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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)在圖像語(yǔ)義分割上已經(jīng)取得了重大進(jìn)展與明顯的效果，產(chǎn)生了很多專(zhuān)注于圖像語(yǔ)義分割的模型與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，這些基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集提供了一套統(tǒng)一的批判模型的標(biāo)準(zhǔn)，多...

2023-10-09 標(biāo)簽：圖像分割計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 472 0

深度學(xué)習(xí)的由來(lái) 深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法有哪些

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度...

2023-10-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 人工智能 589 0

點(diǎn)云采樣方法新創(chuàng)新，深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的結(jié)合

使用標(biāo)準(zhǔn)差代替了梯度計(jì)算，該方法相比原本的圖像的Canny邊緣檢測(cè)器計(jì)算成本更高，但卻可以將其應(yīng)用于點(diǎn)云邊緣采樣。相比圖像規(guī)整的排列，點(diǎn)云通常是不規(guī)則的...

2023-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 2280 0

項(xiàng)目案例：基于YOLO的鋁型材表面缺陷識(shí)別

方法多采用傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法，通過(guò)圖像形態(tài)學(xué)處理與特征提取進(jìn)行缺陷識(shí)別，往往需要根據(jù)不同形態(tài)的缺陷特征，設(shè)計(jì)不同的特征提取與識(shí)別算法。鋁型材表面缺陷形態(tài)不...

2023-10-08 標(biāo)簽：檢測(cè)技術(shù)模型深度學(xué)習(xí) 1424 0

深度學(xué)習(xí)模型部署與優(yōu)化：策略與實(shí)踐；L40S與A100、H100的對(duì)比分析

隨著生成式AI應(yīng)用的迅猛發(fā)展，我們正處在前所未有的大爆發(fā)時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)模型的部署成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。盡管GPU在訓(xùn)練和推理中扮演著關(guān)鍵角...

2023-10-07 標(biāo)簽：gpu AI 深度學(xué)習(xí) 1676 0

機(jī)器視覺(jué)現(xiàn)在如何推動(dòng)自動(dòng)化的發(fā)展

作者：Jody Muelaner 機(jī)器視覺(jué)是一系列技術(shù)的融合，可使工業(yè)或其他的自動(dòng)化設(shè)備從圖像中獲得對(duì)當(dāng)時(shí)環(huán)境的高級(jí)理解。如果沒(méi)有機(jī)器視覺(jué)軟件，具有不同...

2023-10-03 標(biāo)簽：算法機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化 705 0

mlc-llm對(duì)大模型推理的流程及優(yōu)化方案

在 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型實(shí)戰(zhàn)（3B模型Mac M2解碼可達(dá)26tokens/s）中提到要使用mlc-llm部署模型首先需要...

2023-09-26 標(biāo)簽：編譯 MLC 深度學(xué)習(xí) 1025 0

基于端到端的Al自動(dòng)駕駛決策方法

隨著人工智能的迅速發(fā)展，自動(dòng)駕駛技術(shù)正經(jīng)歷著一場(chǎng)革命性的變革。人工智能的出現(xiàn)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)帶來(lái)了深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，不再完全依賴人類(lèi)專(zhuān)家設(shè)計(jì)特征，而是...

2023-09-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自動(dòng)駕駛 1117 0

基于機(jī)器視覺(jué)的軟包裝鋰離子電池表面凸點(diǎn)缺陷檢測(cè)

針對(duì)軟包裝鋰離子電池表面圖像凸點(diǎn)缺陷對(duì)比度低、反光、凹凸不平,難以進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)與識(shí)別的問(wèn)題,本文作者在頻域上使用高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行處理,再將處理后的圖像...

2023-09-25 標(biāo)簽：鋰離子電池濾波器機(jī)器視覺(jué) 787 0

為什么transformer性能這么好？Transformer的上下文學(xué)習(xí)能力是哪來(lái)的？

為什么 transformer 性能這么好？它給眾多大語(yǔ)言模型帶來(lái)的上下文學(xué)習(xí) (In-Context Learning) 能力是從何而來(lái)？在人工智能領(lǐng)...

2023-09-25 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)DeepMind 1433 0

OpenVINO場(chǎng)景文字檢測(cè)與文字識(shí)別教程

OpenVINO是英特爾推出的深度學(xué)習(xí)模型部署框架，當(dāng)前最新版本是OpenVINO2023版本。OpenVINO2023自帶各種常見(jiàn)視覺(jué)任務(wù)支持的預(yù)訓(xùn)練...

