由于目前谷歌等大型網(wǎng)絡(luò)公司對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入研究?，F(xiàn)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能對文字和圖片的進(jìn)行識別高效而準(zhǔn)確的識別。但是對于視頻內(nèi)容的識別還處于開始階段。于是我想在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻信息處理的可行性方面做出一點(diǎn)探究。而這次我把目光投向了游戲視頻。
2020-04-17 15:10:42
5640 Python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。通過使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們可以讓計(jì)算機(jī)從圖像中學(xué)習(xí)特征，從而實(shí)現(xiàn)對圖像的分類、識別和分析等任務(wù)。以下是使用 Python 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識別的基本步驟。
2023-11-20 11:20:331469 我們的下一個任務(wù)是使用先前標(biāo)記的圖像來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以對新的測試圖像進(jìn)行分類。因此，我們將使用nn模塊來構(gòu)建我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2024-01-22 10:01:45368 
需要圖像處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模式識別等方面MATLAB程序共享的朋友或同學(xué)可以加QQ：75 68 19 787，歡迎加入！
2012-05-10 16:45:37
為提升識別準(zhǔn)確率，采用改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過Mnist數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。整體處理過程分為兩步：圖像預(yù)處理和改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。圖像預(yù)處理主要根據(jù)圖像的特征，將數(shù)據(jù)處理成規(guī)范的格式，而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理主要用于輸出結(jié)果。 整個過程分為兩個步驟：圖像預(yù)處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理。需要提前安裝Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
上一回為大家介紹了人工智能的基本概念和算法，講到了梯度下降法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念，還沒看過的小伙伴可以點(diǎn)擊這里。人工智能有一個重要領(lǐng)域就是圖像識別。比如：有許多軟件可以通過拍照的方法識別
2021-08-31 08:35:35
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
的技術(shù)創(chuàng)新的靈活架構(gòu)非常重要。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自動駕駛的應(yīng)用第一批神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序?qū)Ｗ⒂谝曈X處理，以支持諸如自動行人、交通信號或道路特征識別等功能。由于這些系統(tǒng)的性能不斷改進(jìn)，例如處理越來越大的來自高分辨率相機(jī)
2017-12-21 17:11:34
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識程序
2018-01-04 13:29:33
工智能。幾乎是一夜間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)從無人相信變成了萬人追捧。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hiton1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么？人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)
2018-06-05 10:11:50
請問：我在用labview做BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)故障診斷，在NI官網(wǎng)找到了機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（MLT），但是里面沒有關(guān)于這部分VI的幫助文檔，對于”BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類“這個范例有很多不懂的地方，比如
2017-02-22 16:08:08
，對計(jì)算機(jī)圖像標(biāo)定技術(shù)，圖像識別，基于標(biāo)識的跟蹤注冊技術(shù)有一定程度的學(xué)習(xí)和探索。想借助發(fā)燒友論壇和華為HarmonyOS平臺完善基于圖像識別技術(shù)的手語識別機(jī)器人的本科畢業(yè)開源設(shè)計(jì)。項(xiàng)目計(jì)劃①根據(jù)文檔
2020-09-25 10:11:50
項(xiàng)目名稱：漁業(yè)衛(wèi)士-基于圖像識別的多自由度水下機(jī)器人試用計(jì)劃：1、申請理由希望早日接觸、應(yīng)用國產(chǎn)的鴻蒙系統(tǒng)。2、項(xiàng)目名稱漁業(yè)衛(wèi)士-基于圖像識別的多自由度水下機(jī)器人3、計(jì)劃（1）約三個月時間，應(yīng)用該款
2020-09-25 10:11:50
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ-Z2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形識別試用計(jì)劃：申請理由：本人為一名嵌入式軟件工程師，對FPGA有一段時間的接觸，基于FPGA設(shè)計(jì)過簡單的ASCI數(shù)字芯片。目前正好在學(xué)習(xí)基于python
2019-01-09 14:48:59
項(xiàng)目名稱：基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車試用計(jì)劃：一、本人技術(shù)背景本人有四年以上的嵌入式開發(fā)和三年以上的機(jī)器視覺領(lǐng)域項(xiàng)目實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，在計(jì)算機(jī)視覺與FPGA數(shù)字圖像處理方面有較多的理論研究與項(xiàng)目實(shí)踐
2018-12-19 11:36:24
