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該系統(tǒng)將構(gòu)成一個全網(wǎng)狀環(huán)形結(jié)構(gòu)。當(dāng)系統(tǒng)正面的互連從左向右或水平傳輸時，則系統(tǒng)背面的互連則是從上向下傳輸，從而構(gòu)成一個完整的網(wǎng)格。...
機(jī)器之間通信的增加和指揮控制過程的自主化，可能會帶來作戰(zhàn)中心硬件和人員配置的變化，這使人類作戰(zhàn)人員能夠聚焦認(rèn)知任務(wù)，如評估和完善潛在的行動方案。...
計算機(jī)視覺技術(shù)是一種典型的交叉學(xué)科研究領(lǐng)域，包含了生物、心理，物理，工程，數(shù)學(xué)，計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域，存在與其他許多學(xué)科或研究方向之間相互滲透、相互支撐的關(guān)系。...
機(jī)器學(xué)習(xí)其實就是使機(jī)器具有學(xué)習(xí)的能力, 從而不斷獲得新知識以及新技能得到有效提升.機(jī)器學(xué)習(xí)在三維環(huán)境重建中一直是重點研究對象。...
一階算法在整個卷積網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行特征提取、目標(biāo)分類和位置回歸，通過一次反向計算得到目標(biāo)位置和類別，在識別精度稍弱于兩階段目標(biāo)檢測算法的前提下，速度有了極大的提升。...
本節(jié)主要將近年來基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測算法分為五個部分進(jìn)行綜述，首先介紹了Faster R-CNN[14]框架的發(fā)展歷程，然后綜述了對Faster R-CNN算法的四個重要組成部分(特征提取網(wǎng)絡(luò)、ROI Pooling層、RPN、NMS算法)的改進(jìn)研究....
人工智能對人類生活和經(jīng)濟(jì)的影響是驚人的。到2030年，人工智能可以為世界經(jīng)濟(jì)增加約15.7萬億美元。...
機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，有些模型非常有效，但我們并不能完全確定其原因。相反，一些相對容易理解的研究領(lǐng)域則在實踐中適用性有限。本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的效用和理論理解，探討各個子領(lǐng)域的進(jìn)展。...
abel smoothing將hard label轉(zhuǎn)變成soft label，使網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化更加平滑。標(biāo)簽平滑是用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的有效正則化工具，該工具通過在均勻分布和hard標(biāo)簽之間應(yīng)用加權(quán)平均值來生成soft標(biāo)簽。...
本文將討論目標(biāo)檢測的基本方法(窮盡搜索、R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN)，并嘗試?yán)斫饷總€模型的技術(shù)細(xì)節(jié)。為了讓經(jīng)驗水平各不相同的讀者都能夠理解，文章不會使用任何公式來進(jìn)行講解。...
無論人工智能技術(shù)如何發(fā)展，我們都要堅持戰(zhàn)爭為政治服務(wù)、堅持以正義戰(zhàn)爭打敗非正義戰(zhàn)爭這個根本。...
ConvNeXt V2 最終在各種識別基準(zhǔn)上的性能，包括 ImageNet 分類、COCO 檢測和 ADE20K 分割任務(wù)上均取得了極具競爭力的結(jié)果，其中最小的模型僅 3.7M 參數(shù)可獲取 76.7% top-1 準(zhǔn)確率，而最大的模型約 650M 參數(shù)則能達(dá)到 88.9% 準(zhǔn)確率。...
如果把聲波視作一個連續(xù)函數(shù)，它可以唯一表示為一堆三角函數(shù)相疊加。不過在疊加過程中，每個三角函數(shù)的加權(quán)系數(shù)不同，有的要加高一些、有的要壓低一些，有的甚至不加。...
針對垃圾圖像分類問題, 構(gòu)建了一種基于卷 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法 GCNet, 該網(wǎng)絡(luò)通過構(gòu)建注意力機(jī) 制和特征融合機(jī)制, 能夠有效地提取圖像特征、降低 類別差異性帶來的影響。...
人工智能不僅在設(shè)計環(huán)節(jié)找到了一席之地，在芯片的制造環(huán)節(jié)也已經(jīng)發(fā)揮價值。人工智能在半導(dǎo)體行業(yè)具有巨大的價值潛力，晶圓廠和OSAT紛紛加大產(chǎn)能建設(shè)，并評估將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)介入芯片制造，能否帶來更大的效益。...
將該框架推廣到廣義零樣本學(xué)習(xí)，并針對域偏置問題，提出了- -種基于語義知識的域檢測方法。利用域檢測方法可以先將未見類別和已見類別進(jìn)行區(qū)分,然后用兩個模型分別在兩個域進(jìn)行分類，從而有效緩解域偏置問題。...
低秩近似算法在中小型網(wǎng)絡(luò)模型上，取得了很不錯的效果，但其超參數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)層數(shù)呈線性變化趨勢，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加與模型復(fù)雜度的提升，其搜索空間會急劇增大，目前主要是學(xué)術(shù)界在研究，工業(yè)界應(yīng)用不多。...
對于大多數(shù)形式的圖像分割，目標(biāo)都是將圖像二值化為感興趣的區(qū)域。這個本文介紹方法的目標(biāo)也是這樣的。首先，大致確定感興趣的對象在哪里。...
R-CNN在訓(xùn)練和測試是需要對每一個圖像中每一個proposal進(jìn)行一遍CNN前向特征提取，如果是2000個propsal,需要2000次前向CNN特征提取。但SPP-net只需要進(jìn)行一次前向CNN特征提取。...
本文會帶您完成相關(guān)的軟硬件環(huán)境設(shè)定，并操作 Teachable Machine 透過相機(jī)模塊來搜集照片、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最后導(dǎo)出檔案給 Arduino 執(zhí)行實時影像(灰階)分類！...
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