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標簽 > 深度學習
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導讀：巨型低地球軌道衛星(LEO)星座網絡通常由數百顆或數千顆衛星組成，這些衛星在不斷改變其相對位置、通信強度和傳輸延遲等方面存在較大的變化。在這種動態...
視覺感知算法的核心在于精準實時地感知周圍環境，以便下游更好地進行決策規劃，而 目標檢測任務 就是視覺感知的 基礎 。不僅在自動駕駛領域，在機器人導航、工...
2023-06-25 標簽：目標檢測深度學習Tansformer 739 0
目前工業機器視覺系統主要采用的是傳統的基于規則學習的思路。以缺陷檢測為例，首先需要人去總結缺陷的類型，提取出判斷各類缺陷的特征，再通過大量的含特征的樣本...
圖像處理上，隨著圖像高精度的邊緣信息的提取，很多原本混合在背景噪聲中難以直接檢測的低對比度瑕疵開始得到分辨。
為了提高多變環境下調制信號識別的準確性、減少先驗知識不足等因素對識別結果的影響，研究人員逐漸采用深度學習技術來替代傳統的調制信號處理技術。
借助高通量的圖案化光刻（鏤空模板）、薄膜沉積及一步熱退火技術，新方法可實現晶圓級PUF單元制作，體現了批量化、低成本（單個標簽成本不到1美分）的生產特點。
我們都知道特征檢測和匹配是計算機視覺領域中的重要任務，它們在許多應用中發揮著關鍵作用，比如SLAM、SFM、AR、VR等許多算法都需要穩定精確的特征檢測和匹配。
YOLO意思是You Only Look Once，創造性的將候選區和對象識別這兩個階段合二為一，看一眼圖片（不用看兩眼哦）就能知道有哪些對象以及它們的位置。
統和運動控制系統。系統對漆面缺陷檢測的過程和結果全程保存在本地電腦數據庫上，同時可以與車間管理系統對接，實現檢測結果的分類查詢、匯總分析功能。
一、摘要 本文介紹了一種基于深度學習的三維點云配準新方法。該架構由三個部分組成: (1)編碼器由基于卷積圖的描述符組成，該描述符對每個點的近鄰進行編碼，...
RNN（循環神經網絡）是一種強大的深度學習模型，經常被用于時間序列預測。RNN通過在時間上展開神經網絡，將歷史信息傳遞到未來，從而能夠處理時間序列數據中...
現在，機器視覺在工業檢測、包裝印刷、食品工業、航空航天、生物醫學工程、軍事科技、智能交通、文字識別等領域得到了廣泛的應用。
2023北京智源大會亮點回顧 | 高性能計算、深度學習和大模型：打造通用人工智能AGI的金三角
北京智源大會中黃鐵軍表示，從“第一性原理”出發，通過構建一個完整的智能系統AGI，從原子到有機分子到神經系統、到身體，實現通用人工智能。這是一個大概需要...
優化算法一直以來是機器學習能根據數據學到知識的核心技術。而好的優化算法可以大大提高學習速度，加快算法的收斂速度和效果。該論文從淺層模型到深度模型縱覽監督...
利用OpenVINO? 部署 HuggingFace預訓練模型的方法與技巧
但也正因為 Transformer, Diffusers 這些庫具有非常高的易用性，很多底層的代碼與模型任務邏輯也被隱藏了起來，如果開發者想針對某個硬件...
機器學習和深度學習中的模型都是遵循數學函數的方式創建的。從數據分析到預測建模，一般情況下都會有數學原理的支撐，比如：歐幾里得距離用于檢測聚類中的聚類。 ...
如果 CNN 中的輸入矩陣和濾波器矩陣可以轉換為頻域進行乘法運算，并且頻域乘法的結果矩陣可以轉換為時域矩陣，則不會對算法的準確性造成任何影響。
基于深度學習的AI編碼智能去圖像信息冗余，實現更高壓縮率。同時AI識別ROI興趣區域低倍率壓縮保留物體特征，背景區域高倍率壓縮提升壓縮比。
他預計，深度學習和大型語言模型會繼續發展：這個領域的未來可能會有一小部分重大突破，加之許多細微改進，所有這些都將融入到一個龐大而復雜的工程體系。他還給出...
基于神經網絡ADMM-net的高空間分辨率片上快速光譜成像技術
光譜成像擴展了傳統彩色（RGB）相機的概念，可以在多個光譜通道捕獲圖像，在遙感、精準農業、生物醫學、環境監測和天文學等領域得到了廣泛應用。
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