kerascv专题

Keras深度学习框架实战(7):使用YOLOV8和KerasCV进行高效的图像物体识别

1、绪论 1.1 KerasCV简介 KerasCV是一个专注于计算机视觉任务的模块化组件库,基于Keras构建,可与TensorFlow、JAX或PyTorch等框架配合使用。 概念与定位: KerasCV是Keras API的水平扩展,提供了一系列新的第一方Keras对象,这些对象过于专业化,无法添加到核心Keras中。它获得了与核心Keras API相同级别的完善和向后兼容性保证,并

深度学习模型keras第二十三讲:在KerasCV中使用SAM进行任何图像分割

1 SAM概念 ###1.1 SAM定义 Segment Anything Model(SAM)是一种基于深度学习的图像分割模型,其主要特点包括: 高质量的图像分割:SAM可以从输入提示(如点、框、文字等)生成高质量的对象掩模,实现对图像中对象的精确分割。零次学习性能:SAM已经在一个包含1100万张图像和110亿个掩模的数据集上进行了训练,具有强大的零次学习性能。这意味着它可以迁移到新的图

详解Keras3.0 KerasCV API: StableDiffusion image-generation model

Stable Diffusion 图像生成模型,可用于根据简短的文本描述(称为“提示”)生成图片 keras_cv.models.StableDiffusion(img_height=512, img_width=512, jit_compile=True) 参数说明  img_height:int,要生成的图像的高度,以像素为单位。请注意,仅支持128的倍数;所提供的值将四舍五入到最

【视觉算法系列1】使用 KerasCV YOLOv8 进行红绿灯检测(下)

提示:免费获取本文涉及的完整代码与数据集,请联系助理老师peaeci122 使用最新“KerasCV YOLOv8”模型进行红绿灯检测的综合指南 YOLO目标检测模型已经进入了无数的应用领域,从监控系统到自动驾驶汽车。那么,如果在KerasCV框架下配对YOLOv8的这种功能时会发生什么呢? 【接上一篇】 目录 · 红绿灯检测数据集 · 使用 KerasCV YOLOv8 进行物体检