，得到訓(xùn)練參數(shù)2、利用開發(fā)板arm與FPGA聯(lián)合的特性，在arm端實(shí)現(xiàn)圖像預(yù)處理已經(jīng)卷積核神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化、激活函數(shù)和全連接，在FPGA端實(shí)現(xiàn)卷積運(yùn)算3、對整個系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)試。4、在基本實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的基礎(chǔ)上
2018-12-19 11:37:22
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型，用于對函數(shù)進(jìn)行估計(jì)或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-03-03 22:10:19
攝像頭采集的圖像數(shù)據(jù)，從中識別并判斷交通標(biāo)識，并作為輔助信息，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的輸出共同控制小車底盤的運(yùn)動。 三、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)PYNQ平臺上對車載攝像頭圖像采集、預(yù)處理，并搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用采集的圖像生成
2019-03-02 23:10:52
在之前的帖子中，我們完成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車的硬件搭建與底盤控制。當(dāng)小車通過WiFi無線連接到網(wǎng)絡(luò)后，已經(jīng)可以對其進(jìn)行遠(yuǎn)程操控，成為一輛無線遙控小車，但是這還不夠，本講我們將為它搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器
2019-03-09 22:10:07
項(xiàng)目名稱：基于cortex-m系列核和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的圖像識別試用計(jì)劃：本人在圖像識別領(lǐng)域有三年多的學(xué)習(xí)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，曾利用nesys4ddr的fpga開發(fā)板，設(shè)計(jì)過基于cortex-m3的軟核
2019-04-09 14:12:24
是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競爭，每一時刻只有一個競爭獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識別層、識別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
`BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先給出只包含一個隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)由兩部分組成：前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是前饋的，其權(quán)重都不回送到輸入單元，或前一層輸出單元（數(shù)據(jù)信息是單向
2019-07-21 04:00:00
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理內(nèi)核 NPU，算力達(dá)到 128 GOPS。多核異構(gòu)的設(shè)計(jì)使芯片能以較低功耗滿足音頻及圖像視頻的 AI 應(yīng)用需求?！ …h(huán)境搭建 本次體驗(yàn)使用的開發(fā)環(huán)境是 Ubuntu 20.04
2022-11-23 16:09:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認(rèn)識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機(jī)理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這種網(wǎng)絡(luò)可以解決什么問題呢？ 其中最熱門的就是圖像識別問題。 比如計(jì)算機(jī)拿到一些貓的照片后，可以識別出中華田園貓和其他種類的貓，然后分類。這種看似很廢的用處，如果運(yùn)用到醫(yī)療領(lǐng)域，比如分辨好
2018-05-11 11:43:14
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割以及自然語言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為提高其性能增加網(wǎng)絡(luò)深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注意力機(jī)制進(jìn)一步提升模型性能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后歸納
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復(fù)雜模式識別。本文討論了 CNN 相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢。后續(xù)文章“訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第2部分”將討論如何訓(xùn)練CNN
2023-02-23 20:11:10
更勝一籌。關(guān)鍵詞識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)管道由于要保持“永遠(yuǎn)在線”，KWS 應(yīng)用的功耗預(yù)算受到很大限制。雖然 KWS 應(yīng)用也可在專用 DSP 或高性能 CPU 上運(yùn)行，但更適合在 Arm Cortex-M 微控制器
2021-07-26 09:46:37
使用預(yù)先訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)和特征抽取大力提升圖像識別率
2019-04-18 09:55:57
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
得出得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)誤差曲線和數(shù)字識別結(jié)果如圖1 所示。 本文將0 ~ 9 共10 類數(shù)據(jù)中的每類取20 個做測試樣本，共200 個測試樣本對系統(tǒng)進(jìn)行性能測試。測試結(jié)果如表1 所列。由表1 中的數(shù)據(jù)
2018-11-13 16:04:45
本課題通過對現(xiàn)有圖像識別技術(shù)進(jìn)行研究和分析，針對當(dāng)前DSP(數(shù)字信號處理)技術(shù)的新發(fā)展，提出了基于DSP的快速圖像識別概念?？焖?b class="flag-6" style="color: red">圖像識別技術(shù)以嵌入式系統(tǒng)為算法的實(shí)現(xiàn)平臺，它結(jié)合了當(dāng)前最新的數(shù)信號處理
2014-11-05 14:43:48
FPGA實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問題分析基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)方法基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能評估及局限性
