近几年，python在气象领域的发展也越来越快，同时出现了很多用于处理气象数据的python包。比如和NCL中的 WRF_ARWUser库类似的 wrf-python模块。
LayoutLM 模型是由 Yiheng Xu，Minghao Li，Lei Cui，Shaohan Huang，Furu Wei 和 Ming Zhou 在论文LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding中提出的。这是一种简单但有效的文本和布局预训练方法，用于文档图像理解和信息提取任务，如表单理解和收据理解。它在几个下游任务上取得了最先进的结果：
计算机视觉是最令人兴奋的领域之一，其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
在PyTorch中，张量是核心数据结构，它是一个多维数组，类似Numpy中的数组。张量不仅仅是存储数据的容器，还是进行各种数学运算和深度学习操作的基础。
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 引言 人体姿态估计是计算机视觉领域很多研究工作的基础，也是研究的热点问题，在行为识别、人机交互、姿态跟踪等领域有着广泛的应用前景。 按照人体姿态维度的差异，可以将人体姿态估计任务分为二维人体姿态估计和三维人体姿态估计。2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，将这些关键点按照关节顺序相连形成在图像二维平面的投影，从而得到人体骨架。3D人体姿态估计的主要任务是预测出人体关节点的三维坐标位置和角度等信息。 在实际应用中，由于3D姿态估计在2D
在本节中，您将加深对理论的理解，并学习有关卷积神经网络在图像处理中的应用的动手技术。 您将学习关键概念，例如图像过滤，特征映射，边缘检测，卷积运算，激活函数，以及与图像分类和对象检测有关的全连接和 softmax 层的使用。 本章提供了许多使用 TensorFlow，Keras 和 OpenCV 的端到端计算机视觉管道的动手示例。 从这些章节中获得的最重要的学习是发展对不同卷积运算背后的理解和直觉-图像如何通过卷积神经网络的不同层进行转换。
这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。当然，大多数时候我们仅需要wrf-python已经提供的诊断函数和其它可调用函数，可能都不会使用到这些API。
因为研究方向的变动将本号更名为《R语言交流中心与Python深耕之路》，从R语言扩展到Python编程。今天给大家介绍下一个完整的深度学习模型的构建所需要的必备python模块。
1、网址：https://airsheet.wps.cn/docs/python/quickstart.html
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 参与：Panda 前几日，机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分，介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言，本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。 本教程使用的
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 参与：Panda 前几日，机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分，介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言，本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。 本教程使用的代
论文：《img2pose: Face Alignment and Detection via 6DoF, Face Pose stimation》
选自Medium 作者：Ayoosh Kathuria 机器之心编译 目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。 在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方
目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。
准备好探索3D分割的世界吧！让我们一起完成PointNet的旅程，探索一种理解3D形状的超酷方式。PointNet就像是计算机观察3D物体的智能工具，特别是对于那些在空间中漂浮的点云。与其他方法不同，PointNet直接处理这些点，不需要将它们强行转换成网格或图片。
在过去几个月中，我一直在实验室中研究提升目标检测的方法。在这之中我获得的最大启发就是意识到：学习目标检测的最佳方法就是自己动手实现这些算法，而这正是本教程引导你去做的。
LayoutLMv3 模型由 Yupan Huang、Tengchao Lv、Lei Cui、Yutong Lu、Furu Wei 在LayoutLMv3: Pre-training for Document AI with Unified Text and Image Masking中提出。LayoutLMv3 通过使用补丁嵌入（如 ViT 中的方式）简化了 LayoutLMv2，并在 3 个目标上对模型进行了预训练：掩码语言建模（MLM）、掩码图像建模（MIM）和单词-补丁对齐（WPA）。
这些文档阐明了 NumPy 中的概念、设计决策和技术限制。这是了解 NumPy 基本思想和哲学的好地方。
想做计算机视觉？深度学习是最近的发展方向。大规模数据集加上深度卷积神经网络（CNNs）的表征能力使得超精确和稳健的模型成为可能。现在只剩下一个挑战：如何设计你的模型。
最近被迫开始了居家办公，这不，每天认真工（mo）作（yu）之余，也有了更多时间重新学习分析起了 PyTorch 源码分享，属于是直接站在巨人的肩膀上了。在简单捋一捋思路之后，就从 torch.utils.data 数据处理模块开始，一步步重新学习 PyTorch 的一些源码模块解析，希望也能让大家重新认识已经不陌生的 PyTorch 这个小伙伴。
传送带下料口堵塞识别检测算法通过python基于yolov5网络深度学习框架模型，下料口堵塞识别检测算法能够准确判断下料口是否出现堵塞现象，一旦发现下料口堵塞，算法会立即抓拍发出告警信号。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。传送带下料口堵塞识别检测算法使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
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PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍
欢迎来到本书的第一部分。在这里，我们将与 PyTorch 迈出第一步，获得理解其结构和解决 PyTorch 项目机制所需的基本技能。
