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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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卷積神經網絡（CNN）模型用于將被跟蹤目標與其周圍背景區分開來的跟蹤器可以獲得更準確的結果，而CNN模型的模板匹配通常會更快。
近年來大規模視覺 Transformer 的蓬勃發展推動了計算機視覺領域的性能邊界。視覺 Transformer 模型通過擴大模型參數量和訓練數據從而擊...
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...
高分辨率和高級語義表示對于密集預測都至關重要。從經驗上看，低分辨率特征地圖通常實現更強的語義表示，而高分辨率特征地圖一般可以更好地識別邊緣等局部特征，但...
步速、步長和關節運動學等步態指標是臨床環境中步態障礙患者的關鍵評估參數。步態的時空和運動學參數已被用于評估神經系統疾病的治療效果，并預測老年人摔倒的風險。
雖然在SLAM和SFM中，特征點已經被廣泛研究，但在圖像中分布不均勻的特征點可能會導致不穩定和不準確的姿態估計。
然后，查詢集利用原型生成相應的查詢表示。最后，通過測量每個原型表示與相應查詢表示之間的距離來進行類別預測。
卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在圖像上表現特別出色。卷積神經網絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數字。
圖解：卷積神經網絡數學原理解析 源自：數學中國 過去我們已經知道被稱為緊密連接的神經網絡。這些網絡的神經元被分成若干組，形成連續的層。每一個這樣的神經元...
深度學習算法可以更精準的識別出崩邊等生產隱患，即杜絕由于玻璃碎片導致的產線停機，也杜絕識別錯誤帶來的誤報警，從而提升生產效率。
對于大多數卷積神經網絡，通過特征提取網絡獲取圖像最終的特征圖后，直接在該特征圖上進行預測。這種方式僅能獲取圖像中單一尺度的語義信息，識別的尺度范圍有限
PIC32MZ EF 的其他有用方面包括其集成的 10/100 Mbit 以太網 MAC 和大量系統接口（品種和數量在某種程度上取決于封裝和引腳分配……...
卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在圖像上表現特別出色。卷積神經網絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數字。
使用 C 語言的OpenCL 2a并行編程擴展來補充基于 FPGA 的 CNN 加速應用程序的開發。適用于卷積神經網絡的 FPGA 器件的一個示例是英特...
ARM 通過其對 ARM Cortex 微控制器軟件接口標準 (CMSIS) 的神經網絡 (NN) 擴展提供了一種替代方法。
本文所設計的網絡對ORL人臉數 據庫中的識別率提高1.25%，樣本識別率提升0.25%。
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...
CNN 是多層感知器的正則化版本。多層感知器通常表示全連接網絡，即一層中的每個神經元都連接到下一層中的所有神經元。這些網絡的“完全連通性”使它們容易過度...
輸入層。輸入層是整個神經網絡的輸入，在處理圖像的卷積神經網絡中，它一般代表了一張圖片的像素矩陣。比如在圖6-7中，最左側的三維矩陣的長和寬代表了圖像的大...
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