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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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工業制造領域中，產品質量的保證是至關重要的任務之一。然而，人工的檢測方法不僅費時費力，而且容易受到主觀因素的影響，從而降低了檢測的準確性和一致性。近年來...
卷積神經網絡的最基本結構有卷積層跟池化層，一般情況下，池化層的作用一般情況下就是下采樣與像素遷移不變性。根據步長區分，池化可以分為重疊池化與區域池化，圖示如下：
機器學習技術已被廣泛接受，并且很適合此類分類問題。基于卷積神經網絡的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進行第一次特征提取，然后將此特征輸...
卷積神經網絡（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數據中學習的深度學習網絡架構。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很...
人類依靠皮膚真皮層中的感受器和與其相連的神經元網絡來實現觸覺感知。這些感受器能夠檢測來自外部的各種物理刺激（如觸摸、壓力、溫度變化等），并通過神經元網絡...
實例分割問題，主要障礙在于點云本身是無序、非結構化和非均勻的。廣泛使用的卷積神經網絡需要對三維點云進行體素化處理，從而產生高昂的計算和內存成本。
作者在各種數據集上評估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 標簽：神經網絡深度學習Transformer 601 0
光流計算作為計算機視覺的一個長期基本任務，其重要性顯而易見。由于運動視覺處理的特殊性，光流作為后面高級視覺處理的輸入，對其準確度、實時性都有著極高的要求...
在光強傳感方面，人類的視覺機制和大腦識別有望得到應用。大量的研究表明環境因素影響人的腦電圖。特別是光照條件對腦電圖的影響較大，即光照對腦電圖的影響是存在的。
隨著人工智能(AI)技術的快速發展，AI可以越來越多地支持以前無法實現或者難以實現的應用。本文基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習...
前文《卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？》中，我們比較了在微控制器中運行經典線性規劃程序與運行CNN的區別，并展示了CNN的優勢。我們還探討了CIFAR...
利用電子編碼和衍射解碼通過隨機未知擴散體進行光信息傳輸 該混合模型通過監督學習進行訓練，將基于卷積神經網絡(CNN)的電子編碼器與物理制備的協同優化的透...
NVIDIA Research在CVPR上贏得自動駕駛創新獎
新研究成果帶來實現安全自動駕駛系統所需的先進 3D Occupancy 預測。
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...
卷積神經網絡是一種運用卷積和池化等技術處理圖像、視頻等數據的神經網絡。卷積神經網絡的工作原理類似于人類視覺系統，它通過層層處理和過濾，逐漸抽象出數據的特...
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種非常重要的機器學習算法，主要應用于圖像處理領域，用于圖像分類、目標...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學習神經網絡，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預測，是計算...
醫學成像數據與其他我們日常圖像的最大區別之一是它們很多都是3D的，比如在處理DICOM系列數據時尤其如此。DICOM圖像由很多的2D切片組成了一個掃描或...
知識圖譜嵌入(KGE)是一種利用監督學習來學習嵌入以及節點和邊的向量表示的模型。它們將“知識”投射到一個連續的低維空間，這些低維空間向量一般只有幾百個維...
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