YOLOv9全面指南
YOLOv9是YOLO系列中用于实时目标检测的最新进展，引入了可编程梯度信息（PGI）等新技术来解决信息瓶颈并提高检测精度和效率。
TOP52 无代码AI工具
本文只是Akkio对无代码人工智能市场的看法，Akkio尝试了数十种工具，并最终决定构建自己的无代码AI工具。
数据标注市场趋势2024
进入 2024 年，我们热切期待人工智能的进一步进步。 尽管今年新兴技术趋势各不相同，但每种趋势的基础都是一个：数据。
基于时空模型的异常检测
使用 TimeSformer、R(2+1)D 或 SlowFast 3D ResNet 等预训练时空模型以及传统自动编码器构建、训练和验证视频异常检测器算法。
LSTM+CNN动作识别
本文将介绍如何使用 UCF101 数据集深入探索动作识别的迷人世界，我们的目标是建立一个结合卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络的动作识别模型。
Pytorch张量内存布局
本文介绍PyTorch中tensor的内存布局，以及reshape、view、permute、transpose等方法对tensor的影响。
Nvdiffrast可微渲染库
Nvdiffrast 是一个为基于光栅化的可微渲染提供高性能基元操作的Python库，支持 PyTorch和TensorFlow 。
