3D场景理解入门：MiDaS模型快速部署与使用手册 1. 引言：走进AI的“三维之眼” 在计算机视觉领域，如何让机器像人类一样感知空间深度，一直是核心挑战之一。传统方法依赖双目视觉或多传感器融合，但单目深度估计&#xf…

MiDaS模型应用案例：电商产品3D展示效果实现 1. 引言：AI 单目深度估计如何赋能电商视觉升级 在当前电商竞争日益激烈的环境下，商品展示方式直接影响用户的购买决策。传统的2D图片难以传达产品的空间感和立体结构，而专业3D建模成本…

MiDaS应用解析：智能仓储中的案例 1. 引言：AI 单目深度估计在智能仓储中的价值 随着智能制造与自动化物流的快速发展，智能仓储系统对环境感知能力提出了更高要求。传统基于激光雷达或多目视觉的3D感知方案虽然精度高，但成本昂贵、…

中文NER也能有炫酷界面｜AI智能实体侦测服务体验分享 1. 背景与痛点：中文命名实体识别的现实挑战 在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） 是信息抽取的核心任务…

5大AI分类模型对比实测：云端GPU 3小时完成选型 1. 为什么需要对比测试AI分类模型？ 作为技术负责人，选择适合团队的AI分类模型就像选购汽车一样需要试驾。不同模型在准确率、推理速度、硬件需求和易用性上差异显著： 业务适配性&…

分类模型API化教程：1小时部署可调用接口，按请求量付费 引言 想象一下，你的App需要识别用户上传的图片是猫还是狗、美食还是风景，但团队既没有机器学习专家，也不想投入几个月时间从头训练模型。这时候，直接…

如何高效做中文命名实体识别？试试这款开箱即用的AI镜像 在自然语言处理（NLP）的实际应用中，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） 是信息抽取的核心任务之一。尤其在中文场景下，由于缺乏…

中文命名实体识别新选择｜AI智能实体侦测服务支持REST API双模调用 在自然语言处理（NLP）的实际应用中，命名实体识别（NER） 是信息抽取的核心任务之一。尤其在中文语境下，由于缺乏天然的词边界、实…