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多傳感器數(shù)據(jù)融合算法最關(guān)鍵的是
多傳感器數(shù)據(jù)融合是一個(gè)綜合處理多傳感器數(shù)據(jù)的過程,以提高對(duì)環(huán)境或目標(biāo)的感知和解釋能力。在這個(gè)過程中,各種數(shù)據(jù)融合算法起著至關(guān)重要的作用。本文將深入探討多...
在本系列的前一篇文章《真刀真槍模塊化(2)——圖解Service模型》中,我們介紹了一種模塊化封裝的模型——Service模型。該模型的設(shè)計(jì)理念實(shí)...
2020-12-14 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 1223 0
基于graph-relational domains的自適應(yīng)問題
現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型都不具有普適性,即在某個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的結(jié)果只能在某個(gè)領(lǐng)域中有效,而很難遷移到其他的場(chǎng)景中,因此出現(xiàn)了遷移學(xué)習(xí)這一領(lǐng)域。
2022-10-28 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí) 1223 0
ICCV 2023:實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)六自由度物體跟蹤
近年來,一些端到端學(xué)習(xí)方法被提出以增強(qiáng)六自由度物體定位的魯棒性,包括:直接回歸幾何參數(shù);采用渲染 - 比對(duì)來迭代地優(yōu)化位姿。盡管基于學(xué)習(xí)的方法具有潛力,...
2023-10-16 標(biāo)簽:人機(jī)交互機(jī)器人計(jì)算機(jī)視覺 1222 0
多視圖立體幾何(Multi-View Stereo,MVS)是計(jì)算機(jī)視覺中重要的研究領(lǐng)域,也是邁入三維計(jì)算機(jī)視覺研究的重點(diǎn)問題。它通過利用多張互相重疊的...
2023-12-04 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺3D模型深度學(xué)習(xí) 1217 0
聊一下機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
機(jī)器學(xué)習(xí)即 ML,是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取...
2023-07-18 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 1216 0
關(guān)于人工智能與深度學(xué)習(xí)的一些分析
發(fā)展至今,人工智能可以劃分為兩類:弱人工智能和強(qiáng)人工智能。前者讓機(jī)器具備觀察和感知的能力,能做到一定程度的理解和推理;而強(qiáng)人工智能是讓機(jī)器獲得自適應(yīng)能力...
2019-08-06 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 1210 0
主動(dòng)學(xué)習(xí)在圖像分類技術(shù)中的應(yīng)用:當(dāng)前狀態(tài)與未來展望
本文對(duì)近年來提出的主動(dòng)學(xué)習(xí)圖像分類算法進(jìn)行了詳細(xì)綜述,并根據(jù)所用樣本數(shù)據(jù)處理及模型優(yōu)化方案,將現(xiàn)有算法分為三類:基于數(shù)據(jù)增強(qiáng)的算法,包括利用圖像增廣來擴(kuò)...
2024-11-14 標(biāo)簽:圖像分類數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1209 0
一種適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境的實(shí)時(shí)視覺SLAM系統(tǒng)
既能保證效率和精度,又無需GPU,行業(yè)第一個(gè)達(dá)到此目標(biāo)的視覺動(dòng)態(tài)SLAM系統(tǒng)。
開源醫(yī)療AI創(chuàng)新隨著MONAI v1.0不斷擴(kuò)展
針對(duì)醫(yī)療成像 AI 生命周期的開發(fā)是一個(gè)耗時(shí)的 和資源高消耗 的過程,通常包括數(shù)據(jù)采集、計(jì)算和培訓(xùn)時(shí)間,以及一組在創(chuàng)建適合您的特定挑戰(zhàn)的模型方面有豐...
2022-10-11 標(biāo)簽:NVIDIAAI深度學(xué)習(xí) 1203 0
大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn),從 I 到 O 的轉(zhuǎn)換需要大量計(jì)算。這還只是一部分,tarnsformers 中的自注意力步驟需要消耗更多算力。
2023-06-09 標(biāo)簽:AI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí) 1202 0
深度學(xué)習(xí)、藝術(shù)家策劃的掃描和隱式功能(IF)的結(jié)合,使從圖像中創(chuàng)建詳細(xì)的、有衣的3D人體成為可能。然而,現(xiàn)有的方法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠完美。基于隱式功能(IF)的...
2023-11-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 1201 0
三維視覺測(cè)量技術(shù)按照測(cè)量過程中是否投射光源,獲取被測(cè)物體三維形貌信息的方法可以分為兩大類: 被動(dòng)視覺測(cè)量和主動(dòng)視覺測(cè)量。
2024-01-03 標(biāo)簽:相機(jī)測(cè)量技術(shù)深度學(xué)習(xí) 1199 0
大模型的核心技術(shù)是自然語言處理(NLP)和深度學(xué)習(xí)。具體而言,它基于Transformer架構(gòu),使用了大規(guī)模無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,例如自回歸語言建模和掩碼語言...
2024-02-21 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1197 0
MathWorks推出R2020a版本 為工程師和科學(xué)家擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)方面的AI功能
GPU Coder 現(xiàn)在提供了一組更廣泛的網(wǎng)絡(luò),以便在云和邊緣設(shè)備上實(shí)現(xiàn) AI 系統(tǒng),這些網(wǎng)絡(luò)包括 Darknet-19、Darknet-53、Ince...
單鏡頭視覺系統(tǒng)檢測(cè)車輛的測(cè)距方法
本車A,前方車B和C,攝像頭P焦距f,高度H,和障礙物B/C距離Z1/Z2,B/C檢測(cè)框著地點(diǎn)在圖像的投影是y1/y2。那么y=fH/Z,所以Z=fH/...
2023-04-20 標(biāo)簽:攝像頭視覺系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 1196 0
ChatGPT核心技術(shù):transformer的核心算法結(jié)構(gòu)
由于transformer是更高級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)數(shù)據(jù)量有很高要求,這也催生了從小數(shù)據(jù)如何快速產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的算法,比如GAN對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等。
2023-03-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GaN深度學(xué)習(xí) 1196 0
人工智能技術(shù):如何突破機(jī)器學(xué)習(xí)的先驗(yàn)假設(shè)
當(dāng)我們訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)時(shí),會(huì)自然地選擇使用BP或ADAM這樣類型的優(yōu)化算法。為什么?
2023-03-02 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1196 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻處理中的應(yīng)用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)作為深度學(xué)習(xí)的代表算法之一,在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著成就,特別是在視...
2024-07-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1191 0
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