2021-04-30 06:58:13
i.MX 8開發(fā)工具從相機(jī)獲取數(shù)據(jù)并使用一個GPU并應(yīng)用圖像分割算法。然后將該信息饋送到專用于識別交通標(biāo)志的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理引擎的另一GPU。
2019-05-29 10:50:46
`編程設(shè)計(jì)了一個由 Raspberry Pi、Arduino Uno 和一個樹莓派攝像頭組成的自動駕駛機(jī)器人小車。通過使用 Python、C++ 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像處理，并以 60 FPS 的速度
2018-05-03 20:19:47
【新技術(shù)發(fā)布】基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署激光雷達(dá)可以準(zhǔn)確地完成三維空間的測量，具有抗干擾能力強(qiáng)、信息豐富等優(yōu)點(diǎn)，但受限于數(shù)據(jù)量大、不規(guī)則等難點(diǎn)，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署
2021-01-04 06:26:23
，看一下 FPGA 是否適用于解決大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)，工程師最近開始將該技術(shù)用于各種識別任務(wù)。圖像識別、語音識別和自然語言處理是 CNN 比較常見的幾大應(yīng)用。
2019-06-19 07:24:41
如何使用STM32F4+MPU9150去實(shí)現(xiàn)一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手勢呢？其過程是怎樣的？
2021-11-19 06:38:58
如何使用STM32F4+MPU9150實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手勢？
2021-11-19 07:06:48
如何用stm32cube.ai簡化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射？如何使用stm32cube.ai部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2021-10-11 08:05:42
基于CDMA網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程圖像監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
2021-02-26 06:12:19
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計(jì)算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
如何構(gòu)建基于圖像識別的印制線路板精密測試系統(tǒng)？圖像識別技術(shù)在印刷線路板精密測試中的應(yīng)用
2021-04-27 06:25:52
處理的運(yùn)算量和數(shù)據(jù)吞吐量。圖像壓縮是信息傳輸和存儲系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，然而我們該如何進(jìn)行FPGA設(shè)計(jì)，以實(shí)現(xiàn)給定的功能已經(jīng)成為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的關(guān)鍵呢？
2019-08-08 06:11:30
作者：李云紅0 引言自20世紀(jì)70年代以來，模擬電路故障診斷領(lǐng)域已經(jīng)取得了一定的研究成果，近年來，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的現(xiàn)代模擬電路軟故障診斷方法已成為新的研究熱點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和非線性映射能力
2019-07-05 08:06:02
硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)ZISC的工作原理如何用VLSI設(shè)計(jì)硬件神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？ZISC技術(shù)及其在模式識別中的應(yīng)用
2021-04-12 06:55:38
的研究具有重要意義.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)相結(jié)合的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把它應(yīng)用于語音識別系統(tǒng)，使系統(tǒng)不僅具有非線性、自適應(yīng)性、魯棒性和自學(xué)習(xí)等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本來的優(yōu)勢，也具有模糊推理和模糊劃分等模糊邏輯全文下載
2010-05-06 09:05:35
原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測等機(jī)器
2021-12-14 07:35:25
引入差異演化( DE) 算法來彌補(bǔ)基本概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足, 從而提出一種基于改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( MPNN) 的紋理圖像識別方法。首先用樹形結(jié)構(gòu)小波包變換提取紋理圖像的能量特征, 用基于統(tǒng)
2011-09-28 17:39:59
28 筆者提出在黑客入侵檢測系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)中引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，建立了一個基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑客入侵檢測系統(tǒng)模型。并且給出基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑客入侵檢測系統(tǒng)構(gòu)建體系。該系統(tǒng)
2012-01-11 14:41:0124 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通信中的應(yīng)用，下來看看
2016-07-20 16:51:5113 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙進(jìn)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將這種方法應(yīng)用到紋理圖像識別中可發(fā)現(xiàn)，該方法有效的提高了識別率的正確性，加快了收斂速度，并且具備多樣性以及針對性的特點(diǎn)。
2017-11-13 16:41:364 抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。簡單分析了圖像識別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)和非線性降維的圖像識別技術(shù)及圖像識別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類的生活將無法離開圖像識別技術(shù)，研究圖像識別技術(shù)具有重大意義。
