導(dǎo)入圖片 首先先導(dǎo)入需要去除黑眼圈的圖片 中性灰 1. 如圖所示 新建一個(gè)圖層 2.選擇前景色 設(shè)置為一個(gè) 中性的灰色 rgb為 128，128，128 3.然后選中圖層 按altdel 給他填充一個(gè)灰色 如圖 混合 首先前景色設(shè)置為白色 如圖 然后選擇畫(huà)筆工具 模式選擇為正…

YOLOv8項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：在 /root/ultralytics 目錄下運(yùn)行第一個(gè)demo 如今，智能攝像頭不再只是記錄畫(huà)面的工具——它們能識(shí)別行人、判斷車輛類型，甚至實(shí)時(shí)預(yù)警異常行為。這種“看得懂”的能力背后，離不開(kāi)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的支撐。而在眾多算法…

YOLOv8 MAE掩碼自編碼器預(yù)訓(xùn)練方案 在工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療影像分析等實(shí)際場(chǎng)景中，一個(gè)普遍存在的困境是：高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺而昂貴，但無(wú)標(biāo)簽圖像卻大量存在。比如一條自動(dòng)化產(chǎn)線每天能拍攝數(shù)萬(wàn)張產(chǎn)品照片，真正被打上“缺陷”標(biāo)簽的可能不…

全鏈路防護(hù)：AI智能體在數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈安全中的應(yīng)用 關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈安全、AI智能體、全鏈路防護(hù)、威脅檢測(cè)、隱私保護(hù)、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 摘要：本文深入探討了AI智能體在數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈安全全鏈路防護(hù)中的應(yīng)用。首先闡述了數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈安全的背景與問(wèn)題…

YOLOv8 SIoU新?lián)p失函數(shù)提升收斂速度 在目標(biāo)檢測(cè)的實(shí)際開(kāi)發(fā)中，工程師常常面臨一個(gè)尷尬的現(xiàn)實(shí)：明明模型結(jié)構(gòu)先進(jìn)、數(shù)據(jù)充足，但訓(xùn)練過(guò)程卻像“慢熱型選手”——前幾十個(gè)epoch精度爬升緩慢，調(diào)參效率低下。更令人頭疼的是，在…

學(xué)長(zhǎng)親薦9個(gè)AI論文網(wǎng)站，專科生輕松搞定畢業(yè)論文！ AI 工具如何讓論文寫(xiě)作不再難 對(duì)于繼續(xù)教育的同學(xué)們來(lái)說(shuō)，畢業(yè)論文常常是一個(gè)令人頭疼的問(wèn)題。尤其是在時(shí)間緊張、知識(shí)儲(chǔ)備有限的情況下，如何高效完成一篇結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、內(nèi)容充實(shí)的論文…

YOLOv8 與 SwAV：無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)下的高效目標(biāo)檢測(cè)預(yù)訓(xùn)練路徑 在工業(yè)質(zhì)檢車間的一角，攝像頭持續(xù)拍攝流水線上的零部件，但標(biāo)注團(tuán)隊(duì)卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上數(shù)據(jù)積累的速度。面對(duì)成千上萬(wàn)張未標(biāo)注圖像，傳統(tǒng)依賴 ImageNet 監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練的目標(biāo)檢測(cè)模型往…

各位來(lái)賓，各位同仁，大家好！ 今天，我們齊聚一堂，探討一個(gè)在人工智能，特別是大型語(yǔ)言模型（LLM）領(lǐng)域中日益受到關(guān)注且極具挑戰(zhàn)性的概念——“Self-Reflection”模式。更重要的是&#…