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標簽 > 卷積神經網絡
卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。
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交通標識識別算法一方面采用了基于卷積神經網絡的訓練和識別方法，極大地提高了交通標識識別的準確率；另一方面通過快速的交通標識檢測算法定位交通標識的候選區域...
使用Python卷積神經網絡(CNN)進行圖像識別的基本步驟
Python 卷積神經網絡（CNN）在圖像識別領域具有廣泛的應用。通過使用卷積神經網絡，我們可以讓計算機從圖像中學習特征，從而實現對圖像的分類、識別和分...
2023-11-20 標簽：圖像識別pythontensorflow 7406 0
前文中，我們介紹了一些傳統計算機視覺的算法，包括降噪濾波、二值化、縮放、銳化等，最終我們在FPGA上實現了實時的運動目標跟蹤算法。近些年基于神經網絡的機...
在未來的某個時候，人們必定能夠相對自如地運用人工智能，安全地駕車出行。這個時刻何時到來我無法預見；但我相信，彼時“智能”會顯現出更“切實”的意義。
為什么需要分割？U-Net能提供什么？U-Net和自編碼器的區別
U-Net是一種卷積神經網絡（CNN）方法，由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提...
設計目的與應用 隨著人工智能的發展，神經網絡正被逐步應用于智能安防、自動駕駛、醫療等各行各業。目標識別作為人工智能的一項重要應用也擁有著巨大的前景，隨著...
神經網絡一般可以分為以下常用的三大類：CNN（卷積神經網絡）、RNN（循環神經網絡）、Transformer（注意力機制）。
卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）和BP神經網絡（Backpropagation Neural Ne...
卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）作為深度學習領域的核心成員，不僅在學術界引起了廣泛關注，更在工業界尤...
神經網絡模型(Neural Network Model)是指一種數學模型，可以模擬和學習人腦神經元之間的信號傳遞過程，用于解決各種問題，如分類、回歸、圖...
在深度學習領域，卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）和循環神經網絡（Recurrent Neural N...
深度卷積神經網絡（DCNN）在圖像分類和識別上取得了很顯著的提高。回顧從2014到2016這兩年多的時間，先后涌現出了R-CNN，Fast R-CNN,...
U-Net模型屬于卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）的一種特殊形式 。它最初由德國弗萊堡大學計算機科學系...
ConvNeXt V2 最終在各種識別基準上的性能，包括 ImageNet 分類、COCO 檢測和 ADE20K 分割任務上均取得了極具競爭力的結果，其...
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中非常重要的一類神經網絡，主要用于圖像識別、圖像分類、物體檢...
池化的過程:卷積層是對圖像的一個鄰域進行卷積得到圖像的鄰域特征，亞采樣層（池化層）就是使用pooling技術將小鄰域內的特征點整合得到新的特征。在完成卷...
一般來說，分類問題是計算機視覺模型的基礎，它可以延申解決更復雜的視覺問題，例如：目標檢測的任務包括檢測邊界框并對其中的對象進行分類。而分割的任務則是對圖...
計算機視覺技術在日常生活中有著非常普遍的應用：發朋友圈之前自動修圖、網上購物時刷臉支付……在這一系列成功的應用背后，卷積神經網絡功不可沒。
它用TensorFlow.js加載了一個10層的預訓練模型，相當于在你的瀏覽器上跑一個CNN模型，只需要打開電腦，就能了解CNN究竟是怎么回事。
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