视觉AI五天训练营教程 Day 1

简介: 带你实战讲述如何使用阿里云视觉平台API快速开发在线视觉AI平台,让你认为遥远的AI能力变得触手可及!

视觉生产(产生成新的视觉)
理解(识别、检测、分割)
分割(语义分割、实例分割)
视觉生成
视频理解关键环节:广告位检测,广告位跟踪,遮挡检测
视频内容擦除:粗定位=>精分割=>像素填充=>在线训练

目录
相关文章
|
3月前
|
JSON 人工智能 数据格式
AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测
本文档详细记录了使用YOLOv8训练关键点检测模型的过程。首先通过清华源安装YOLOv8,并验证安装。接着通过示例权重文件与测试图片`bus.jpg`演示预测流程。为准备训练数据,文档介绍了如何使用`labelme`标注工具进行关键点标注,并提供了一个Python脚本`labelme2yolo.py`将标注结果从JSON格式转换为YOLO所需的TXT格式。随后,通过Jupyter Notebook可视化标注结果确保准确性。最后,文档展示了如何组织数据集目录结构,并提供了训练与测试代码示例,包括配置文件`smoke.yaml`及训练脚本`train.py`,帮助读者完成自定义模型的训练与评估。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【AI系统】谷歌 TPU v2 训练芯片
2017年,谷歌推出TPU v2,专为神经网络训练设计,标志着从推理转向训练的重大转变。TPU v2引入多项创新,包括Vector Memory、Vector Unit、MXU及HBM内存,以应对训练中数据并行、计算复杂度高等挑战。其高效互联技术构建了TPU v2超级计算机,显著提升大规模模型训练的效率和性能。
16 0
|
2月前
|
Python 机器学习/深度学习 人工智能
手把手教你从零开始构建并训练你的第一个强化学习智能体:深入浅出Agent项目实战,带你体验编程与AI结合的乐趣
【10月更文挑战第1天】本文通过构建一个简单的强化学习环境,演示了如何创建和训练智能体以完成特定任务。我们使用Python、OpenAI Gym和PyTorch搭建了一个基础的智能体,使其学会在CartPole-v1环境中保持杆子不倒。文中详细介绍了环境设置、神经网络构建及训练过程。此实战案例有助于理解智能体的工作原理及基本训练方法,为更复杂应用奠定基础。首先需安装必要库: ```bash pip install gym torch ``` 接着定义环境并与之交互,实现智能体的训练。通过多个回合的试错学习,智能体逐步优化其策略。这一过程虽从基础做起,但为后续研究提供了良好起点。
150 4
手把手教你从零开始构建并训练你的第一个强化学习智能体:深入浅出Agent项目实战,带你体验编程与AI结合的乐趣
|
2月前
|
自然语言处理 IDE 测试技术
通义灵码史上最全使用教程:秀一秀AI编程新肌肉
通义灵码是阿里云推出的一款智能编码辅助工具,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等功能。它支持 Visual Studio Code 和 JetBrains IDEs,适配多 IDE 原生设计,帮助开发者高效、流畅地编码。官方提供了详细的下载和安装指南,以及丰富的功能介绍和使用指南。
341 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 体验最新的视觉 AI 模型开发工作流程
NVIDIA TAO Toolkit 5.0 提供低代码框架,支持从新手到专家级别的用户快速开发视觉AI模型。新版本引入了开源架构、基于Transformer的预训练模型、AI辅助数据标注等功能,显著提升了模型开发效率和精度。TAO Toolkit 5.0 还支持多平台部署,包括GPU、CPU、MCU等,简化了模型训练和优化流程,适用于广泛的AI应用场景。
63 0
使用 NVIDIA TAO Toolkit 5.0 体验最新的视觉 AI 模型开发工作流程
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI赋能大学计划·大模型技术与应用实战学生训练营——吉林大学站圆满结营
10月30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·吉林大学站圆满结营。
|
3月前
|
人工智能 开发工具 计算机视觉
AI计算机视觉笔记三十:yolov8_obb旋转框训练
本文介绍了如何使用AUTODL环境搭建YOLOv8-obb的训练流程。首先创建虚拟环境并激活,然后通过指定清华源安装ultralytics库。接着下载YOLOv8源码,并使用指定命令开始训练,过程中可能会下载yolov8n.pt文件。训练完成后,可使用相应命令进行预测测试。
|
3月前
|
人工智能 Linux iOS开发
AI超强语音转文本SenseVoice,本地化部署教程!
【9月更文挑战第7天】以下是AI超强语音转文本工具SenseVoice的本地化部署教程:首先确保服务器或计算机满足硬件和软件要求,包括处理器性能、内存及操作系统等。接着从官网下载适合的安装包,并按操作系统进行安装。配置音频输入设备和语言模型后,启动SenseVoice并测试其语音转文本功能。最后根据实际使用情况进行优化调整,并定期更新以获取最新功能。详细步骤需参照官方文档。
680 1
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
AI计算机视觉笔记二十五:ResNet50训练部署教程
该项目旨在训练ResNet50模型并将其部署到RK3568开发板上。首先介绍了ResNet50网络,该网络由何恺明等人于2015年提出,解决了传统卷积神经网络中的退化问题。项目使用车辆分类数据集进行训练,并提供了数据集下载链接。环境搭建部分详细描述了虚拟环境的创建和所需库的安装。训练过程中,通过`train.py`脚本进行了15轮训练,并可视化了训练和测试结果。最后,项目提供了将模型转换为ONNX和PT格式的方法,以便在RK3568上部署。
|
3月前
|
人工智能 自然语言处理 Linux
Llama 3.2:开源可定制视觉模型,引领边缘AI革命
Llama 3.2 系列 11B 和 90B 视觉LLM,支持图像理解,例如文档级理解(包括图表和图形)、图像字幕以及视觉基础任务(例如基于自然语言描述在图像中精确定位对象)。