最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之中文自动提词篇

目录 ? 标签生成器 ? 提示词自动补全 ? 标签生成器由于输入正向提示词 prompt 和反向提示词 negative prompt 都是使用英文，所以对学习母语的我们非常不友好使用网址：https://tinygeeker.github.io/p/ai-prompt-generator 这个网址是为了让大家在使用 AI 绘画的时候更容易去生成想要的提…

人工智能概论 2023年4月19日
000
卷积神经网络

卷积神经网络搭建（用cifar10数据集）

1.cifar10数据集介绍 2.cifar10数据集读取 3.卷积神经网络搭建 3.1使用class声明网络结构使用 Sequential 可以快速搭建网络结构，但是如果网络包含跳连等其他复杂网络结构，Sequential 就无法表示了。这就需要使用 class 来声明网络结构。 3.2卷积神经网络搭建代码 import tensorflow …

2023年4月8日
000
目标检测

【深度学习】yolo2目标检测 object detection从原理到实践

yolo2目标检测 object detection从原理到实践本文主要介绍经典的目标检测算法yolo2的原理以及对应实现，实现地址见github：https://github.com/mjDelta/yolo2-keras。觉得实现效果不错的同学，欢迎star，fork，follow。原理部分笔者觉得要理解yolo2的原理，最主要理解anchor b…

2023年4月8日
000
PyTorch

Pytorch学习笔记14—-torch中相关函数使用：view函数、max()函数、squeeze()函数

1.View函数把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一样的。小案例： im…

2023年4月8日
000
目标检测

目标检测之RCNN，fast RCNN，faster RCNN

候选区生成(Selective Search)。分割成2000左右的候选小区域合并规则：颜色、纹理相近，尺度均匀，合并后形状规则特征提取。归一候选区尺寸为227×227，归一方法。使用在imageNet上的分类网络作为预训练网络，预训练网络输出4096维特征预训练网络加上全连接层在分类数据集上预训练每一类使用SVM分类器对预训练网络输出的40…

2023年4月5日
000
Caffe

转 Caffe学习系列(4)：激活层（Activiation Layers)及参数

在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。输入：n*c*h*w 输出：n*c*h*w 常用的激活函数有sigmoid, tanh,relu等，下面分别介绍。 1、Sigmoi…

2023年4月6日
000
关于深度学习(deep learning)的常见疑问 — 谷歌大脑科学家 Caffe缔造者贾扬清

问答环节问：在finetuning的时候，新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小，只能缩放到同样的大小吗？” 答：对的：）问：目前dl在时序序列分析中的进展如何？研究思路如何，能简单描述一下么答：这个有点长，可以看看google最近的一系列machine translation和image description的工作。问：2个问题：1…

Caffe 2023年4月7日
000
Keras

keras Model 1 入门篇

1 入门 2 多个输入和输出 3 共享层最近在学习keras，它有一些实现好的特征提取的模型：resNet、vgg。而且是带权重的。用来做特诊提取比较方便首先要知道keras有两种定义模型的方式： 1、序列模型 The Sequential model 2、函数式模型 the Keras functional 主要关注函数式模型：函数式模型用…

2023年4月7日
000

合作推广

返回顶部

卷积层池化和激活函数的顺序

相关文章