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標簽 > 深度學習
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為驗證本文算法對不同大小目標的檢測精度, 實驗中隨機選取100張圖片, 其中包含198個目標, 將其分為大、中、小三類. 由于該網絡的輸入圖像尺寸為30...
計算成像能力通常體現在攝像機的核心處理器的ISP(Image Signal Processing)能力上,通過算力換圖像等方式提升攝像機對圖像的處理能力...
視覺SLAM是一種基于視覺傳感器的 SLAM 系統,與激光傳感器相比,視覺傳感器具有成本低、保留環境語義信息的優點,能夠與深度學習進行大量結合。
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。
可以看到原本的分布很接近均勻分布,但經過 softmax,不同類別的概率相差很大。這就導致類別間的隱藏的相關性信息不再那么明顯,有誰知道 0.09 和 ...
2022-11-29 標簽:深度學習 1335 0
需要掌握什么技術,學好C++很重要,起碼能看懂各種關于部署精巧設計的框架(再列一遍:Caffe、libtorch、ncnn、mnn、tvm、openvi...
所謂圖像分割指的是根據灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區域,并使這些特征在同一區域內呈現出相似性,而在不同區域間呈現出明顯的差異性。
IsoNet算法在預印本bioRxiv公布后,引起了領域內的廣泛關注與深入討論,其中一個重點是IsoNet算法是如何實現缺失錐矯正的?
拋開所有和人工智能(AI)有關的扯淡成分,機器學習唯一的目標是基于輸入的數據來預測結果,就這樣。所有的機器學習任務都可以用這種方式來表示,否則從一開始它...
本文針對NVIDIA的GStreamer技術進行簡介,主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關應用,都是透過GStreamer進行影...
數據包和流級別的標頭跟蹤對于許多網絡管理工作流至關重要。它們用于指導網絡監控算法的設計和開發,開發新型異常檢測和指紋識別以及用于基準測試去檢驗新的硬件和...
2022-11-15 標簽:深度學習 1716 0
深度學習在自動駕駛領域可謂無往不利,點云配準領域也不例外。基于深度學習的點云配準算法不斷被提出,包括PointNetLK、DCP、IDAM、RPM-Ne...
深度學習的核心就是"深度" ,從實現上深度學習神經網絡就是一種包括多個隱含層的多層感知機,它通過組合低層特征,形成更為抽象的高層表示...
對海上船只來說,精確測量海浪、水流和對水航速非常利于執行各種任務,包括優化燃油以及在受限海域內航行。例如,即使對水航速測量失之毫厘,船舶性能計算結果也可...
摘要:針對在氣液兩相流中難以進行穩態分析,無法對氣泡末速度進行精準預測的問題,提出一種基于深度學習的氣泡末速度預測方法。首先,搭建了一套高速相機采集系統...
雖然大多數深度學習模型都是在 Linux 系統上訓練的,但 Windows 也是一個非常重要的系統,也可能是很多機器學習初學者更為熟悉的系統。要在 Wi...
圖神經網絡將深度學習的預測能力應用于豐富的數據結構中,這些數據結構將物體及其對應關系描述為圖中用線連成的點。
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