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在CNN中,轉(zhuǎn)置卷積是一種上采樣(up-sampling)的方法。如果你對(duì)轉(zhuǎn)置卷積感到困惑,那么就來(lái)讀讀這篇文章吧。
2020-01-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 4947 0
一種具有基于CNN的閉環(huán)反饋的用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛的端到端轉(zhuǎn)向控制器
NN由10層組成,包括5個(gè)卷積層,3個(gè)歸一化層和2個(gè)完全連接的層,如圖1所示。如表I所示,前三個(gè)卷積層各有一個(gè)5×5內(nèi)核和一個(gè)2×2跨距,接下來(lái)的兩個(gè)卷...
2018-08-14 標(biāo)簽:控制器自動(dòng)駕駛CNN 4943 0
用Intel Analytics Zoo/BigDL為客服平臺(tái)添加AI的實(shí)踐(一)
本系列博客主要分享了微軟 Azure 的團(tuán)隊(duì)使用 Intel Analytics Zoo 在 Azure 的平臺(tái)上為客戶支持服務(wù)平臺(tái)添加 AI 模塊的一...
實(shí)戰(zhàn):CNN+BLSTM+CTC的驗(yàn)證碼識(shí)別從訓(xùn)練到部署
如果希望使用上面對(duì)應(yīng)之外的搭配的CUDA和cuDNN,可以自行編譯TensorFlow,或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三...
2019-05-01 標(biāo)簽:代碼機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 4869 0
一種基于CNN的通用框架來(lái)區(qū)別自然圖像NIs與計(jì)算機(jī)生成圖像CG之間的差異
我們使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括 Columbia Photo-graphic 與 PRCG 數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)由三組圖像組成:(1) 從40個(gè) 3D 圖形網(wǎng)站中獲取...
2018-08-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 4856 0
詳細(xì)介紹一些CNN模型的設(shè)計(jì)理論和關(guān)鍵設(shè)計(jì)點(diǎn)
一般來(lái)說(shuō),分類(lèi)問(wèn)題是計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型的基礎(chǔ),它可以延申解決更復(fù)雜的視覺(jué)問(wèn)題,例如:目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)包括檢測(cè)邊界框并對(duì)其中的對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。而分割的任務(wù)則是對(duì)圖...
2022-11-17 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4774 0
通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析面部表情的方法
識(shí)別 面部表情 和情緒是人類(lèi)社交初期階段的一項(xiàng)基本且非常重要的技能。人類(lèi)可以觀察一個(gè)人的面部,并且快速識(shí)別常見(jiàn)的情緒:怒、喜、驚、厭、悲、恐。將這一技能...
2017-12-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 4609 0
無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)如何提升人臉識(shí)別性能
來(lái)自MMLab香港中文大學(xué)-商湯科技聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,提出一種有監(jiān)督的Metric用于人臉聚類(lèi),來(lái)部分解決無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、依賴特定Metric、缺乏O...
半小時(shí)學(xué)會(huì)PyTorch快速圖片分類(lèi)
cnn_learner 使用來(lái)自給定架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練模型構(gòu)建CNN學(xué)習(xí)器、來(lái)自預(yù)訓(xùn)練模型的學(xué)習(xí)參數(shù)用于初始化模型,允許更快的收斂和高精度。我們使用的CNN架...
2019-07-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnnpytorch 4518 0
TCN應(yīng)該成為我們未來(lái)項(xiàng)目的優(yōu)先選項(xiàng)
但二者的一個(gè)主要不同是,CNN 可以識(shí)別靜態(tài)圖像(或以幀分割的視頻)中的特征,而 RNN 在文本和語(yǔ)音方面表現(xiàn)出色,因?yàn)檫@類(lèi)問(wèn)題屬于序列或時(shí)間依賴問(wèn)題。...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4432 0
它用TensorFlow.js加載了一個(gè)10層的預(yù)訓(xùn)練模型,相當(dāng)于在你的瀏覽器上跑一個(gè)CNN模型,只需要打開(kāi)電腦,就能了解CNN究竟是怎么回事。
2023-06-28 標(biāo)簽:可視化cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4423 0
Z1上搭建二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BNN)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)以及其中的深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)在最近幾年的科技行業(yè)非常地吸引眼球,取得了爆發(fā)式的發(fā)展——僅...
2017-04-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNNBNN 4325 0
對(duì)網(wǎng)絡(luò)謠言真實(shí)性進(jìn)行判別是較為復(fù)雜的系統(tǒng)性任務(wù),可粗粒度分為謠言檢測(cè)(rumor detection)、立場(chǎng)分類(lèi)(stance classificati...
2020-08-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)cnn 4271 0
近兩年,AI在醫(yī)療影像領(lǐng)域取得諸多突破,已經(jīng)可以幫助醫(yī)生看片,診斷宮頸癌、乳腺癌、食管癌、肺腫瘤等疾病。
復(fù)合模型擴(kuò)展:一種更好的擴(kuò)展CNN的方法
為了理解擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)的效果,本文系統(tǒng)地研究了擴(kuò)展模型不同維度帶來(lái)的影響。雖然擴(kuò)展各個(gè)維度可以提高模型性能,但作者觀察到,平衡網(wǎng)絡(luò)寬度、深度和輸入圖像大小這些...
2019-07-18 標(biāo)簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 4124 0
回過(guò)頭去看下完整的TrellisNet示意圖,可以看到,其實(shí)TrellisNet的每一層,都可以視為對(duì)隱藏狀態(tài)序列進(jìn)行一維卷積運(yùn)算,然后將卷積輸出傳給激...
2018-10-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4102 0
AI邊緣計(jì)算平臺(tái)EdgeBoard如何實(shí)現(xiàn)靈活、快速部署?
EdgeBoard計(jì)算卡產(chǎn)品可以分為FZ9、FZ5、FZ3三個(gè)系列,是基于Xilinx XCZU9EG、XAZU5EV、XAZU3EG研發(fā)而來(lái),分別具有...
基于CNN的汽車(chē)視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用介紹
近些年來(lái)隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,人工智能(AI)正在逐步從尖端技術(shù)變得普及。人工智能的發(fā)展涉及物聯(lián)網(wǎng)、大規(guī)模并行計(jì)算、大數(shù)據(jù)以及深度學(xué)習(xí)算法等領(lǐng)域,深度...
2018-06-29 標(biāo)簽:自動(dòng)駕駛cnn 3909 0
從傳統(tǒng)CV到CNN 自動(dòng)駕駛車(chē)輛上街還需多久
盡管汽車(chē)工業(yè)目前正集中討論自動(dòng)駕駛,但要讓完全自主的車(chē)輛駛上街道還需要一段時(shí)間。技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展永遠(yuǎn)都是漸進(jìn)式的,一步一步這些技術(shù)必須足夠強(qiáng)大,同時(shí)滿足I...
2018-11-13 標(biāo)簽:CV自動(dòng)駕駛CNN 3702 0
如下圖,SCConv 由兩個(gè)單元組成,即空間重構(gòu)單元 (SRU) 和信道重構(gòu)單元 (CRU) ,兩個(gè)單元按順序排列。輸入的特征 X 先經(jīng)過(guò) 空間重構(gòu)單元...
2023-09-14 標(biāo)簽:模塊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 3664 0
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