这三个概念其实都差不多，都涉及浮点运算，但是还是有一些小的不同之处，下面简单总结一下:一、GFLOPs、FLOPs、FLOPSGFLOPS 就是 Giga Floating-point Operations Per Second,即每秒10亿次的浮点运算数,常作为GPU性能参数但不一定代表GPU的实际表现，因为还要考虑具体如何拆分多边形和像素、以及纹理填充，理论上该数值越高越好。FLOPs 是fl

在语义分割领域，传统 CNN 方法受限于局部短程结构，难以获取长程上下文信息，虽有改进但面对复杂场景仍不足；视觉 Transformer 及其混合模型虽有进展，但存在对语义级上下文捕捉不佳、细节处理弱、数据需求大等问题。在此背景下，为解决复杂场景（如杂乱背景、半透明物体及尺度变化）语义分割难题，特征放大网络（FANet）中的自适应特征增强（AFE）块被提出，它通过空间上下文模块（SCM）和特征细化

如果说2023年是生成式AI元年，2024年是AI普及元年；那么在2025年，谁将成为下一个发展方向，实现人工智能在千行百业中从概念到落地？行业给出的答案是AI Agent。近期，福布斯发布了2025年AI十大趋势预测，就预测AI Agent是2025势不可挡的AI风口。 生成式AI已经给我们带来一些惊喜，它可以与人交流、可以制作图片和视频，但AI还无法为人类“做事情”， 于是乎，智能体横空出世，

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程虚拟试衣技术通过数字方式模拟衣物穿在人体上的效果，极大地提升了用户体验和购物便捷性。IDM-VTON模型的引入，进一步推动了这一技术的发展。只需一张用户照片和一张服装照片，IDM-VTON模型便可生成试穿效果。示例：IDM-VTON 是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术，由 KAIST 和 OMNIOUS.AI 共同开发。IDM-VTON 透过改进扩

一、数据集及数据集处理NWPU VHR-10 (Cheng et al.，2016) 这个高分辨率(VHR)遥感图像数据集是由西北工业大学(NWPU)构建的，包含10类正例样本650张以及不包含给定对象类的任何目标的150张反例图像（背景），正例图像中至少包含1个实例，总共有3651个目标实例。具体类别信息如下：具体相信内容可以看https://blog.csdn.net/weixin_43427

在中医针灸的传统治疗中，穴位取穴的精确度对于治疗效果至关重要。然而，传统的定位方法，如体表标志法、骨度折量法和指寸法，由于观察角度、个体差异（如人体姿态和皮肤纹理）以及环境因素的干扰，往往难以达到高度的精确性和稳定性。随着深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）的迅猛发展，其在人体关键点检测领域的突破性进展为解决穴位定位难题提供了新的思路。CNN凭借其独特的结构优势，在应对复杂的视觉识别任务时表

1. 前言尽管YOLO-World官方给出了在线试用的Demo：https://huggingface.co/spaces/stevengrove/YOLO-World ，但还是不如在自己电脑上离线运行一遍来得直接。恰好，近期Ultralytics（YOLOv8）也新增了对YOLO-World的支持，我们不如直接体验一把。安装（更新）3. 上手体验模型下载：这里选用yolov8s-world.pt

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程1. 简介视频异常检测（VAD）是一门旨在自动化监控视频分析的技术，其核心目标是利用计算机视觉系统来监测监控摄像头的画面，并自动检测其中的异常或非常规活动。随着监控摄像头在各种场合的广泛应用，人工监视已经变得不切实际，因为这一任务既单调又耗时。此外，监控设备的快速增长使得用人工有效监视大量摄像头变得日益困难，因此迫切需要自动化的解决方案。异常事件

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程1.MooreData个人版https://app.molardata.com/saas?channel=forum● 简洁的用户界面：直观明了，操作便捷● 简便的使用流程：快速上手，即学即用● 简易的标注工具：操作简单，一键标注● 强大的技术支撑：专业团队，技术领先● 强悍的平台性能：高效稳定，响应如飞● 强劲的智能标注：AI预标注，效率倍增2