2017-12-21 15:01:166110 技術(shù)的概念車或相關(guān)應(yīng)用。近期，德國已研發(fā)出一種更先進(jìn)的臉部識別技術(shù)，可透過攝影機(jī)裝置來監(jiān)測駕駛?cè)?/b>的生命體征，進(jìn)而達(dá)到強(qiáng)化駕駛安全的作用。
2018-01-11 08:56:47861 現(xiàn)階段比較受歡迎的圖像識別基礎(chǔ)算法為深度學(xué)習(xí)法，深度學(xué)習(xí)模型屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史可追溯至上世紀(jì)四十年代，曾經(jīng)在八九十年代流行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖通過模擬大腦認(rèn)知的激勵，解決各種機(jī)器學(xué)習(xí)的問題。
2018-05-25 15:59:314678 植物識別領(lǐng)域的研究包括單一背景和自然環(huán)境植物圖像識別，由于背景噪聲的存在，自然環(huán)境植物圖像識別難度更大。針對如何降低卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的權(quán)重大小、如何改善過擬合、如何提高模型對自然環(huán)境植物
2018-11-23 17:35:052 以及可用的大量計(jì)算資源。對于各種各樣的圖像識別任務(wù)，精心設(shè)計(jì)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了以前那些基于人工設(shè)計(jì)的圖像特征的方法。
2018-12-01 08:54:2930973 
或 CNN）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它在圖像識別和分類等領(lǐng)域已被證明非常有效。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了為機(jī)器人和自動駕駛汽車的視覺助力之外，還可以成功識別人臉，物體和交通標(biāo)志。
2019-01-27 10:15:1013937 據(jù)悉，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)現(xiàn)已加入《荒野行動》游戲的新版本中，一同優(yōu)化和完善的還有匹配機(jī)制，數(shù)據(jù)異常、作弊嫌疑大的玩家們更容易匹配到一起！
2020-04-17 14:58:573052 本文主要介紹基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表格圖像識別解決方案。作者系騰訊QQ研發(fā)中心——CV應(yīng)用研究組的yonke。來源：騰訊技術(shù)工程微信號
2020-12-10 19:30:38935 針對深度學(xué)習(xí)在圖像識別任務(wù)中過分依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)的問題，提岀一種基于特征交換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）圖像分類算法。結(jié)合CNN的特征提取方式與全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的像素位置預(yù)測功能，將CNN卷積層提取出的特征
2021-03-22 14:59:3427 基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與流水線方式的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識別方法通常依賴于人工設(shè)計(jì)的特征，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率較低。針對該問題，提岀一種基于空間注意力機(jī)制與通道注意力機(jī)制的化學(xué)結(jié)構(gòu)圖像識別方法。將化學(xué)結(jié)構(gòu)識別視為
2021-03-22 15:20:547 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) （Convolutional Neural Network， CNN） 是一種源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network， NN）的深度機(jī)器學(xué)習(xí)方法，近年來在圖像識別領(lǐng)域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 本文介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理原理、基本結(jié)構(gòu)以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，簡單闡述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行學(xué)習(xí)和信息處理，并且通過例子說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理。希望通過本文讓數(shù)據(jù)挖掘愛好者對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有初步的了解。
2021-04-20 16:44:415 在機(jī)器視覺的概念中，圖像識別是指軟件具有分辨圖片中的人物、位置、物體、動作以及筆跡的能力。計(jì)算機(jī)可以應(yīng)用機(jī)器視覺技巧，結(jié)合人工智能以及攝像機(jī)來進(jìn)行圖像識別。
2021-05-13 14:13:2311186 基于層級循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的X線線圖像腰椎識別
2021-06-27 11:24:4623 的分布更為明確；在機(jī)器人視覺領(lǐng)域，通過圖像邊緣檢測技術(shù)提高機(jī)器人視覺的精度等。 隨著科技的發(fā)展，人們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加載進(jìn)入圖像檢測中，但現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還存在不少缺陷。 1.檢測時間較長：ChouY等提出了一種改進(jìn)的基于CNN的神經(jīng)
2021-07-06 10:00:181759 的分布更為明確；在機(jī)器人視覺領(lǐng)域，通過圖像邊緣檢測技術(shù)提高機(jī)器人視覺的精度等。 隨著科技的發(fā)展，人們將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加載進(jìn)入圖像檢測中，但現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還存在不少缺陷。 1.檢測時間較長：ChouY等提出了一種改進(jìn)的基于CNN的神經(jīng)
2021-07-13 15:39:422321 在機(jī)器視覺領(lǐng)域，圖像識別是指軟件識別人物、場景、物體、動作和圖像寫入的能力。為了實(shí)現(xiàn)圖像識別，計(jì)算機(jī)可以結(jié)合人工智能軟件和攝像機(jī)使用機(jī)器視覺技術(shù)。
