深度学习在图像识别中的应用与挑战
【8月更文挑战第26天】本文将探讨深度学习技术在图像识别领域的应用，并分析其面临的挑战。我们将通过实例和代码示例，深入了解深度学习如何改变图像识别的面貌，并讨论其未来的发展方向。
深度学习在图像识别中的应用
【8月更文挑战第24天】本文将介绍深度学习在图像识别领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）的基本原理、常用框架和模型，以及如何训练和优化模型。我们将通过一个实际案例展示如何使用深度学习进行图像识别，并讨论其优缺点和未来发展趋势。
AI计算机视觉笔记二：基于YOLOV5的CPU版本部署openvino
本文档详细记录了YOLOv5模型在CPU环境下的部署流程及性能优化方法。首先，通过设置Python虚拟环境并安装PyTorch等依赖库，在CPU环境下成功运行YOLOv5模型的示例程序。随后，介绍了如何将PyTorch模型转换为ONNX格式，并进一步利用OpenVINO工具包进行优化，最终实现模型在CPU上的高效运行。通过OpenVINO的加速，即使是在没有GPU支持的情况下，模型的推理速度也从约20帧每秒提高到了50多帧每秒，显著提升了性能。此文档对希望在资源受限设备上部署高性能计算机视觉模型的研究人员和工程师具有较高的参考价值。
"揭秘AI绘画魔法：一键生成梦幻图像，稳定扩散模型带你开启视觉奇迹之旅！"
【8月更文挑战第21天】稳定扩散（Stable Diffusion）是基于深度学习的模型，能根据文本生成高质量图像，在AI领域备受瞩目，革新了创意产业。本文介绍稳定扩散模型原理及使用步骤：环境搭建需Python与PyTorch；获取并加载预训练模型；定义文本描述后编码成向量输入模型生成图像。此外，还可调整参数定制图像风格，或使用特定数据集进行微调。掌握这项技术将极大提升创意表现力。
深度强化学习在自动扩展云资源中的应用
【8月更文第19天】随着云计算的普及，企业越来越依赖于云服务来处理大量数据和运行复杂的应用程序。为了应对不断变化的工作负载，云提供商通常会采用自动扩展机制来动态调整资源分配。然而，这种自动扩展需要考虑成本和性能之间的平衡。传统的基于规则或阈值的自动扩展策略往往难以适应高度动态的工作负载变化。而深度强化学习（DRL）提供了一种灵活且强大的方法来优化资源分配策略，以达到最佳的成本效益比。
LMDeploy 部署 VLMs 的方法与探讨
LMDeploy 部署 VLMs 的方法与探讨 LMDeploy 是一个高效且友好的大型语言模型（LLMs）和视觉-语言模型（VLMs）部署工具箱，由上海人工智能实验室模型压缩和部署团队开发，涵盖了模型量化、离线推理和在线服务等功能。