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MODNet是一个仅需RGB图片输入

现在我们看到的天气预报是由世界上最复杂的计算机完成的。总所周知，天气预报并不能做到百分之百准确，因为气候是一个相当复杂、毫不稳定的现象，需要投入大量的资金、数据和时间来对其进行预测。

未来，天气预测领域可能会走上一条截然不同的道路：那就是通过人工智能。

LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。是人们第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上，在手写数字任务上取得巨大成功。

在 AI 多模态技术爆发的今天，如何让静态图片“开口说话”成为热门课题。Sonic模型通过图像+音频驱动数字人视频生成，在视频质量、唇部同步精度、运动多样性和时间连贯性方面显著提升。

扩散模型最近是真的有点火。

阿里巴巴、香港大学、蚂蚁集团的研究人员提出了一种全新图片生成动态视频模型——LivePhoto。用户通过LivePhoto，可将一张静态图片快速生成高精准的动态视频。

在计算机视觉领域出现的问题，例如图像语义分割（semantic segmentation）和超分辨率图像生成（super resolution imaging）要求输入与输出均为格点数据且输入端的特征图大小可变。全卷积构筑就是为解决上述问题而设计的神经网络算法。

今天来看看SRCNN和UNet两个神经网络：

1、SRCNN（Super Resolution CNN）

【嘉勤点评】鸿泉物联发明的盲区行人检测方案及技术，该方案可以准确、实时地对行车视野盲区的危险区域进行检测，并在行人进入盲区危险区域时对行人进行报警提示，从而能够减少安全事故的发生。

集微网消息，众所周知，在现有的车辆结构设计方案中，由于车辆本身的设计，导致车身周边存在不少反光镜无法达到的盲区，当行人进入行车视野盲区时，尤其是在车辆转弯时刻，会存在极大的安全隐患。

一、前言：AI加持 轻薄本开始迈向实用全能

长期以来轻薄本一直都是定位于轻便，为了轻薄牺牲了很多，性能方便只能说能用，用户也逐渐习惯这种情况，选笔记本看厚度就能比较直观的判断性能。

随着人工智能的发展，图像分割已经成为计算机视觉的一个重要分支。图像分割的目的是将一幅图像划分为具有不同功能的相关区域。它为将输入图像分解为存在于其中的实体提供了基础，从而为其他计算机视觉任务，如目标检测，目标跟踪，图像语义分析，机器人视觉等提供基础。

机器学习技术已经被广泛应用于图像分割，其中神经网络是一种最受欢迎的机器学习技术。PyTorch是一个广受欢迎的基于Python的机器学习开发框架，它为神经网络的实现提供了非常便捷的API。在本文中，将介绍如何使用PyTorch实现神经网络图像分割。