借助AI搜索开放平台向量服务实现AI检索增强
AI搜索开放平台专注智能搜索场景，提供文档切片、向量化、排序及大模型等核心算法组件化服务。行业算法版支持一键接入AI搜索开放平台的算法服务，开发者可按需调用模块化能力，快速构建智能搜索系统。
极智AI | AI算法修复上世纪老照片 还你祖辈记忆
大家好，我是极智视界，本文介绍一下 用 AI 算法修复模糊老照片的方法。唐、宋、元、明、清，清朝 (1636 年 ~1912 年) 是中国历史上最后一个封建王朝，共传十二帝。统治者为 爱新觉罗氏。从努尔哈赤建立后金起，总计 296 年；从皇太极改国号为清起，国祚 276 年。清，在你的记忆中是不是这样的：清朝在我们的记忆中已经很遥远了，远到似乎只能从 遗址 、考古、鉴宝 才能唤起一些场面。但现实....
极智AI | 周易AIPU算法部署仿真测试
本教程详细记录了使用周易 AIPU 进行算法部署仿真测试的方法，带大家尝尝鲜。这里以 resnet_v1_101 为例（原谅我在边缘端用这么大的模型，这里纯粹就是为了跑通）。1、安装 docker 镜像环境# pull 镜像 docker pull zepan/zhouyi # run 容器 docker run -it zepan/zhouyi /bin/bash # 如果要vscode远程.....
极智AI | 详解ViT算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 ViT 算法的设计与实现，包括代码。ViT 全称 Vision Transformer，是 transformer 在 CV 领域应用表现好的开始，而在此之前，CV 领域一直是 CNN 的天下，虽然 ViT 主要用于图像分类这个简单的任务，但它说到底挑战了自从 2012 年 AlexNet 出世以来，卷积神经网络在计算机领域绝对统治的地位。ViT 的重要性....
极智AI | 多模态新姿势 详解BLIP算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 BLIP 算法的设计与实现。多模态一定不是一个新鲜的话语，随着 AI 的发展，也正成为一种趋势。 Vision-Language Pre-training (VLP) + Fine-tuning => Zero Shot / Few Shot 的模式是 快速 解决 多下游任务 的一个好的模式，VLP 是这个模式的开端，所以对于 VLP 的相关研究也很....
极智AI | 多模态领域先行者 详解CLIP算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 CLIP 算法的设计与实现，包括代码。多模态一定不是一个新鲜的话语，随着 AI 的发展，也正成为一种趋势，而 CLIP 做的就是在多模态领域里迈出了简单的一步，之所以说简单，是因为 CLIP 使用的方法出奇的简单，但效果又出奇的好。CLIP 具有非常好的迁移学习能力，预训练好的模型可以在任意一个视觉分类数据集上取得不错的效果，而且是 Zero-Shoot ....
极智AI | 一文看懂Img2Col卷积加速算法
本教程详细解释了直接卷积计算与Img2Col卷积加速算法的实现原理。1、直接卷积计算直接卷积计算一定是很直接的，也是大多数人学习卷积神经网络时所直观了解的卷积计算方式。直接卷积是按照卷积层的计算特性进行计算，卷积核中的权重矩阵在经过补零后的输入特征图中滑动，每次在输入特征图中会划出一个与权重矩阵大小一致的子矩阵与之进行对应元素的相乘并累加(点积运算)。具体来讲，对于只有一个通道的输入特征图矩阵 ....
极智AI | 一文看懂winograd卷积加速算法
本文详细解释了 winograd 算法加速卷积的实现原理。前面已经写过几篇卷积加速相关的文章，感兴趣的同学可以查阅《【模型推理】一文看懂Img2Col卷积加速算法》、《【模型推理】一文看懂 Google TPU 脉动阵列加速卷积计算原理》、《【模型推理】谈谈为什么卷积加速更喜欢 NHWC Layout》。winograd 算法最早是 1980 年由 Shmuel Winograd 提出的《Fas....
极智AI | 目标检测实现分享四：详解YOLOv4算法实现
大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 YOLOv4 算法的设计与实践，实践部分包括 darknet 与 pytorch。本文是目标检测类算法实现分享的第四篇，前面已经写过三篇，感兴趣的同学可以查阅：(1) 《【模型训练】目标检测实现分享一：详解 YOLOv1 算法实现》；(2) 《【模型训练】目标检测实现分享二：听说克莱今天复出了？详解 YOLOv2 算法与克莱检测》；(3) 《【模型训练】目....
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