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Good Luck To You!

如何用CoreML和Swift在苹果上开发「实时对象识别器」

原文来源:medium

作者:Lazim Mohammed

「机器人圈」编译:BaymaxZ

CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中,并且全部脱机。

以下是来自苹果的官方机器学习文档:(
https://developer.apple.com/machine-learning)

前方高能,安兔兔54万分!高通骁龙865跑分公布

在2019年12月3日举行的高通技术峰会上,高通骁龙865、765以及765G三款移动平台正式亮相。其中,旗舰级骁龙865移动平台是能够支持全球5G部署的领先5G平台,将为下一代旗舰终端提供优秀的连接与性能。

作为高通旗下的顶级移动平台,可以预测骁龙865会成为2020年各家安卓旗舰手机的标配芯片。对于这样一个全新的移动平台,大家都很期待骁龙865的实际性能,我们先来看看高通在会上分享的一些规格。

先来看AI性能。骁龙865带来了AI性能上的大幅升级,骁龙865升级至第五代Qualcomm AI Engine,其中Adreno 650可实现高达每秒15万亿次运算(15 TOPS),AI性能是前代平台的2倍。而全新升级的Qualcomm Hexagon张量加速器则是Qualcomm AI Engine的核心,其TOPS性能是前代张量加速器的4倍以上,同时运行能效提升35%。

骁龙865安兔兔跑出54万分,2020年的旗舰安卓手机大有盼头

在2019年12月3日举行的高通技术峰会上,高通骁龙865、765以及765G三款移动平台正式亮相。其中,旗舰级骁龙865移动平台是能够支持全球5G部署的领先5G平台,将为下一代旗舰终端提供优秀的连接与性能。

作为高通旗下的顶级移动平台,可以预测骁龙865会成为2020年各家安卓旗舰手机的标配芯片。对于这样一个全新的移动平台,大家都很期待骁龙865的实际性能,我们先来看看高通在会上分享的一些规格。

先来看AI性能。骁龙865带来了AI性能上的大幅升级,骁龙865升级至第五代Qualcomm AI Engine,其中Adreno 650可实现高达每秒15万亿次运算(15 TOPS),AI性能是前代平台的2倍。而全新升级的Qualcomm Hexagon张量加速器则是Qualcomm AI Engine的核心,其TOPS性能是前代张量加速器的4倍以上,同时运行能效提升35%。

高通高管解密:骁龙865成为最先进5G移动平台的十个理由

日前,高通高级副总裁兼移动业务总经理阿力克斯·卡图赞(Alex Katouzian)发表署名文章,解密骁龙865成为最先进5G移动平台的十个理由。

卡图赞表示,骁龙865获得了全球众多手机厂商的信赖和选择,成为赋能2020年5G旗舰终端的移动平台。能够取得这样的成绩,凝聚着高通数十年来的研发投入、工程实现、一系列业界首创的5G成果,以及对包括谷歌移动服务在内的重要应用的持续深度优化——这一切最终成为用户能享受到的顶级移动体验。

骁龙865移动平台集众多创新于一身,并因此获得全球终端厂商的信赖,成为新一代5G智能手机的优选平台。

ISSCC技术创新看这里:三星首创内嵌AI芯片HBM,谷歌雷达5米识人

芯东西(ID:aichip001)

作者 | 温淑

编辑 | Panken

芯东西2月19日报道,目前,一年一度的国际固态电路会议(ISSCC 2021)正在进行中(2021年2月13日到22日),这是ISSCC会议首次以全线上形式举办。作为已有近70年历史的集成电路设计领域盛会,ISSCC亦被众多产学界玩家视为发布和展示其领先芯片技术的权威舞台,本届大会也不例外。

本届会议上,IBM、三星等公司展示了其在AI芯片领域的最新进展;谷歌、德州仪器等公司分享各自在雷达芯片中使用的创新技术;英特尔、荷兰代尔夫特理工大学等则展示其在量子芯片研发方面的最新尝试……

