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「掘金·启航计划」参与者分享DALLE-2和Stable Diffusion模型生成效果
本文分享了「掘金·启航计划」参与者对DALLE-2和Stable Diffusion模型生成效果的评价，以及这两个模型的背后算法支持。文章展示了使用Stable Diffusion生成的图片示例，并解释了zero-shot生成的概念。此外，也介绍了DALLE-2模型的生成效果和其添加元素的功能。- 235
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Python深度学习环境配置教程
本教程介绍了在Python3.10.11环境下使用Jupyter Notebook编译器配置深度学习环境的步骤，包括安装TensorFlow2.4.1和设置GPU显存使用量。更多深度学习资源和教程请访问【新手入门深度学习 | 目录】。- 407
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持续创作，加速成长！参与掘金日新计划的第20天
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第20天。在这个过程中，持续创作可以加速个人的成长和进步。了解更多关于掘金日新计划和更文挑战的详情，请阅读文章。- 399
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使用OpenCV的DNN模块进行图像分类任务的方法和技巧
本文介绍了如何使用OpenCV的DNN模块进行快速搭建和缩减代码量来完成图像分类任务。文章中记录了作者在任务过程中遇到的问题和实现的逻辑。- 388
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3D目标检测中多模态融合方法综述
本文是关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。欢迎关注公众号CV技术指南，获取更多关于计算机视觉的技术总结和最新技术跟踪。- 65
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深入探讨BEVFormer的实现细节及性能表现
本文深入解析BEVFormer算法的实现细节和性能表现，帮助读者更深入地理解BEVFormer工作原理，了解BEV算法在计算机视觉领域的应用，文章来源于知识星球【CV技术指南】，欢迎关注公众号CV技术指南获取更多计算机视觉技术教程和最新技术动态。归类为AI教程。- 322
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掘金日新计划·10月更文挑战第15天｜加速成长！
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第15天，持续创作，助力加速个人成长！了解更多内容，请访问towardsdatascience.com/biomedical-…- 230
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基于Transformer的时空特征编码器BEVFormer详解
本教程详细介绍了基于Transformer和时间结构的Bird\'s-Eye-View（BEV）编码器BEVFormer的工作原理和应用，包括其网络特征提取和BEV特征生成过程。欢迎关注CV技术指南，获取更多关于计算机视觉的最新技术跟踪和经典论文解读。- 185
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参数高效微调 (PEFT) 方法：用少量训练参数获得与全参数微调相当的性能
PEFT 方法使您能够获得与全参数微调相当的性能，同时只有少量可训练参数。了解如何使用 PEFT 方法来调整大型语言模型和其他领域的模型，以获得最佳性能。- 214
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如何用labelme快速制作人脸关键点数据集
本文介绍如何使用labelme软件快速制作高质量的人脸关键点数据集，以支持人脸关键点检测模型的训练与优化。了解如何利用labelme快速标注人脸关键点，以及相关的json文件格式。- 480
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