三维物体通常表示为点云中的三维框。 这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但也带来了额外的挑战。 3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标。 在本文中，我们提出用点来表示、检测和跟踪三维物体。 我们的框架CenterPoint，首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D尺寸、3D方向和速度。 在第二阶段，它使用目标上的额外点特征来改进这些估计。 在CenterPoint中，三维目标跟踪简化为贪婪最近点匹配。 由此产生的检测和跟踪算法简单、高效、有效。 CenterPoint在nuScenes基准测试中实现了最先进的3D检测和跟踪性能，单个模型的NDS和AMOTA分别为65.5和63.8。 在Waymo开放数据集上，Center-Point的表现远远超过了之前所有的单一模型方法，在所有仅使用激光雷达的提交中排名第一。
在深度学习方法主导目标检测之前，滑动窗口和特征提取技术在这一领域中发挥了关键作用。通过理解这些技术的基本原理和实现方式，我们可以更好地把握目标检测技术的演进脉络。
工厂人员作业行为动作识别检测算法通过SVM+R-CNN深度学习算法框架模型，工厂人员作业行为动作识别检测算法实时识别并分析现场人员操作动作行为是否符合SOP安全规范流程作业标准，如果不符合则立即抓拍告警提醒。人员作业行为动作识别检测算法首先基于R-CNN进行人体检测，之后并对其进行追踪，并以相同的帧率生成MHI。之后，将所有边界框映射到由相同RGB图像序列生成的相应MHI，并在边界框中提取每个子MHI的HOG特征，最后使用SVM进行分类。
好消息，小伙伴以后可以通过问答的形式在文章下方进行留言，并且小白也会及时回复大家哦！
这里主要针对其实例视差深度估计, Instance Disparity Depth Estimation进行分析
Tips: 在其官网有demo演示，我们可以使用其进行简单图片ocr识别,地址为https://www.jaided.ai/easyocr/ 或者 https://huggingface.co/spaces/tomofi/EasyOCR
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
作为任何数据科学项目的一部分，数据可视化在理解更多可用数据和识别任何主要模式方面发挥着重要作用。
本片文章将介绍微软最新发布的Layout LM模型。在这里我们将展示从注释和预处理到训练和推理的整个过程。
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
张量是一个多维数组，它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中，张量被广泛用于表示数据和模型参数。
翻译 | 林椿眄 出品 | AI 科技大本营（公众号ID：rgznai100） 一些你可能不知道的优质公众号！ 这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级的索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点的工具 torch中的分布 2
1.Theano Theano 在深度学习框架中是祖师级的存在。它的开发始于 2007，早期开发者包括传奇人物 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow。 Theano 基于 Python，是一个擅长处理多维数组的库（这方面它类似于 NumPy）。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它可以被更好地理解为一个数学表达式的编译器：用符号式语言定义你想要的结果，该框架会对你的程序进行编译，来高效运行于 GPU 或 CPU。 但
这次版本的主要更新一些性能的优化，包括权衡内存计算，提供 Windows 支持，24个基础分布，变量及数据类型，零维张量，张量变量合并，支持 CuDNN 7.1，加快分布式计算等，并修复部分重要 bug等。
物体检测技术，通常是指在一张图像中检测出物体出现的位置及对应的类别。我们要求检测器输出5个量：物体类别、
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊类型的神经网络，特别适合于处理具有网格结构的数据，如图像和视频。CNN的设计灵感来源于生物视觉系统，特别是大脑视觉皮层对视觉信息的处理方式。
今天将分享纵隔肿瘤检测完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
Python 是一种功能强大、灵活且易于学习的编程语言。它是许多专业人士、爱好者和科学家的首选编程语言。Python 的强大之处来自其庞大的软件包生态系统和友好的社区，以及其与编译扩展模块无缝通信的能力。这意味着 Python 非常适合解决各种问题，特别是数学问题。
Numpy 允许我们根据给定的新形状重塑矩阵，新形状应该和原形状兼容。有意思的是，我们可以将新形状中的一个参数赋值为-1。这仅仅表明它是一个未知的维度，我们希望 Numpy 来算出这个未知的维度应该是多少：Numpy 将通过查看数组的长度和剩余维度来确保它满足上述标准。让我们来看以下例子：
作者|李秋键 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来，用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡，以中国为例，中国地大物博，各个地方的口音都不统一，但是人们使用同一套书写体系，使得即使远隔千里，我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空，给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生，文字也进行了数字化的进程，但是不同于人类，让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始，无数的研究者在这方面做了很多工
摘要： 今年一月份开源的PyTorch，因为它强大的功能，它现在已经成为深度学习领域新流行框架，它的强大源于它内部有很多内置的库。本文就着重介绍了其中几种有特色的库，它们能够帮你在深度学习领域更上一层楼。 PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于tape的autograd系统的深度神经网络。这使得今年一月份被开源的PyTorch成为了深度学习领域新流行框架，许多新的论文在发表过程中都加入了大多数人不理解的PyTorch代码。这篇文章我们就来讲述一下我对PyTor
机器之心整理 参与：蒋思源 MILA 实验室近日在 GitHub 上开启了一个初学者入门项目，旨在帮助 MILA 新生快速掌握机器学习相关的实践基础。目前该项目已经提供了一系列的 PyTorch 入门资料，并从张量、自动微分、图像识别、神经机器翻译和生成对抗网络等方面详细阐述。 项目地址：https://github.com/mila-udem/welcome_tutorials PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生，它本质上是 Numpy 的替代者，而且支持 GPU 加速深度神经网
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