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可以看到原本的分布很接近均勻分布，但經(jīng)過 softmax，不同類別的概率相差很大。這就導(dǎo)致類別間的隱藏的相關(guān)性信息不再那么明顯，有誰知道 0.09 和 0.24 對應(yīng)的類別很像呢？為了解決這個問題，我們就引入了溫度系數(shù)。...
OpenCV對學(xué)術(shù)用途和商業(yè)用途都免費。它有C++、C、Python和Java的接口，并且支持Windows、Linux、MacOS、iOS和Android系統(tǒng)。在我的OpenCV教程系列中，我們將專注于使用樹莓派（當(dāng)然，操作系統(tǒng)就是Raspbian了）和Python。...
。不涉及高級原理，只用簡單的語言來談現(xiàn)實世界的問題和實際的解決方案。不管你是一名程序員還是管理者，都能看懂。那我們開始吧！...
工業(yè)相機又俗稱攝像機，相比于傳統(tǒng)的民用相機(攝像機)而言，它具有高的圖像穩(wěn)定性、高傳輸能力和高抗干擾能力等，目前市面上工業(yè)相機大多是基于CCD(Charge Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)芯片的相機。...
因為介紹的是數(shù)據(jù)增強技術(shù)。所以只使用一張圖片就可以了，我們先看看可視話的代碼...
需要掌握什么技術(shù)，學(xué)好C++很重要，起碼能看懂各種關(guān)于部署精巧設(shè)計的框架(再列一遍：Caffe、libtorch、ncnn、mnn、tvm、openvino、tensorrt，不完全統(tǒng)計，我就列過我用過的)。...
所謂圖像分割指的是根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出相似性，而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。...
在機器學(xué)習(xí)和相關(guān)領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型靈感正是來自生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：每個神經(jīng)元與其他神經(jīng)元相連，當(dāng)它興奮時，就會像相鄰的神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)，從而改變這些神經(jīng)元內(nèi)的電位；如果某神經(jīng)元的電位超過了一個閾值，那么它就會被激活（興奮），向其他神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常呈現(xiàn)為按照一定的層次結(jié)構(gòu)連接...
IsoNet算法在預(yù)印本bioRxiv公布后，引起了領(lǐng)域內(nèi)的廣泛關(guān)注與深入討論，其中一個重點是IsoNet算法是如何實現(xiàn)缺失錐矯正的？...
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)從而擊敗了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。...
「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學(xué)繞不過去的一個基礎(chǔ)模型, 是一個生成式模型, 通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)隱變量 和觀測變量 的聯(lián)合概率分布 。...
在本文中，我將介紹如何使用 python 減少 kaggle Mushroom Classification 數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量。本文中使用的所有代碼在?kaggle 和我的?github 帳號上都有。 減少統(tǒng)計分析期間要使用的特征的數(shù)量可能會帶來一些好處。...
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來預(yù)測結(jié)果，就這樣。所有的機器學(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機器學(xué)習(xí)問題。...
本文針對NVIDIA的GStreamer技術(shù)進行簡介，主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關(guān)應(yīng)用，都是透過GStreamer進行影像數(shù)據(jù)的交換傳輸，透過GStreamer可以有效提升圖像處理的效能。...
數(shù)據(jù)包和流級別的標(biāo)頭跟蹤對于許多網(wǎng)絡(luò)管理工作流至關(guān)重要。它們用于指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控算法的設(shè)計和開發(fā)，開發(fā)新型異常檢測和指紋識別以及用于基準(zhǔn)測試去檢驗新的硬件和軟件功能。...
線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數(shù)據(jù)點。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量（x 值）和數(shù)值結(jié)果（y 值）。...
【源碼】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Tensorflow文本分類中的應(yīng)用...
重疊面積（overlap area）、中心點距離（central pointdistance）和高寬比（aspect ratio），在此基礎(chǔ)上提出了完全 損失，從而促進了更快的收斂和更優(yōu)的性能。...
深度學(xué)習(xí)的核心就是"深度" ，從實現(xiàn)上深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種包括多個隱含層的多層感知機，它通過組合低層特征，形成更為抽象的高層表示，用以描述被識別對象的高級屬性類別或特征，深度學(xué)習(xí)的“深”就是指層數(shù)多。...
普通IR中心波長偏移量在入射角0°~30°，偏移30nm左右，會形成色彩不均勻現(xiàn)象；藍玻璃IR中心波長偏移量在入射角0°~30°，偏移2nm左右，不會出現(xiàn)黑角及紅斑現(xiàn)象。...
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