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標簽 > 深度學習
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路口表述:路口分為真實路口和十字路口。在實踐過程中,發(fā)現(xiàn)除了真實路口之外,在車道數(shù)變化的時候,比如從兩車道變到三車道,需要感知周圍有沒有車輛,在Apol...
基于DensePose的姿勢轉(zhuǎn)換系統(tǒng),僅根據(jù)一張輸入圖像和目標姿勢
DensePose 是 Facebook 研究員 Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos 和法國 INRIA 的 R?za ...
數(shù)據(jù)集使用的Kaggle中辨別狗狗種類的競賽
運用預訓練深度學習模型最直接的策略之一是將它們看作特征提取器。在現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡架構發(fā)展之前,圖像特征是手動過濾的,例如Canny edge detecto...
2018-07-04 標簽:人工智能數(shù)據(jù)集深度學習 1.1萬 0
從零開始學習用Python構建神經(jīng)網(wǎng)絡
內(nèi)容涵蓋神經(jīng)網(wǎng)絡定義、損失函數(shù)、前向傳播、反向傳播、梯度下降算法,對于想要了解深度學習運作原理的各位來說,內(nèi)容精彩不可錯過。
ImageMagick是一個跨平臺的、基于命令行的工具,能提供多種圖片處理功能,例如只用一行指令就能將PNG/JPG圖像轉(zhuǎn)換成PDF;多張圖片可以集合在...
人臉識別[,特指利用分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉...
英特爾與鴻合共同發(fā)布的智慧 AI 課堂解決方案,其中包括智能交互黑板等一系列交互軟硬件設備,它們互相協(xié)作,構成智慧教室。英特爾先進的AI技術,可實現(xiàn)人臉...
深度學習型圖像分析較適合原本復雜的涂裝表面檢測:有微小變化但可接受的圖案,以及無法使用空間頻率方法排除的位置變量。深度學習擅長解決復雜的表面和涂裝缺陷,...
2022-09-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器視覺深度學習 1.1萬 0
數(shù)據(jù)集是這個表情包生成器的精髓。他們的數(shù)據(jù)集由大約40萬張帶標簽和圖說的圖片組成。其中有2600個獨特的圖像-標簽對,是他們寫Python腳本從Meme...
深度學習進行語音識別的方法 如何建立自己的語音識別系統(tǒng)
其實語音識別已經(jīng)存在很多年了,那為什么現(xiàn)在才成為主流呢?因為深度識別終于將語音識別在非受控環(huán)境下的準確度提高到了一個足以投入實用的高度。吳恩達教授曾經(jīng)預...
KDD最佳論文:中國拿下Research Track最佳學生論文
圖深度學習模型是否很容易被愚弄呢?在這項工作中,我們介紹了第一個針對屬性圖( attributed graphs)的對抗性攻擊的研究,特別關注利用圖卷積...
對空間的定位和導航能力,是生物的本能。早在 1971 年,UCL 的生理學教授 John O'Keefe 在大腦海馬體中,發(fā)現(xiàn)了位置細胞(Place C...
820A的劣勢在于它最初不是針對車載市場的,不是按照ISO26262標準的開發(fā)流程得來的,安全等級連ASIL A級都達不到,只有AEC-Q100 3級。...
基于CNN的方法在代表性的公共數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于其他方法
最近深度學習技術和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展為理解位置識別問題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示,從CNNs中提取的特征經(jīng)過充分有效的訓練,在分類...
2018-08-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集深度學習 1.0萬 0
原來,LSTM是神經(jīng)網(wǎng)絡的擴展,非常簡單。深度學習在過去的幾年里取得了許多驚人的成果,均與LSTM息息相關。因此,在本篇文章中我會用盡可能直觀的方式為大...
2018-02-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 1.0萬 0
3D傳感技術主流包括結構光技術(Structure Light)和光飛行時間測量技術(ToF, Time of Flight), 后者又分為間接飛行時間...
PyTorch官網(wǎng)教程PyTorch深度學習:60分鐘快速入門中文翻譯版
“PyTorch 深度學習:60分鐘快速入門”為 PyTorch 官網(wǎng)教程,網(wǎng)上已經(jīng)有部分翻譯作品,隨著PyTorch1.0 版本的公布,這個教程有較大...
2019-01-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習Pytorch 1.0萬 0
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