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如何利用一些小技巧實(shí)現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練
同時(shí)根據(jù)測(cè)試精度,可以看出,通過(guò)添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量,而非將全體數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練,能夠達(dá)到同樣的效果。
2024-04-25 標(biāo)簽:向量機(jī)SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 1375 0
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變壓器故障診斷方法是一種創(chuàng)新的技術(shù),它利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的強(qiáng)大特征提取和分類(lèi)能力,對(duì)變壓器故障進(jìn)行準(zhǔn)確、快速的診斷。以下將從方...
2024-07-14 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變壓器 1308 0
基于深度學(xué)習(xí)的可解釋特征準(zhǔn)確預(yù)測(cè)混凝土抗壓強(qiáng)度
基于深度學(xué)習(xí)的可解釋特征準(zhǔn)確預(yù)測(cè)混凝土抗壓強(qiáng)度 Accurate prediction of concrete compressive strength...
2022-09-06 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)cnn 1306 0
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(shí)別準(zhǔn)確率很高,主要作者是國(guó)人哦 深度網(wǎng)絡(luò)的退化問(wèn)題...
2022-10-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)cnn 1298 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn模型有哪些
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱(chēng)CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)cnn 1234 0
術(shù)開(kāi)發(fā)一種硬件高效的RepGhost模塊
特征復(fù)用技術(shù)是指:通過(guò)簡(jiǎn)單地連接來(lái)自不同層的已有的一些特征圖,來(lái)額外獲得一些其他的特征
2022-11-24 標(biāo)簽:gpu機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 1233 0
MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器,這是一種先進(jìn)的片上系統(tǒng)。它支持超低功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),適用于資源受限的邊緣設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。此...
2023-09-29 標(biāo)簽:微控制器fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1215 0
如何選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)種類(lèi)
在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,選擇適合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)種類(lèi)是構(gòu)建高效、準(zhǔn)確模型的關(guān)鍵步驟。這一過(guò)程涉及對(duì)任務(wù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)特性、計(jì)算資源及模型性能要求等多方面的綜合考慮。
2024-07-24 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 1149 0
考慮單個(gè)低分辨率圖像,首先使用雙三次插值將其放大到所需的大小,這是執(zhí)行的唯一預(yù)處理。將插值圖像表示為Y。我們的目標(biāo)是從Y中恢復(fù)與真實(shí)高分辨率圖像X盡可能...
2024-03-11 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)超分辨率cnn 1148 0
基于統(tǒng)一BEV表征的多任務(wù)多傳感器融合技術(shù)
Lidar-To-Camera: 將激光雷達(dá)點(diǎn)云投影到圖像上,使用2D CNN算法來(lái)完成數(shù)據(jù)處理。它會(huì)造成嚴(yán)重的幾何扭曲(如下圖a),影響3D Obje...
faster rcnn網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)詳解(四個(gè)切入點(diǎn))
提到RPN網(wǎng)絡(luò),就不能不說(shuō)anchors。所謂anchors,實(shí)際上就是一組由rpn/generate_anchors.py生成的矩形。直接運(yùn)行作者de...
2023-08-07 標(biāo)簽:人工智能數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分類(lèi)器 1100 0
在MAX78000上開(kāi)發(fā)功耗優(yōu)化應(yīng)用
MAX78000為超低功耗微控制器,具有專(zhuān)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)加速器。這種架構(gòu)能夠在能源受限的環(huán)境中開(kāi)發(fā)非常節(jié)能的 AI 應(yīng)用程序。MAX78000...
為什么傳統(tǒng)CNN在紋理分類(lèi)數(shù)據(jù)集上的效果不好?
在機(jī)器視覺(jué)任務(wù)中,將紋理分析與深度學(xué)習(xí)結(jié)合使用,對(duì)于獲得更好的結(jié)果起到了重要作用。
2023-06-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能FMD 1025 0
用于多目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別的YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
R-CNN在訓(xùn)練和測(cè)試是需要對(duì)每一個(gè)圖像中每一個(gè)proposal進(jìn)行一遍CNN前向特征提取,如果是2000個(gè)propsal,需要2000次前向CNN特征...
2022-12-26 標(biāo)簽:cnn深度圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1025 0
在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是兩種極為重要且廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它們各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),適用于處理不同類(lèi)...
2024-07-03 標(biāo)簽:cnn自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1022 0
Apple提出FastViT:快速卷積和Transformer混合架構(gòu)
進(jìn)一步使用大核卷積使得 FastViT 精度得到提升,而且不怎么影響延時(shí)。在移動(dòng)設(shè)備和 ImageNet 數(shù)據(jù)集上的精度相同的前提下,F(xiàn)astViT 比...
2023-09-20 標(biāo)簽:架構(gòu)數(shù)據(jù)集cnn 1005 0
結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)深入理解視覺(jué)Transformer技術(shù)
一般講解transformer都會(huì)以機(jī)器翻譯任務(wù)為例子講解,機(jī)器翻譯任務(wù)是指將一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換得到另一種語(yǔ)言,例如英語(yǔ)翻譯為中文任務(wù)。
2023-02-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)cnnTransformer 963 0
PyTorch教程-14.8?;趨^(qū)域的 CNN (R-CNN)
14.8?;趨^(qū)域的 CNN (R-CNN)? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the ...
PyTorch教程-14.12. 神經(jīng)風(fēng)格遷移
14.12. 神經(jīng)風(fēng)格遷移? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook ...
分享一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)戰(zhàn)
CNN 模型為深度學(xué)習(xí)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(qiáng)魯棒性和容錯(cuò)能力,適用于提取深層數(shù)據(jù)特征。
2023-06-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 900 0
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