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基于卷積的基礎模型InternImage網絡技術分析

近年來大規模視覺 Transformer 的蓬勃發展推動了計算機視覺領域的性能邊界。視覺 Transformer 模型通過擴大模型參數量和訓練數據從而擊...

2022-11-18 標簽：神經網絡計算機視覺算子 858 0

一種簡單而高效的深度CNN模型來解決圖像的Efficient SR問題

為了減少沉重的計算負擔，各種方法，包括有效的模塊設計，知識蒸餾，神經架構搜索和結構重新參數化等都試圖提高SR算法的效率。在這些有效的SR模型中，主要有兩...

2023-09-27 標簽：CCM 超分辨率 CSAFM 847 0

CNN如何解決邊緣檢測問題

這種理解導致了卷積神經網絡。網絡的第一層由掃描圖像的小塊神經元組成 - 一次處理幾個像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。

2024-04-15 標簽：圖像處理 RGB python 841 0

基于OpenCV的路面質量檢測

在train.py中，定義從何處收集訓練數據。我們應該將20％的數據分開以自動用于驗證。我們還定義了batch_size為32。

2024-04-15 標簽：OpenCV cnn 834 0

傳輸豐富的特征層次結構以實現穩健的視覺跟蹤Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking

原文鏈接論文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf 摘要阻礙CNN應用于視覺跟蹤的主要障礙是缺乏適當標記的訓...

2023-01-12 標簽：神經網絡圖像處理視覺跟蹤 831 0

基于Transformer的目標檢測算法

掌握基于Transformer的目標檢測算法的思路和創新點，一些Transformer論文涉及的新概念比較多，話術沒有那么通俗易懂，讀完論文仍然不理解算...

2023-08-16 標簽：感知算法自動駕駛 cnn 817 0

目標跟蹤相關知識總結

原文鏈接 feather map 在cnn的每個卷積層，數據都是以三維形式存在的?？梢钥闯稍S多個二維圖片疊在一起，其中每一個稱為一個feature ma...

2023-01-11 標簽：圖像處理算法目標跟蹤 750 0

深度解析計算機視覺的?語義分割網絡技術

與分類不同的是，語義分割需要判斷圖像每個像素點的類別，進行精確分割，圖像語義分割是像素級別的任務，但是由于CNN在進行convolution和pooli...

2022-12-07 標簽：計算機視覺 cnn 746 0

基于機器視覺技術的人車路特征提取中的應用案例

MSA-CNN模型結構基于多尺度注意力機制的卷積網絡模型（MSA-CNN）包括三個模塊，分別是多尺度卷積模塊、特征強化模塊和分類模型，其中多尺度卷積模...

2023-10-20 標簽：機器視覺 MSA cnn 738 0

利用卷積神經網絡實現SAR目標分類的研究

卷積神經網絡（CNN）是一種在圖像處理和計算機視覺領域廣泛應用的深度學習模型，因其能夠自動學習圖像的層次化特征表示而成為SAR目標分類的理想選擇。

2024-04-08 標簽：SAR 圖像處理計算機視覺 721 0

如何區分計算機視覺與其相關領域計算機視覺運行原理

計算機視覺算法并非魔法。它們需要數據才能運作，輸入數據的質量決定其性能。有多種不同方法和來源可供收集合適數據，這取決于你的目標。無論如何，擁有的輸入數據...

2022-11-08 標簽：計算機視覺 cnn 718 0

Pooling與馬賽克的秘密

?結合圖像理解，相信你也會大概明白其中的本意。不過Pooling并不是只可以選取2x2的窗口大小，即便是3x3，5x5等等沒問題，步長（Stride）也...

2023-11-20 標簽：神經網絡馬賽克 cnn 689 0

一種利用幾何信息的自監督單目深度估計框架

本文方法是一種自監督的單目深度估計框架，名為GasMono，專門設計用于室內場景。本方法通過應用多視圖幾何的方式解決了室內場景中幀間大旋轉和低紋理導致自...

2023-11-06 標簽：RGB 深度學習 cnn 667 0

基于CNN的點線聯合優化估計相機姿態

提出了一種線檢測CNN（VLSE），其利用了新穎的線段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷積塊。

2022-12-01 標簽：cnn 卷積神經網絡 616 0

如何打通機器學習的三大玄關

隨著時下智能時代的發展，機器學習已成為不少專業人士的“必備技能”。盡管如此，可它在實用性上仍然存在一些問題。因而設計師們采取了架構精簡、壓縮、以及硬件加...

2023-08-03 標簽：cpu 神經網絡 sram 578 0

深度探索AI微控制器對CNN的硬件轉換方案

MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，這是一種先進的片上系統。它能夠以超低功耗為資源受限的邊緣設備或物聯網應用提供神經網絡。

2023-11-24 標簽：微控制器服務器 AI 556 0

地平線ViG基于視覺Mamba的通用視覺主干網絡

Vision Mamba的成功預示著將視覺表征學習轉換為線性復雜度視覺序列表征學習具有巨大的潛力。盡管以Vision Mamba為代表的線性視覺序列表征...

2025-01-08 標簽：網絡模型 cnn 541 0

CNN圖像分類策略

在深度學習出現之前，自然圖像中的對象識別過程相當粗暴簡單：定義一組關鍵視覺特征（“單詞”），識別每個視覺特征在圖像中的存在頻率（“包”），然后根據這些數...

2023-12-25 標簽：神經網絡圖像分類深度學習 507 0

基于深度學習的散射成像研究進展

卷積神經網絡（CNN）是一種用于對目標進行重建、分類等處理的深度學習方法。自2016年深度學習被首次應用于散射成像，該研究一直是光學成像領域的熱門方向。

2023-05-24 標簽：深度學習 cnn 卷積神經網絡 490 0

深度學習的四個學習階段！

在入門級使用的數據集很小，可以放入主內存中。只需幾行代碼即可應用此類操作。在此階段數據包括Audio、Image、Time-series和Text等類型。

2023-08-02 標簽：深度學習 cnn dnn 460 0

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