这可能是由于算法的参数设置不当或图像质量较低所致。 其次,鲁棒性也是个问题。该方法可能对图像中的噪声、模糊或其他干扰因素非常敏感,导致错误地识别直线或忽略真实的直线结构。这表明需要更好的过滤和去除干扰因素的技术。 此外,速度和效率也可能是一个挑战。如果直线检测的执行时间太长,特别是对于实时应用或大规模...
为了应对这一挑战,虚数科技开发了一种基于深度学习的汽配表面字符识别智能视觉缺陷检测系统。它可以对原始图像进行灰度化、噪声去除等操作,以减少环境因素对识别结果的影响。采用卷积神经网络(CNN)等算法从预处理后的图像中提取特征,再通过训练好的模型对特征进 ...
百度(中国)有限公司 算法工程师 利用零阶优化对大模型进行隐私数据微调 | 论文地址:链接 在私有数据集上对大型预训练模型进行调优可能存在侵犯隐私的风险。差分隐私是一种通过强制算法稳定性来减轻隐私风险的框架。DP-SGD可以以保护隐私的方式训练具有私有数据的模型,但也带来了性能损失和重大的工程挑战。作者引入了DP...