机器学习项目实战：使用Python实现图像识别
在AI时代，Python借助TensorFlow和Keras实现图像识别，尤其在监控、驾驶、医疗等领域有广泛应用。本文通过构建CNN模型识别MNIST手写数字，展示图像识别流程：安装库→加载预处理数据→构建模型→训练→评估。简单项目为深度学习入门提供基础，为进一步探索复杂场景打下基础。
ECA-Net:深度卷积神经网络的高效通道注意力
最近，**通道注意力机制**已被证明在提高深度卷积神经网络 (CNN) 的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意力模块以获得更好的性能，这不可避免地增加了模型的复杂性。为了克服性能和复杂性权衡的悖论，**本文提出了一种高效通道注意 (ECA) 模块，该模块仅涉及少量参数，同时带来明显的性能增益**。通过剖析 SENet 中的通道注意模块，我们凭经验表明**避免降维对于学习通道注意很重要**，**适当的跨通道交互可以在显着降低模型复杂度的同时保持性能**。因此，**我们提出了一种无需降维的局部跨通道交互策略，可以通过一维卷积有效实现**。此外，**我们开发了一种自适应选
SENet架构-通道注意力机制
SENet 是 ImageNet Challenge 图像识别比赛 2017 年的冠军，是来自 Momenta 公司 的团队完成。他们提出了 Squeeze-and-Excitation Networks（简称 SENet）。SENet 不是独立的模型设计，只对模型的一种优化。一般 SENet 都会结合其它模型一起使用，比如 SENet 用于 ResNet-50 中我们就把这个模型称为 SE-ResNet-50，比如 SENet 用于 Inception-ResNet-v2 中我们就把这个模型称为 SE- Inception-ResNet-v2。最早提出 SENet 的论文是《Squeeze-
ModelScope使用之模型部署
ModelScope是阿里巴巴打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！本文演示如何将模型部署到阿里云的EAS，对外提供服务。
车辆违停检测：基于计算机视觉与深度学习的自动化解决方案
随着智能交通技术的发展，传统人工交通执法方式已难以满足现代城市需求，尤其是在违法停车监控与处罚方面。本文介绍了一种基于计算机视觉和深度学习的车辆违停检测系统，该系统能自动监测、识别并报警违法停车行为，大幅提高交通管理效率，降低人力成本。通过使用YOLO算法进行车辆检测，结合区域分析判断车辆是否处于禁停区，实现了从车辆识别到违停判定的全流程自动化。此系统不仅提升了交通管理的智能化水平，也为维护城市交通秩序提供了技术支持。
