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【世說知識(shí)】干貨速來!詳析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用
本文重點(diǎn)解釋如何訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以解決實(shí)際問題。01神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程CIFAR網(wǎng)絡(luò)由不同層的神經(jīng)元組成。如圖1所示,32×32像素的圖像數(shù)據(jù)被呈現(xiàn)給網(wǎng)...
2023-04-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 781 0
作者:MehulGupta來源:DeepHubIMBA我們已經(jīng)介紹過很多解析機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法,例如如pdp、LIME和SHAP,但是這些方法都是用在表...
2022-11-30 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 1011 0
為什么傳統(tǒng)CNN在紋理分類數(shù)據(jù)集上的效果不好?
作者:TraptiKalra來源:AI公園,編譯:ronghuaiyang導(dǎo)讀本文分析了常見的紋理數(shù)據(jù)集以及傳統(tǒng)CNN在紋理數(shù)據(jù)集分類上效果不佳的原因。...
2022-09-23 標(biāo)簽:cnn 1033 0
CNN、ImageNet 數(shù)據(jù)集、GPU,這個(gè)神奇的組合開拓了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的巨大進(jìn)步。2012 年圍繞深度學(xué)習(xí)所掀起的熱潮很快催生了包括自動(dòng)駕駛在內(nèi)的...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是解決圖像分類、分割、目標(biāo)檢測等任務(wù)的流行模型。本文將CNN應(yīng)用于解決簡單的二維路徑規(guī)劃問題。主要使用Python, PyTorc...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及各模型的優(yōu)缺點(diǎn)
在CV領(lǐng)域,我們需要熟練掌握最基本的知識(shí)就是各種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的模型架構(gòu),不管我們?cè)趫D像分類或者分割,目標(biāo)檢測,NLP等,我們都會(huì)用到基本的CNN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。
2023-01-29 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)resnet 2491 0
TransGeo:第一種用于交叉視圖圖像地理定位的純Transformer方法
提出了一種注意力引導(dǎo)的非均勻裁剪策略,去除參考航空?qǐng)D像中的大量非信息補(bǔ)丁以減少計(jì)算量,性能下降可忽略不計(jì),通過將省下來的計(jì)算資源重新分配到信息patch...
2023-01-16 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集cnn 1453 0
ADI發(fā)力邊緣AI MCU,由ARM Cortex-M4F+RISC-V+硬件CNN打造
作為模擬芯片國際大廠的ADI,不僅以電源、信號(hào)鏈產(chǎn)品而知名,在MCU領(lǐng)域也耕耘數(shù)十年。1995年至今ADI的MCU產(chǎn)品出貨量已經(jīng)超過10億片。在2002...
基于文本匹配的方法認(rèn)為求職者與職位是否匹配主要依賴于求職者簡歷中的技能或工作經(jīng)歷與職位要求描述之間是否相對(duì)應(yīng),因此這種方法往往將PJF問題建模為一個(gè)簡歷...
騰訊優(yōu)圖/浙大/北大提出:重新思考高效神經(jīng)模型的移動(dòng)模塊
近年來,隨著對(duì)存儲(chǔ)和計(jì)算資源受限的移動(dòng)應(yīng)用程序需求的增加,涌現(xiàn)了非常多參數(shù)少、FLOPs 低的輕量級(jí)模型,例如 Inceptionv3 時(shí)期便提出了使用...
使用 OpenVINO? 工具包監(jiān)控機(jī)器操作員
使用 OpenVINO? 工具包監(jiān)控機(jī)器操作員
2023-01-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)檢測 938 0
通過場景l(fā)andmark做定位的新思路(CVPR 2022)
與大多數(shù)landmark通常可見的人體姿態(tài)估計(jì)不同,由于相機(jī)視野有限并且無法同時(shí)觀察場景的不同部分,相機(jī)姿態(tài)估計(jì)任務(wù)中大多數(shù)場景l(fā)andmark不會(huì)同時(shí)...
2022-12-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法cnn 1076 0
OpenVINO模型優(yōu)化實(shí)測:PC/NB當(dāng)AI辨識(shí)引擎沒問題!
這次我們將會(huì)自制一個(gè)CNN分類器,并透過OpenVINO的模型轉(zhuǎn)換程序轉(zhuǎn)換成IR模型,并進(jìn)行模型效能與正確率分析。依據(jù)Intel官方網(wǎng)站的說明,Open...
基于飛騰開發(fā)板使用單目攝像頭完成了完成了全息影像的展示
我們?cè)O(shè)計(jì)的單目深度估計(jì)網(wǎng)絡(luò)FastDepth主要由卷積構(gòu)成,主要由編碼器-解碼器兩部分組成。編碼器從輸入圖像中提取高層次低分辨率特征。然后將這些特征輸入...
2022-09-26 標(biāo)簽:傳感器自動(dòng)化系統(tǒng)cnn 1956 0
如何在不增加額外參數(shù)量的前提下把模型的表達(dá)能力挖掘到極致
Knowledge distillation 只使用了單獨(dú)的 soft label,而不是 DeiT 里面 hard 形式的 label 加 one-h...
單個(gè)CNN就能夠在多個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)SOTA
然而,由于卷積核的離散性,傳統(tǒng)的 CNN 不能跨分辨率使用。當(dāng)考慮具有相同 CNN 的不同維度數(shù)據(jù)時(shí),這兩個(gè)問題會(huì)進(jìn)一步加劇,例如序列(1D)、視覺(2...
2022-07-21 標(biāo)簽:架構(gòu)深度學(xué)習(xí)cnn 1367 0
基于開源CNN的圖像壓縮算法項(xiàng)目介紹及實(shí)現(xiàn)
圖像壓縮從直觀上看就是壓縮圖像,這里的壓縮其實(shí)包括多個(gè)維度:一是直觀上的大??;二是信息壓縮,這里的信息包括空間和視覺等多個(gè)方向。
CNN根本無需理解圖像全局結(jié)構(gòu),一樣也能SOTA?
好家伙,在CIFAR-10上,用16×16的圖像碎片訓(xùn)練出來的模型,測試準(zhǔn)確率能達(dá)到91%,而用完整的32×32尺寸圖像訓(xùn)練出來的模型,測試準(zhǔn)確率也不過90%。
2022-06-09 標(biāo)簽:圖像分類數(shù)據(jù)集cnn 1340 0
首先說一下模板匹配,它是OpenCV自帶的一個(gè)算法,可以根據(jù)一個(gè)模板圖到目標(biāo)圖上去尋找對(duì)應(yīng)位置,如果模板找的比較好那么效果顯著,這里說一下尋找模板的技巧...
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