如何保存AI手勢識別結(jié)果？圖像標(biāo)注導(dǎo)出步驟詳解 1. 引言：AI 手勢識別與追蹤 隨著人機(jī)交互技術(shù)的不斷發(fā)展，基于視覺的手勢識別已成為智能設(shè)備、虛擬現(xiàn)實(shí)、遠(yuǎn)程控制等場景中的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過對手部關(guān)鍵點(diǎn)的精準(zhǔn)定位與動態(tài)追蹤，…

摘要 隨著企業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和信息化管理的普及，傳統(tǒng)的人工考勤方式已難以滿足現(xiàn)代企業(yè)對效率和準(zhǔn)確性的需求。日?？记谧鳛槠髽I(yè)管理的重要組成部分，直接關(guān)系到員工績效考核、薪資核算以及企業(yè)運(yùn)營效率。然而，傳統(tǒng)的考勤方式存在數(shù)據(jù)易丟失…

Qwen3-Reranker-4B實(shí)戰(zhàn)：快速搭建多語言文本檢索系統(tǒng) [toc] 1. 引言 1.1 多語言文本檢索的挑戰(zhàn)與需求 在當(dāng)今全球化信息環(huán)境中，跨語言、多語種的內(nèi)容檢索已成為企業(yè)級搜索、智能客服、知識庫問答等場景的核心能力。傳統(tǒng)檢索系統(tǒng)往往依賴關(guān)鍵詞匹配或單…

從0開始學(xué)地址語義匹配，MGeo鏡像輕松上手 1. 引言：什么是地址語義匹配？ 在現(xiàn)實(shí)世界的地理信息處理中，同一個地理位置往往存在多種表述方式。例如，“北京市朝陽區(qū)望京街5號望京SOHO”與“北京望京SOHO T3座5樓”雖然文…

Qwen3-0.6B模型蒸餾：用小預(yù)算訓(xùn)練專屬輕量模型 你是不是也遇到過這樣的困境？公司業(yè)務(wù)需要一個定制化的AI模型來處理用戶意圖識別、query改寫或語義增強(qiáng)任務(wù)，但動輒幾十億參數(shù)的大模型訓(xùn)練成本太高——GPU資源貴、訓(xùn)練時間長、運(yùn)維復(fù)雜&#…

YOLO26優(yōu)化器選擇：SGD vs Adam訓(xùn)練效果對比案例 在深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，優(yōu)化器的選擇對模型收斂速度、最終精度以及泛化能力有著至關(guān)重要的影響。YOLO系列作為當(dāng)前最主流的目標(biāo)檢測框架之一，在其最新版本YOLO26中提供了多種優(yōu)化器選項(xiàng)&…

DeepSeek-R1部署教程：1.5B輕量模型CPU極速推理實(shí)戰(zhàn)指南 1. 引言 1.1 本地化大模型的現(xiàn)實(shí)需求 隨著大語言模型在各類任務(wù)中展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，越來越多開發(fā)者和企業(yè)希望將模型能力集成到本地系統(tǒng)中。然而，主流大模型通常依賴高性能GPU進(jìn)行推理…

前言 在ultralytics中，導(dǎo)出的yolo11.onnx權(quán)重只有一個輸出，這無法適配瑞芯微中的解析。其需要九個輸出。通用的步驟是在訓(xùn)練完的pt文件后，利用[ultralytics_yolo11]，可參考：【YOLOv8部署至RV1126】PT轉(zhuǎn)ONNX、ONNX轉(zhuǎn)RKNN、RKNN預(yù)編譯 官方導(dǎo)出的onnx權(quán)重的輸出個數(shù)： 利用…