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目標(biāo)視覺檢測(cè)的根本問題是估計(jì)特定類型目標(biāo)出現(xiàn)在圖像中的哪些位置.如圖 1所示, 目標(biāo)視覺檢測(cè)技術(shù)在流程上大致分為三個(gè)步驟:區(qū)域建議(Region proposal)、特征表示(Feature representation)和區(qū)域分類(Region classification)....
人工智能的定義是讓機(jī)器實(shí)現(xiàn)原來只有人類才能完成的任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人的學(xué)習(xí)行為，是人工智能的核心。...
1965年摩爾定律提出后，我們開始依次進(jìn)入1965-2005年的單核CPU時(shí)代；2006至如今的多核CPU時(shí)代；2012至如今的多核英特爾MIC時(shí)代。...
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實(shí)現(xiàn)的后臺(tái)管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC 動(dòng)態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能...
本系統(tǒng)在矩陣煤炭稱重系列軟件的基礎(chǔ)上，適應(yīng)當(dāng)前行進(jìn)列車貨運(yùn)管理自動(dòng)化需求，應(yīng)用視頻關(guān)鍵幀提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像識(shí)別等關(guān)鍵技術(shù)，采用自主研發(fā)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型，整體提升系統(tǒng)在動(dòng)態(tài)、不同氣候、不同光照環(huán)境下的適應(yīng)能力，提高準(zhǔn)確識(shí)別率。...
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機(jī)器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)結(jié)果，就這樣。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來表示，否則從一開始它就不是個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)問題。...
與分類不同的是，語義分割需要判斷圖像每個(gè)像素點(diǎn)的類別，進(jìn)行精確分割，圖像語義分割是像素級(jí)別的任務(wù)，但是由于CNN在進(jìn)行convolution和pooling過程中丟失了圖像細(xì)節(jié)，即feature map size逐漸變小，所以不能很好地指出物體的具體輪廓、指出每個(gè)像素具體屬于哪個(gè)物體，無法做到精確的...
從 AWS 的角度來看，負(fù)責(zé)任的人工智能需要具備幾個(gè)關(guān)鍵屬性。系統(tǒng)需要公平，無論種族、宗教、性別和其他用戶屬性如何，對(duì)所有用戶平等運(yùn)作。ML 系統(tǒng)還需要可解釋，以便組織了解模型的運(yùn)作方式。還需要治理機(jī)制，以確保負(fù)責(zé)任的人工智能得到實(shí)踐。...
最大的問題在于實(shí)現(xiàn)算法需要很高的計(jì)算資源，導(dǎo)致實(shí)時(shí)性很差，而且基本跟分辨率，檢測(cè)精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計(jì)算越復(fù)雜，同時(shí)，純雙目方案受光照，物體紋理性質(zhì)影響。...
訓(xùn)練數(shù)據(jù)采用的是用PS調(diào)整過的高質(zhì)量圖像和對(duì)應(yīng)的合成低光照?qǐng)D像（隨機(jī)減少亮度、對(duì)比度，伽馬校正）。損失函數(shù)為帶正則項(xiàng)的誤差矩陣的F-范數(shù)平方，即誤差平方和。...
Hinton 表示，這種設(shè)計(jì)要求意味著數(shù)字計(jì)算機(jī)已經(jīng)錯(cuò)過了「硬件的各種可變、隨機(jī)、不穩(wěn)定、模擬和不可靠特性」，而這些特性可能對(duì)我們非常有用。...
為驗(yàn)證本文算法對(duì)不同大小目標(biāo)的檢測(cè)精度, 實(shí)驗(yàn)中隨機(jī)選取100張圖片, 其中包含198個(gè)目標(biāo), 將其分為大、中、小三類. 由于該網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像尺寸為300××300, 將圖像中的檢測(cè)目標(biāo)按照其面積占圖像總面積的比例分為三類。...
腦機(jī)接口技術(shù)是人與機(jī)器、人與人工智能交互的終極手段，也是連接數(shù)字虛擬世界和現(xiàn)實(shí)物理世界的核心基礎(chǔ)支撐技術(shù)之一，同時(shí)其與量子計(jì)算、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息通信（ICT）技術(shù)的結(jié)合將成為各領(lǐng)域新的重要研究方向。...
所有的經(jīng)典算法，例如多項(xiàng)式逼近、小波逼近，都飽受維度災(zāi)難之害。很明顯，機(jī)器學(xué)習(xí)的成功告訴我們，在高維問題中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比經(jīng)典算法好很多。...
矩陣乘法是所有數(shù)學(xué)中最基本和最普遍的運(yùn)算之一。要將一對(duì) n×n 矩陣相乘，每個(gè)矩陣都有 n^2 個(gè)元素，你可以將這些元素以特定組合相乘并相加以生成乘積，即第三個(gè) n×n 矩陣。將兩個(gè) n×n 矩陣相乘的標(biāo)準(zhǔn)方法需要 n^3 次乘法運(yùn)算，因此，例如，一個(gè) 2×2 矩陣需要八次乘法。...
提出了一種線檢測(cè)CNN（VLSE），其利用了新穎的線段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷積塊。...
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機(jī)器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)結(jié)果，就這樣。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來表示，否則從一開始它就不是個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)問題。...
計(jì)算成像能力通常體現(xiàn)在攝像機(jī)的核心處理器的ISP（Image Signal Processing)能力上，通過算力換圖像等方式提升攝像機(jī)對(duì)圖像的處理能力，以達(dá)到最佳的成像效果。這個(gè)也是智能攝像機(jī)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。...
基于深度學(xué)習(xí)的三維點(diǎn)云配準(zhǔn)方法成為研究的主流，并隨之誕生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型用于將被跟蹤目標(biāo)與其周圍背景區(qū)分開來的跟蹤器可以獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果，而CNN模型的模板匹配通常會(huì)更快。...
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