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域中的主流方法，以其高效性和实时性而著称。然而，现有的YOLO模型在处理跨层特征融合和复杂的高阶特征关系时存在局限，无法充分捕捉跨位置和跨尺度的复杂特征关联。为了解决这一难点，清华大学提出了Hyper-YOLO：一种基于超图计算的目标检测方法。Hyper-YOLO首次将超图计算集成到

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在深度学习的训练中，强数据增强（strong data augmentation）通过对训练数据进行更大幅度的随机变换，增强模型的泛化能力，减少过拟合风险。强数据增强可以包括各种随机的图像变换操作，使得模型能够更好地适应不同的场景和变化。以下是一些常见的强数据增强操作，以及如何在 YOLOv8 训练中使用它们：一、常见的强数据增强操作1.1 翻转

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程你了解ReAct吗，它有什么优点？解释一下langchain Agent的概念langchain 有哪些替代方案？langchain token计数有什么问题？如何解决？LLM预训练阶段有哪几个关键步骤？RLHF模型为什么会表现比SFT更好？参数高效的微调（PEFT）有哪些方法？LORA微调相比于微调适配器或前缀微调有什么优势？你了解过什么是稀疏

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程原理基于以下原理进行：人脸检测： 使用dlib库的get_frontal_face_detector函数检测视频中的人脸。特征点预测： 使用dlib库的shape_predictor函数预测人脸的68个关键点。表情特征计算：嘴巴张开程度（MAR）： 通过计算嘴巴周围特定点之间的欧几里得距离来衡量嘴巴的张开程度。1.计算上下嘴唇的距离2.计算嘴唇的

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在日常的软件开发与自动化任务处理中，实现对即时通讯工具如微信的自动化操作往往能为我们带来诸多便利。本文将详细解析一段基于 Python 编写的代码，该代码能够实现对微信消息的监控与特定回复处理，以下是具体的分析。结果展示（文末附完整代码）：百度文心一言API-Python版（完整代码）https://blog.csdn.net/NiJiMingC

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程在计算机视觉中，上下文信息（contextual information）是指一个像素或一个小区域周围的环境或背景信息，它帮助模型理解图像中对象的相对位置、大小、形状，以及与其他对象的关系。上下文信息在图像中提供了全局的语义和结构线索，使模型不仅依赖局部细节，而且能够考虑整个场景或图像的大局。上下文信息的具体含义局部与全局信息的结合：局部信息：

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程本文分享使用YOLO11进行实例分割时，实现模型推理预标注、自动标注、标签格式转换、以及使用Labelme手动校正标签等功能。目录1、预训练权重2、生成预标注3、生成json标注文件4、手动校正标签5、Labelme的json转为YOLO的txt6、迭代优化模型（可选）首先我们去官网下载，YOLO11实例分割的预训练权重，如下表格式所示：下载地址

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），简称 RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。经历今年年初那一波大模型潮，想必大家对大模型的能力有了一定的了解，但是当我们将大模型应用于实际业务场景时会发现，通用的基础大模型基本无法满足我们的实际业务需求，主要有以下几方面原因：知识的局限性：模型自身的知识完全源于它

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程一、引言PPT（PowerPoint 演示文稿）在商务、教育和各种演讲中都是不可或缺的工具，但要设计出既吸引人又能有效传达信息的PPT却并非易事。在这个过程中，选择合适的工具能够大大提高效率。随着AI技术的进步，制作PPT变得更加简便和有趣。今天，小编就给大家推荐几款AI一键生成PPT的网站。二、一键生成PPT的网站比格AIPPT传送入口：htt

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络，通过大规模的文本数据预训练模型，并利用这些预训练模型进行下游任务的微调或直接应用。LLM 技术的主要特点是可以从大规模文本数据中学习到丰富的语言知识和语言模式，使得模型

向AI转型的程序员都关注公众号 机器学习AI算法工程什么是 IDM-VTON 技术?IDM-VTON 是一种基于扩散模型的虚拟试穿技术，由 KAIST 和 OMNIOUS.AI 共同开发。IDM-VTON 透过改进扩散模型，增强虚拟试穿任务中的影像保真度和细节保留，特别是在真实世界场景中产生高保真度的虚拟试穿图像。IDM-VTON 透过分析人物和服装的图像，即使在复杂背景和多样姿势下，IDM-VT