营·湖南大学站圆满结营。
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——湖南大学站圆满结营
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
本文概述了AI的历史、现状及发展趋势,探讨了AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的应用,以及在金融、医疗、教育、互联网等行业中的实践案例。随着技术进步,AI模型正从单一走向多样化,从小规模到大规模分布式训练,企业级AI系统设计面临更多挑战,同时也带来了新的研究与工程实践机遇。文中强调了AI基础设施的重要性,并鼓励读者深入了解AI系统的设计原则与研究方法,共同推动AI技术的发展。
转载:【AI系统】AI的领域、场景与行业应用
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI在用户行为分析中的应用:实现精准洞察与决策优化
AI在用户行为分析中的应用:实现精准洞察与决策优化
31 15
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI在医疗诊断中的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗诊断领域的应用现状与面临的挑战,旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI如何改变传统医疗模式,以及这一变革过程中所伴随的技术、伦理和法律问题。通过分析AI技术的优势和局限性,本文旨在促进对AI在医疗领域应用的更深层次理解和讨论。
|
19天前
|
人工智能 缓存 异构计算
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建
本文探讨了云原生技术背景下,尤其是Kubernetes和容器技术的发展,对模型推理服务带来的挑战与优化策略。文中详细介绍了Knative的弹性扩展机制,包括HPA和CronHPA,以及针对传统弹性扩展“滞后”问题提出的AHPA(高级弹性预测)。此外,文章重点介绍了Fluid项目,它通过分布式缓存优化了模型加载的I/O操作,显著缩短了推理服务的冷启动时间,特别是在处理大规模并发请求时表现出色。通过实际案例,展示了Fluid在vLLM和Qwen模型推理中的应用效果,证明了其在提高模型推理效率和响应速度方面的优势。
云原生AI加速生成式人工智能应用的部署构建