字节跳动研究科学家、豆包大模型视觉基础研究团队负责人冯佳时介绍字节跳动视觉基础研究团队在这个方向的探索与进展，包括 LLMs 在图像理解与视频生成上的阶段性结果。...【查看原文】
当下，计算机视觉技术在美颜领域的应用变得越来越重要。接下来，小编将讲解深度学习在美颜SDK中的应用，以及它如何改变我们对美颜技术的认识和期待。 一、美颜技术的发展虽然美颜技术可以在一定程度上改善图像质量，但往往难以满足用户对高质量美颜效果的需求。而随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络（CNN）的兴起，美颜技术迎来了一次革命性的变革。美颜SDK二、深度学习在美颜SDK中的应用1.面部检测与关键点定位标记出关键点，为后续的美颜处理提供了基础，使得美颜效果更加精准和自然。 2.皮肤检测与修复基于深度学习的
深度学习
美狐美颜SDK 2024-04-10
Question 对于gis和遥感图像应用专业的学生来说，深度学习似乎是一门必不可少的技术，那么对于刚接触深度学习的giser来说，弄清楚深度学习到底能干嘛往往是很重要的。 深度学习能做哪些计算机视觉任务？有哪些和GIS相关的应用？ Answer 在CV领域，深度学习能够进行图像分类；对象检测；图像分割（语义分割和实例分割）；人脸识别与分析；姿态估计；图像恢复；视频分析（行为分析和运动检测）；自然语言描述图像；图像生成和风格转换（生成对抗网络和风格迁移）；增强现实和医疗图像分析等。 深度学习能做任务虽多，
深度学习医疗
sky落笔 2024-01-02
深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑的神经网络结构进行训练和学习。通过多层次的神经网络结构（即“深度”），深度学习可以处理更加复杂和抽象的数据，例如图像、声音和自然语言等。 在计算机视觉领域，深度学习已经被广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等任务中。通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，计算机可以自动地学习如何从图像中提取特征，并在此基础上进行分类、识别等操作。这些技术的应用包括智能驾驶、安防监控、医学影像分析等领域。 在自然语言处理领域，深度学习也得到了广泛的应用。比如使用循环神经网
人工智能深度学习机器学习
打工的蓝buff 2023-03-17
国家现在大趋所指：推动各个行业数字化转型，AI人工智能化转型，人才智能化发展，而计算机视觉技术是一种通过计算机对图像或视频进行分析和处理的技术。该技术在自动识别、智能交通、安防监控等领域得到广泛的应用，正在成为人工智能时代的核心技术之一。所以未来发展不容小觑！ [图片] 计算机视觉技术是一种通过计算机对图像或视频进行分析和处理的技术。该技术在自动识别、智能交通、安防监控等领域得到广泛的应用，正在成为人工智能时代的核心技术之一。 一、应用现状 1.自动驾驶 自动驾驶是计算机视觉技术的重要应用之一。通过使用
人工智能自动驾驶
人工智能技术AI 2023-12-18
随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习成为视频行为识别与分析领域的重要推动力。本文将深入探讨基于深度学习的视频行为识别与分析方法，同时提供相关代码示例以加深读者的理解。 视频行为识别与分析是计算机视觉领
深度学习人工智能编程
黎燃 2023-12-21
iOS 18 发布倒计时，苹果恢复钱包应用 Tap to Provision 功能
IT之家 2024-09-15
估值1亿美元，华人创办的AI营销产品获阿里2000万美元投资
钛媒体APP 2024-09-15
今年最赚钱的人！黄仁勋今年财富净增600亿美元，重返千亿富豪之列
腾讯科技 2024-09-15
首个带有乔布斯签名的磁带和苹果公司初期开具支票被拍卖
腾讯科技 2024-09-14
菜鸟竞速：到「全球」去
36氪 2024-09-14
三星、小米等手机厂商在印度面临反垄断调查
网传阿里云盘出现bug，可看到其他用户云盘图片
三言科技 2024-09-14
马斯克旗下X平台将免受欧盟《数字市场法案》管辖，因规模不够大
IT之家 2024-09-14
科技狐 2024-09-15
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