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標簽 > 深度學習
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PyTorch是一個用于機器學習和深度學習的開源庫,它提供了豐富的工具和接口,幫助開發(fā)者快速構(gòu)建深度學習模型。本文將介紹如何在不同操作系統(tǒng)上安裝PyTo...
新一代機器人的態(tài)勢感知將成為研究的熱點和難點。通過解決環(huán)境感知、自身狀態(tài)感知和多傳感器融合等問題,可以提高機器人的自主性、可靠性和適應(yīng)性,從而推動機器人...
深度學習神器DYnet++:輕松駕馭復雜自由曲面,3D測量無難度!
利用深度學習網(wǎng)絡(luò)模型DYnet++從單個復合圖案中獲取相位信息。為了訓練深度學習模型,作者使用了一個具有九個致動器的可變形鏡來生成各種表面形狀的大量數(shù)據(jù)...
gpu服務(wù)器是干什么的 gpu服務(wù)器與cpu服務(wù)器的區(qū)別
相比于傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器,GPU服務(wù)器支持同時計算大量相似的計算操作,可以實現(xiàn)更強的并行計算性能。GPU服務(wù)器通常配備多個高性能的GPU,可以有效地支...
在芯片生產(chǎn)制造過程中,各工藝流程環(huán)環(huán)相扣,技術(shù)復雜,材料、環(huán)境、工藝參數(shù)等因素的微變常導致芯片產(chǎn)生缺陷,影響產(chǎn)品良率。
PanopticNeRF-360:快速生成大量新視點全景分割圖像!
PanopticNeRF-360是PanopticNeRF的擴展版本,借助3D粗標注快速生成大量的新視點全景分割和RGB圖,并引入幾何-語義聯(lián)合優(yōu)化來解...
2023-11-30 標簽:感知系統(tǒng)自動駕駛汽車深度學習 704 0
工業(yè)領(lǐng)域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角,工業(yè)AI可以幫助制造商借助設(shè)備監(jiān)控和預防性維護計劃來最大限度地延長正常運行時間,以及確定損失的產(chǎn)量和缺陷。
相比于常規(guī)的三通道 RGB 圖像,高光譜圖像包含幾十上百個波段,從而捕獲了關(guān)于成像場景更豐富的信息。也正因為這一重要特性,高光譜圖像被廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療,...
大模型當前以生成類應(yīng)用為主,多模態(tài)是未來重點發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應(yīng)用視角出發(fā),分成生成類應(yīng)用、決策類應(yīng)用和多模態(tài)應(yīng)用。 受限于模型能力、應(yīng)用效果等...
此類指代基于深度學習的視覺定位算法,比如通過網(wǎng)絡(luò)直接回歸查詢圖像的相機姿態(tài)信息或者通過網(wǎng)絡(luò)密集預測查詢圖像像素的3D坐標,然后放在RANSAC-PNP ...
2023-11-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法視覺定位 1643 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforwar...
通過擴散模型理解不可學習樣本對于數(shù)據(jù)隱私保護的脆弱性
一個直接的解決方案是設(shè)計一個特定的訓練方案,可以在不可利用的數(shù)據(jù)上進行訓練。這是不太理想的,因為它只是對不可利用的數(shù)據(jù)進行分類,而沒有揭示潛在的干凈數(shù)據(jù)...
2023-11-25 標簽:模型數(shù)據(jù)集深度學習 939 0
通過擴散模型理解不可學習樣本對于數(shù)據(jù)隱私保護的脆弱性
在深度學習領(lǐng)域,網(wǎng)絡(luò)上充斥著大量可自由訪問的數(shù)據(jù),其中包括像ImageNet和MS-Celeb-1M數(shù)據(jù)集這樣的關(guān)鍵資源。然
2023-11-25 標簽:深度學習 775 0
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