什么是視覺角度的異常檢測 用于異常檢測的技術(shù)有哪些 它在哪里使用

異常是與常態(tài)不同、很少發(fā)生并且不符合“模式”其余部分的事件。

2023-07-27 標簽：編碼器SVM計算機視覺 1567 0

CNN到底是怎么回事？

它用TensorFlow.js加載了一個10層的預訓練模型，相當于在你的瀏覽器上跑一個CNN模型，只需要打開電腦，就能了解CNN究竟是怎么回事。

2023-06-28 標簽：可視化cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4475 0

基于深度學習算法的一系列目標檢測算法

YOLO意思是You Only Look Once，創(chuàng)造性的將候選區(qū)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。

2023-06-19 標簽：算法目標檢測深度學習 465 0

分享一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼實戰(zhàn)

CNN 模型為深度學習模型，其具有局部連接、權(quán) 值共享和空間相關(guān)等特性，以及強魯棒性和容錯能力，適用于提取深層數(shù)據(jù)特征。

2023-06-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 900 0

一款超高集成度光學卷積處理器

該團隊提出的光學卷積處理單元實驗驗證了手寫數(shù)字圖像特征提取和分類能力。結(jié)果表明，圖像特征提取精度達到5 bit；對來自MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫的手寫數(shù)字...

2023-06-01 標簽：處理器耦合器移相器 875 0

主流的機器視覺技術(shù)有哪些？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前計算機視覺中使用最普遍的模型結(jié)構(gòu)。引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，既能提取到相鄰像素點之間的特征模式，又能保證參數(shù)的個數(shù)不隨圖片尺寸變化。

2023-05-26 標簽：機器人機器視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 509 0

基于深度學習的散射成像研究進展

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(yīng)用于散射成像，該研究一直是光學成像領(lǐng)域的熱門方向。

2023-05-24 標簽：深度學習cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 500 0

淺談卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的平移等變性映射

在機器學習中，我們通常關(guān)注模型的靈活性。我們希望知道選擇的模型實際上能夠完成我們想要的任務(wù)。

2023-05-22 標簽：機器學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 527 0

基于深度學習的散射成像機理與應(yīng)用

彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發(fā)現(xiàn)解釋了深度學習散射成像無法突破厚度限制的物理原因，對今后深度學習散射成像的應(yīng)用研究具有指導意義。

2023-05-17 標簽：深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 522 0

三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MLP)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)。

2023-05-15 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器深度學習 1731 0

時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測學習應(yīng)用解析

在第四節(jié)中，我們介紹了STGNN的基本神經(jīng)架構(gòu)，增強了對STGNN中時空學習泛化范式的理解。然而，近年來出現(xiàn)了許多前沿方法來改進時空依賴關(guān)系的學習。

2023-05-11 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智慧城市深度學習 3829 0

支持向量機尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題

根據(jù)，在線性可分情況下，支持向量機尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題

2023-05-11 標簽：向量機機器學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2134 0

CVPR 2023：基于可恢復性度量的少樣本剪枝方法

在少樣本壓縮場景中，塊級（block-level）剪枝在本質(zhì)上優(yōu)于濾波器級（filter-level）。在相同的延遲下，塊級剪枝可以保留更多原始模型的容...

2023-05-10 標簽：濾波器算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1464 0

淺析4個計算機視覺領(lǐng)域常用遷移學習模型

使用SOTA的預訓練模型來通過遷移學習解決現(xiàn)實的計算機視覺問題。

2023-04-23 標簽：人工智能計算機視覺機器學習 2370 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標檢測中的YOLO算法詳解

我們的檢測網(wǎng)絡(luò)有24個卷積層，其次是2個全連接層。交替1x1卷積層減少了前面層的特征空間。我們在ImageNet分類任務(wù)上以一半的分辨率(224x224...

2023-04-26 標簽：檢測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3948 0

機器學習——CNN如何進行圖像分類

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，感受野( Receptive Field )的定義是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層輸出的特征圖.上的像素點在輸入圖片.上映射的區(qū)域大小。換句話說，感...

2023-04-13 標簽：機器學習cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2963 0