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学术界自2000年左右开始对图像生成进行研究。日常采集到的图像数量非常有限,而且采集成本相对较高。因此,我们希望计算机能够自动化生成新的图像。但是,如果图像内容随机生成,无法控制生成结果,则图像依然不可用。
提到目标检测,不得不提到图像分类。 图像分类也是非常基础的工作,它是以一张图片作为输入,输出图片包含的物体类别以及分数。分数指有多大的置信度认为它是某一个类别。 目标检测任务相对于图像任务更进了一步,它会针对一个或者多个目标的图片,检测出其中目标的位置,分辨其类别并给出分数。
NAFNet是一个没有激活函数的神经网络。目前,在图像修复领域有多种类型的网络结构。
关键点检测,也被称作关键点定位或关键点对齐(keypoint alignment),在不同的任务中名字可能略有差异。比如,在人脸关键点定位中会被称作facemark alignment,在人体关键点检测中称作pose alignment。
当前,非专业算法人员使用众多检测算法时,仍然会面临诸多挑战: 第一,检测算法包含多种类型,比如通用检测、垂类检测、人脸检测等,如何快速体验? 第二,每个算法类型包含不同的模型结构,有模型可能更注重于精度,有模型更注重于效率,如何选型? 第三,当前下游任务的开发样例较少,如何着手开发? 为了降低检测算法的使用门槛,我们推出了AdaDet检测工具箱。
人脸检测算法是在一幅图片或者视频序列中检测出来人脸的位置,给出人脸的具体坐标,一般是矩形坐标,它是人脸关键.、属性、编辑、风格化、识别等模块的基础。
底层视觉(即视觉增强)是计算机视觉中的一个分支,它专注于提高图像整体的观看体验。如果 “中高层视觉” 关注的是如何让计算机理解图像中的内容,那么底层视觉则致力于解决图像的清晰度、色彩、时序等各类画质问题。这些问题的出现与拍摄环境、设备等因素有关,而视觉增强技术则旨在修复这些问题,提供更好的视觉观看体验。
图像分类指将不同图像划分为不同类别标签的过程。从计算机的视角来看,一张图片是一个值从0到255的矩阵,计算机对矩阵进行分析,得到类别结果,即计算机视觉的图像分类。
视觉技术是 AI 里应用最广,任务最多,技术方面非常复杂,发展非常快的一个AI的主要子方向。
百川13B模型环境安装到推理结果展示
今日,百川智能发布130亿参数通用大语言模型Baichuan-13B-base和对话模型Baichuan-13B-Chat。两个模型全都开源、免费、可商用,均已在魔搭社区上架,属于国内首发。
阿里云开发者社区携手阿里达摩院、魔搭社区共同推出AI年画娃娃活动,为大家提供了最新的、可体验的生成式AI技术,希望为兔年春节增添一份科技氛围,让年味更加多彩丰富。
本文,阿里达摩院开放视觉智能负责人谢宣松,深入解析了魔搭社区里首批开源的 101 个视觉 AI 模型。
可以参考一下我们的数据集卡片的介绍文档
https://www.modelscope.cn/docs/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%8D%A1%E7%89%87
也可以参考一下其他数据集的模型卡片(readme),比如
https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/chinese-poetry-collection/file/view/master/README.md
我们有FAQ问答的模型,可以参考使用:https://modelscope.cn/models/damo/nlp_structbert_faq-question-answering_chinese-base/summary
转载回答:
我们目前所有模型都是提供原生python libraray支持,如果要在java里面集成,需要使用java-python的跨语言调用,比如jython等。
转载回答:
你好,这个数据集是有的,通过git clone也可以下载: 我们也会更加推荐通过我们dataset的sdk来使用。类似这样的操作:
转载问答:
可以的,训练的时候调节batch size 参数,然后测试不显存爆掉就是最大
转载回答:
可以参考PALM生成模型的文档:https://www.modelscope.cn/docs/palm 里面有生成长度,beam size等调节
转载回答:
我们目前没有抽象这样的能力,目前API支持单个模型的finetune和评测。目前如果您需要的这个能力,暂时可以写个脚本来实现
转载答案:
会出现安装不兼容的情况,暂时不支持 参考这里: https://modelscope.cn/docs/%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%AE%89%E8%A3%85