2023-09-24 標(biāo)簽：英特爾開(kāi)發(fā)套件深度學(xué)習(xí) 1755 0

深度學(xué)習(xí)模型部署與優(yōu)化：策略與實(shí)踐；L40S與A100、H100的對(duì)比分析

深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式AI、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、抽象學(xué)習(xí)、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型、Transformer、Cha...

2023-09-22 標(biāo)簽：AI 模型深度學(xué)習(xí) 1299 0

瑞薩電子深度學(xué)習(xí)算法在缺陷檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

缺陷檢測(cè)在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而，由于存在的缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)算法很難對(duì)缺陷特征進(jìn)行完全建模和遷移缺陷特征，致使傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法可...

2023-09-22 標(biāo)簽：算法瑞薩電子缺陷檢測(cè) 972 0

什么是零樣本學(xué)習(xí)？為什么要搞零樣本學(xué)習(xí)？

零樣本分類(lèi)的技術(shù)目前正處于高速發(fā)展時(shí)期，所涉及的具體應(yīng)用已經(jīng)從最初的圖像分類(lèi)任務(wù)擴(kuò)展到了其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)乃至自然語(yǔ)言處理等多個(gè)相關(guān)領(lǐng)域。對(duì)此，本...

2023-09-22 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 nlp 2408 0

視覺(jué)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架Torchvision介紹

Torchvision是基于Pytorch的視覺(jué)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類(lèi)、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語(yǔ)義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與...

2023-09-22 標(biāo)簽：模型深度學(xué)習(xí)pytorch 985 0

深入了解鋰電池極耳各個(gè)工序檢測(cè)難點(diǎn)

目前主要是依靠人工經(jīng)驗(yàn)肉眼檢測(cè)判斷，視覺(jué)應(yīng)用難點(diǎn)在于極耳焊接環(huán)節(jié)存在許多金屬碎屑，可能出現(xiàn)于電池表面的任意位置，同時(shí)，金屬碎屑顏色與極片料區(qū)背景色十分接...

2023-09-21 標(biāo)簽：鋰電池動(dòng)力電池機(jī)器視覺(jué) 2001 0

對(duì)比解碼在LLM上的應(yīng)用

為了改進(jìn)LLM的推理能力，University of California聯(lián)合Meta AI實(shí)驗(yàn)室提出將Contrastive Decoding應(yīng)用于多...

2023-09-21 標(biāo)簽：解碼 AI 深度學(xué)習(xí) 690 0

基于Transformer和深度證據(jù)學(xué)習(xí)的立體匹配框架

作者在各種數(shù)據(jù)集上評(píng)估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...

2023-09-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 470 0

基于深度學(xué)習(xí)的光流計(jì)算技術(shù)應(yīng)用

光流計(jì)算作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)長(zhǎng)期基本任務(wù)，其重要性顯而易見(jiàn)。由于運(yùn)動(dòng)視覺(jué)處理的特殊性，光流作為后面高級(jí)視覺(jué)處理的輸入，對(duì)其準(zhǔn)確度、實(shí)時(shí)性都有著極高的要求...

2023-09-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 655 0

訓(xùn)練樣本圖像制作工具及使用步驟

由于數(shù)碼相機(jī)做過(guò)了寬動(dòng)態(tài)處理，對(duì)普通數(shù)碼照片進(jìn)行歸一化，可以簡(jiǎn)單的將0-255線性映射到0-1。而醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像則不能簡(jiǎn)單的利用最小最大像元值歸一化...

2023-09-18 標(biāo)簽：傳感器數(shù)碼相機(jī)遙感圖像 432 0

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工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來(lái)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國(guó)加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
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OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫(xiě)程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類(lèi)型的處理器組成。OpenCL由一門(mén)用于編寫(xiě)kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語(yǔ)言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開(kāi)放的、可升級(jí)的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類(lèi)的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類(lèi)和實(shí)例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動(dòng)設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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ARM公司是一家知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過(guò)轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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米爾是一家專(zhuān)注于ARM嵌入式軟硬件開(kāi)發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專(zhuān)業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開(kāi)發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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OpenStack是一個(gè)開(kāi)源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開(kāi)源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國(guó)國(guó)家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開(kāi)源代碼項(xiàng)目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱(chēng)作分頁(yè)內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問(wèn)請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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OMAP-L138是美國(guó)德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開(kāi)發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
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