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在英特爾獨(dú)立顯卡上部署YOLOv5 v7.0版實(shí)時(shí)實(shí)例分割模型
本文將介紹在基于 OpenVINO 在英特爾獨(dú)立顯卡上部署 YOLOv5 實(shí)時(shí)實(shí)例分割模型的全流程,并提供完整范例代碼供讀者使用。
本文是人眼模型的一個(gè)案例研究,并提供了更高級(jí)的序列模式建模技術(shù)的演示。我們將在OpticStudio中使用Liou & Brennan 1997...
將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入AI模型的常見技巧
本文將介紹基于 OpenVINO 模型優(yōu)化器或預(yù)處理 API 將數(shù)據(jù)預(yù)處理嵌入 AI 模型的常見技巧,幫助讀者在硬件投入不變的情況下,進(jìn)一步提升端到端的...
在Jetson Nano上使用TensorRT C++實(shí)現(xiàn)YOLOv5模型推理
前面有一篇文章詳細(xì)說明了如何在Jetson Nano上安裝YOLOv5,然后運(yùn)行,這里只需在導(dǎo)出的時(shí)候?qū)С鰁ngine模型文件支持。
flowflops:OneFlow模型的Flops計(jì)算
用于計(jì)算 OneFlow 模型的 FLOPs 和 Parameters 的第三方庫(kù)。
基于使用對(duì)比學(xué)習(xí)和條件變分自編碼器的新穎框架ADS-Cap
在本文中,我們研究了圖像描述(Image Captioning)領(lǐng)域一個(gè)新興的問題——圖像風(fēng)格化描述(Stylized Image Captioning)。
編者注:S參數(shù)用于表征無源鏈路的行為模型。在S參數(shù)獲取阻抗, 插入損耗、回波損耗、阻抗、串?dāng)_、模式轉(zhuǎn)換等指標(biāo)。本文闡述了什么是S參數(shù)、S參數(shù)轉(zhuǎn)換TDR/...
2022-11-03 標(biāo)簽:數(shù)字信號(hào)模型S參數(shù) 1.3萬 0
OpenMMLab 各算法庫(kù)的評(píng)測(cè)指標(biāo)集成
MMEngine 提供了強(qiáng)大靈活的訓(xùn)練引擎,以及常見的訓(xùn)練技術(shù),以滿足用戶多樣的模型訓(xùn)練需求。對(duì)于模型評(píng)測(cè)的需求,MMEngine 也提供了評(píng)測(cè)指標(biāo)(M...
2022-11-03 標(biāo)簽:模型計(jì)算機(jī)視覺算法庫(kù) 1054 0
YOLOv5官方給出的YOLOv5在OpenCV上推理的程序相對(duì)來說是比較通俗易懂的,條理清晰,有基本的封裝,直接可用!但是我也發(fā)現(xiàn),模型的推理時(shí)間跟前...
2022-11-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)程序模型 2331 0
基于電磁虛動(dòng)量力對(duì)微粒的動(dòng)力學(xué)操控
近日,中國(guó)科學(xué)院西安光學(xué)精密機(jī)械研究所瞬態(tài)光學(xué)與光子技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究員姚保利團(tuán)隊(duì),聯(lián)合暨南大學(xué)李寶軍團(tuán)隊(duì)、新加坡國(guó)立大學(xué)教授仇成偉、西班牙國(guó)家研究...
2022-11-02 標(biāo)簽:電磁模型動(dòng)力學(xué) 1007 0
由于在訓(xùn)練過程中沒有足夠的標(biāo)記圖像用于所有類,這些模型在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中可能不太有用。并且我們希望的模型能夠識(shí)別它在訓(xùn)練期間沒有見到過的類,因?yàn)閹缀醪豢赡茉谒?..
2022-11-01 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 2300 0
理論仿真分析基本流程和動(dòng)力性經(jīng)濟(jì)性關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)
商用車燃油經(jīng)濟(jì)性是其主要且關(guān)鍵性能指標(biāo)之一,是指汽車以最小的燃油消耗量完成單位運(yùn)輸工作量的能力。
深度模型Adan優(yōu)化器如何完成ViT的訓(xùn)練
自Google提出Vision Transformer(ViT)以來,ViT漸漸成為許多視覺任務(wù)的默認(rèn)backbone。憑借著ViT結(jié)構(gòu),許多視覺任務(wù)的...
2022-10-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)函數(shù)模型 1193 0
模型部署作為算法模型落地的最后一步,在人工智能產(chǎn)業(yè)化過程中是非常關(guān)鍵的步驟,而目標(biāo)檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺三大基礎(chǔ)任務(wù)之一,眾多的業(yè)務(wù)功能都要在檢測(cè)的基礎(chǔ)之上...
陀螺儀在人體活動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用
人體活動(dòng)識(shí)別(HAR)系統(tǒng)已被廣泛用于評(píng)估身體健康表現(xiàn)。在這類系統(tǒng)中,慣性傳感器憑借低成本和低干擾性而脫穎而出。通過將它們佩戴在人體的不同部位,可以監(jiān)測(cè)...
如何在NVIDIA GPU上實(shí)現(xiàn)基于embedding 的深度學(xué)習(xí)模型
NVIDIA Merlin Distributed-Embeddings,可以方便TensorFlow 2 用戶用短短幾行代碼輕松完成大規(guī)模的推薦模型訓(xùn)練。
近年來,機(jī)器學(xué)習(xí),無人駕駛等領(lǐng)域是十分熱門的研究話題。在這些領(lǐng)域中,電腦對(duì)環(huán)境的感知十分重要。因此三維的環(huán)境重建是必然的趨勢(shì),方便我們實(shí)現(xiàn)虛擬世界與現(xiàn)實(shí)...
基于graph-relational domains的自適應(yīng)問題
現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型都不具有普適性,即在某個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的結(jié)果只能在某個(gè)領(lǐng)域中有效,而很難遷移到其他的場(chǎng)景中,因此出現(xiàn)了遷移學(xué)習(xí)這一領(lǐng)域。
2022-10-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí) 1209 0
在局部匹配中,我們引入了一個(gè)新的空間,現(xiàn)在需要想方法,每個(gè)變換中找到一個(gè)最優(yōu)的變換矩陣,使得場(chǎng)景點(diǎn)云中落在模型點(diǎn)云表面的特征點(diǎn)最多,就能求得目標(biāo)的位姿。
在本文中,我們利用圖像描述模型提出一個(gè)新穎的探針方法。通過這個(gè)方法,我們從文本角度分析了VLP模型的語義對(duì)齊機(jī)制。我們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的VLP模型在對(duì)齊方面有明...
2022-10-28 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集 1502 0
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