大模型深度学习TensorFlow实战迁移学习详解

1. 迁移学习概述基本概念:重用预训练模型的知识解决新任务,适用于数据不足的场景。重要性:避免从零训练,节省时间和计算资源。利用通用特征(如ImageNet中的物体特征)提升新任务性能。核心流程:1. 输入图像标准化(与预训练模型一致)。2. 截断预训练模型的最后一层,替换为自定义层。3. 冻结预训练层权重,仅训练新增层。 2. Inception V3架构解析核心设计:Inception模块:并行多尺寸卷积核(1x1、3x3、5x5),提取多尺度特征。1x1卷积:降维减少计算量。全局平均池化:替代全连接层,降低过拟合风险。输入要求:默认输入尺寸299x299(3通道)。 3. 构建迁移学习模型(实战步骤)步骤1:加载预训练模型```pythonbase_model = InceptionV3(weights='imagenet', include_top=False)```移除原分类层(`include_top=False`),保留特征提取层。步骤2:添加自定义层```pythonx = layers.Dense(1024, activation='relu')(base_model.output)predictions = layers.Dense(200, activation='softmax')(x)```输出层神经元数匹配新任务类别数(如200类)。步骤3:冻结预训练层```pythonfor layer in base_model.layers:layer.trainable = False```步骤4:编译与训练使用`RMSprop`优化器训练新增层。微调时解冻部分层(如顶部172层),改用`SGD`优化器。 4. 关键注意事项数据标准化:必须与预训练模型一致(如ImageNet的均值/标准差)。层冻结策略:小数据集:冻结全部预训练层,仅训练新增层。大数据集:解冻部分层进行微调。性能优化:使用`GlobalAveragePooling2D`减少参数量。 5. 总结优势:加速训练、提升小数据集上的泛化能力。应用场景:图像分类、目标检测、医学影像分析等。扩展性:可替换其他预训练模型(如ResNet、EfficientNet)。#大模型 #大模型应用 #大模型训练 #大模型微调 #大模型面试 #大模型学习 #大模型部署 #多模态人工智能 #大模型入门#深度学习

特斯拉被一条胶带忽悠,将35“看成”85,异常加速80公里/小时

乾明 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

怎样能把一辆特斯拉忽悠“瘸”了?最近两名研究人员给出了答案:

用一条2英寸的胶带就够了。

他们用胶带对公路上的速度标识进行修饰后,成功欺骗2016年版特斯拉的摄像头系统,诱使其出现了50英里/小时(80公里/小时)的异常加速。

在不少网友看来,这反映了自动驾驶系统在“环境”方面的缺陷。同样有不少网友认为,这是在特定条件下实现的攻击,并不能产生太多的影响。

为什么一个AI要看《英雄联盟》的游戏直播?

原作:Robert Hunt(FormDs创始人)

李林 问耕 编译整理

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

打游戏和看人打游戏,都是一种乐趣。

最近,吃鸡主播约战的事情峰回路转,最终还是没能上演。不光有人在游戏里使用外挂,看游戏直播的也有“外挂”,你信不信?这是真的。

观看游戏直播的群里体,现在多了一个特殊观众:AI。

AI在看哪个游戏的直播?不是最近大热的吃鸡,而是吃鸡制作人一直想要超越的巅峰:《英雄联盟》。

连通性在计算机视觉中应用(连通图举例)

在图像处理和计算机视觉中,"连通性(Connectivity)"是一个重要的概念,它描述了像素或区域之间的相互关联或接近性。在OpenCV等图像处理库中,连通性常常用于以下几方面:

分割(Segmentation)

连通组件标记(Connected Component Labeling)是一种基本的图像分割方法,它可以用于识别图像中相互连接的像素群(例如,一个前景物体)。在二值图像中,通常寻找具有相同像素值(通常是高亮值)并且在结构上相邻的像素组。

传统图像处理案例:对比两张图的差异

今天想和大家分享的一个例子,很简单,就是对比两张图存在什么差异。

没错,大体就是像“大家一起来找茬”找不同的益智游戏那样。

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