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基于卷積的基礎(chǔ)模型InternImage網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析
近年來大規(guī)模視覺 Transformer 的蓬勃發(fā)展推動了計算機視覺領(lǐng)域的性能邊界。視覺 Transformer 模型通過擴大模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)從而擊...
2022-11-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺算子 884 0
詳細介紹一些CNN模型的設(shè)計理論和關(guān)鍵設(shè)計點
一般來說,分類問題是計算機視覺模型的基礎(chǔ),它可以延申解決更復(fù)雜的視覺問題,例如:目標(biāo)檢測的任務(wù)包括檢測邊界框并對其中的對象進行分類。而分割的任務(wù)則是對圖...
2022-11-17 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4810 0
如何區(qū)分計算機視覺與其相關(guān)領(lǐng)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(shù)據(jù)才能運作,輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定其性能。有多種不同方法和來源可供收集合適數(shù)據(jù),這取決于你的目標(biāo)。無論如何,擁有的輸入數(shù)據(jù)...
利用Transformer和CNN 各自的優(yōu)勢以獲得更好的分割性能
概述 在這篇論文中,提出了一種新的醫(yī)學(xué)圖像分割混合架構(gòu):PHTrans,它在主要構(gòu)建塊中并行混合 Transformer 和 CNN,分別從全局和局部特...
2022-11-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集cnnTransformer 7289 0
用于學(xué)習(xí)對象級、語言感知和語義豐富視覺表征的GLIP模型
Visual recognition 模型通常只能預(yù)測一組固定的預(yù)先確定的目標(biāo)類別,這限制了在現(xiàn)實世界的可擴展能力,因為對于新的視覺概念類別和新的任務(wù)領(lǐng)...
PRVR任務(wù)旨在從大量未剪輯的長視頻中檢索出與查詢文本部分相關(guān)的對應(yīng)視頻。若一個未經(jīng)剪輯的長視頻中存在某一片段與給出的查詢文本相關(guān),則認為該長視頻與給出...
機器視覺(Machine Vision)是人工智能領(lǐng)域中發(fā)展迅速的一個重要分支,目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 ? 一般認為機器視覺是通過光學(xué)裝置...
深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分享:CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)之-ResNet
深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分享:CNN 經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)之-ResNet resnet 又叫深度殘差網(wǎng)絡(luò) 圖像識別準(zhǔn)確率很高,主要作者是國人哦 深度網(wǎng)絡(luò)的退化問題...
2022-10-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)cnn 1296 0
如果圖像數(shù)據(jù)集具有豐富的基于紋理的特征,如果將額外的紋理特征提取技術(shù)作為端到端體系結(jié)構(gòu)的一部分,則深度學(xué)習(xí)技術(shù)會更有效。
2022-09-29 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)cnn 1592 0
特征扭曲是光流估計的核心技術(shù),然而扭曲過程中由遮擋區(qū)域引起的模糊性是一個尚未解決的主要問題。圖像扭曲導(dǎo)致遮擋區(qū)域的模糊,在特征扭曲過程中也存在同樣的問題...
2022-09-08 標(biāo)簽:編碼器計算機視覺深度學(xué)習(xí) 2694 0
Vision Transformers比基于CNN的模型更具有潛力
對于兩個長度不同的特征向量,很難衡量它們的相似性。因此,作者提出了一種特殊的度量,中心核對齊(CKA),整個論文中都在使用這個。假設(shè)X和Y是m個不同樣本...
基于深度學(xué)習(xí)的可解釋特征準(zhǔn)確預(yù)測混凝土抗壓強度
基于深度學(xué)習(xí)的可解釋特征準(zhǔn)確預(yù)測混凝土抗壓強度 Accurate prediction of concrete compressive strength...
2022-09-06 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)cnn 1306 0
如何用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)做CV的研究
用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)做CV的研究有不少,但通常是圍繞點云數(shù)據(jù)做文章,少有直接處理圖像數(shù)據(jù)的。其實與CNN把一張圖片看成一個網(wǎng)格、Transformer...
2022-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn圖卷積網(wǎng)絡(luò) 1758 0
基于DINO知識蒸餾架構(gòu)的分層級聯(lián)Transformer網(wǎng)絡(luò)
在本文的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中,訓(xùn)練階段首先會訓(xùn)練第一階段的 Transformer 網(wǎng)絡(luò)來得到一個有較好表征能力的特征生成器,隨后再引入池化操作,加上二三階段 T...
一文解析人工智能之CV領(lǐng)域內(nèi)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)
簡單講就是小batch 先不帶梯度推理保存結(jié)果,再帶梯度推理計算loss,但是需要重復(fù)推理,浪費了訓(xùn)練時間。
2022-07-21 標(biāo)簽:cnn無監(jiān)督學(xué)習(xí) 1604 0
AI開發(fā)平臺Vitis AI 2.5讓AI加速體驗更上一層樓 Vitis AI新功能概述
Vitis AI 2.5 的模型庫增加了廣受歡迎的NLP及更多 CNN 模型,例如 Bert-base,Vision Transformer、端到端 O...
Domain Model是后續(xù)開發(fā)的基礎(chǔ),據(jù)此可以得到兩個重要的中間描述:一個是用于硬件架構(gòu)設(shè)計的Domain Characteristics;另一個是...
Verilog/FPGA開源項目卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN 是多層感知器的正則化版本。多層感知器通常表示全連接網(wǎng)絡(luò),即一層中的每個神經(jīng)元都連接到下一層中的所有神經(jīng)元。這些網(wǎng)絡(luò)的“完全連通性”使它們?nèi)菀走^度...
2022-05-16 標(biāo)簽:濾波器cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8318 0
從C 到 matlab 到 FPGA,如何實現(xiàn)CNN的項目
經(jīng)過了前面的開胃菜,項目正式開始。一步步講解這個模型怎么玩起來的。從C 到 matlab 到 FPGA ,三個平臺聯(lián)合起來完成這個 由 RTL 實現(xiàn) C...
2022-03-15 標(biāo)簽:fpga數(shù)據(jù)代碼 2739 0
應(yīng)用于CNN中卷積運算的LUT乘法器設(shè)計
卷積占據(jù)了CNN網(wǎng)絡(luò)中絕大部分運算,進行乘法運算通常都是使用FPGA中的DSP,這樣算力就受到了器件中DSP資源的限制。比如在zynq7000器件中,D...
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