2023-08-20 09:56:05717 
的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛用于圖像識別、自然語言處理、視頻處理等方面。本文將對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用進(jìn)行詳盡、詳實(shí)、細(xì)致的介紹，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常用于處理哪些任務(wù)。 一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)特定的特征，可以用來識別對象、分類物品等
2023-08-21 16:41:453487 和高效的處理方式，CNN已經(jīng)成為圖像識別、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域中的優(yōu)選技術(shù)。CNN對于處理基于網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)具有天然的優(yōu)勢，因此在處理圖像和視頻等視覺數(shù)據(jù)時，具有獨(dú)特的優(yōu)越性能。 CNN的特點(diǎn) 1. 卷積操作：CNN最重要的操作是卷積操作，這也是CNN得名的來源。CNN的卷積操
2023-08-21 16:41:481662 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何識別圖像? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識別能力而成為深度學(xué)習(xí)的重要組成部分。CNN是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)
2023-08-21 16:49:271284 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、視頻和自然語言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。它最初是用于圖像識別領(lǐng)域，但目前已經(jīng)擴(kuò)展到了許多其他應(yīng)用領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-21 16:49:292029 中最重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一。它是一種由多個卷積層和池化層（也可稱為下采樣層）組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN 的基本思想是以圖像為輸入，通過網(wǎng)絡(luò)的卷積、下采樣和全連接等多個層次的處理，將圖像的高層抽象特征提取出來，從而完成對圖像的識別、分類等任務(wù)。 CNN 的基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、
2023-08-21 16:49:391144 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括什么 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:57:193561 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識別、語音識別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比其他算法好嗎 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一種用于圖像識別和處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。相對于傳統(tǒng)的圖像識別算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51407 算法。它在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，成為近年來最為熱門的人工智能算法之一。CNN基于卷積運(yùn)算和池化操作，可以對圖像進(jìn)行有損壓縮、提取特征，有效降低輸入數(shù)據(jù)的維度，從而實(shí)現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的處理和分析。下面是對CNN算法的詳細(xì)介紹： 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本
2023-08-21 16:50:01977 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型工作流程? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤、圖像識別和語音識別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型
2023-08-21 16:50:191315 圖像識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和深度學(xué)習(xí)的迅速普及，圖像識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)成為當(dāng)今最受歡迎和廣泛使用的模型之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural
2023-08-21 17:11:45486 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有很強(qiáng)的圖像識別和數(shù)據(jù)分類能力。它通過學(xué)習(xí)權(quán)重和過濾器，自動提取圖像和其他類型數(shù)據(jù)的特征。在過去的幾年
2023-08-21 17:15:57941 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種計(jì)算模型，基于人類神經(jīng)系統(tǒng)的處理和學(xué)習(xí)機(jī)制，模仿大腦神經(jīng)元的工作方式，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，實(shí)現(xiàn)分類、識別和預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在人工智能領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，比如圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域，成為了人工智能的重要組成部分。
2023-08-28 18:21:35730 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。相比
2023-12-07 15:37:252280 圖像識別技術(shù)是一種通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行分析和理解的技術(shù)。它借助計(jì)算機(jī)視覺、模式識別、人工智能等相關(guān)技術(shù)，通過對圖像進(jìn)行特征提取和匹配，找出圖像中的目標(biāo)物體或模式，并進(jìn)行分類、檢測、跟蹤等任務(wù)
2024-02-02 11:01:42475
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