chinese直男口爆体育生外卖, 99久久er热在这里只有精品99, 又色又爽又黄18禁美女裸身无遮挡, gogogo高清免费观看日本电视,私密按摩师高清版在线,人妻视频毛茸茸,91论坛 兴趣闲谈,欧美 亚洲 精品 8区,国产精品久久久久精品免费

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

PIGEON:借助OpenAI的CLIP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),精準(zhǔn)預(yù)測圖像地理位置

微云疏影 ? 來源:綜合整理 ? 作者:綜合整理 ? 2024-01-05 10:44 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

1 月 5 日報道,斯丹佛大學(xué)科研團隊以 OpenAI 研發(fā)的 CLIP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),設(shè)計出攝影圖像定位項目 PIGEON,它能根據(jù)街景圖推測拍攝地所在,精準(zhǔn)度高達(dá) 92%。

借助 PIGEON APP,僅需一張街景照,就能有效確定位置,精確度高達(dá) 92%。更有逾 40%的時間,可以將定位結(jié)果精準(zhǔn)至離實際位置 25 公里之內(nèi)。

wKgZomWXbP2AEB13AAF3WDD5bJw682.png

且據(jù)悉,PIGEON 已在與知名 GeoGuessr 玩家 Trevor Rainbolt 的角逐中取得六連勝佳績,成為 GeoGuessr 游戲中的頂尖高手,實力位列全球前 0.01%之列。

而正是GeoGuessr這樣的地理問答游戲,自 2013 年 5 月 9 日起由瑞典IT專家安東·瓦倫設(shè)立并發(fā)布,玩家將隨機置身某個谷歌街景中,僅憑有限信息猜出處。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4827

    瀏覽量

    106800
  • Clip
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    34

    瀏覽量

    7206
  • OpenAI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    9

    文章

    1238

    瀏覽量

    9815
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    自動駕駛中常提的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個啥?

    在自動駕駛領(lǐng)域,經(jīng)常會聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡稱為CNN,是一種專門用來處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)(比如圖像)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN在圖像處理中尤其常見,因為
    的頭像 發(fā)表于 11-19 18:15 ?1836次閱讀
    自動駕駛中常提的卷積<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>是個啥?

    NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫使用介紹

    NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。 該庫分為多個功能,每個功能涵蓋特定類別
    發(fā)表于 10-29 06:08

    在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗

    模型。 我們使用MNIST數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型,用于手寫數(shù)字識別。一旦模型被訓(xùn)練并保存,就可以用于對新圖像進(jìn)行推理和預(yù)測。要使用生成的模型進(jìn)行推理,可以按照以下步驟進(jìn)行操作: 1.
    發(fā)表于 10-22 07:03

    CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)操作

    在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)量化后,需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署到硬件加速器上。首先需要將所有權(quán)重數(shù)據(jù)以及輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入到存儲器內(nèi)。 在仿真環(huán)境下,可將其存于一個文件,并在 Verilog 代碼中通過 readmemh 函數(shù)
    發(fā)表于 10-20 08:00

    液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LNN):時間連續(xù)性與動態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),其設(shè)計理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng),特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu),盡管這種微生物的
    的頭像 發(fā)表于 09-28 10:03 ?707次閱讀
    液態(tài)<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>(LNN):時間連續(xù)性與動態(tài)適應(yīng)性的<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>

    無刷電機小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測方法的研究

    摘要:論文通過對無刷電機數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo),得出轉(zhuǎn)角:與三相相電壓之間存在映射關(guān)系,因此構(gòu)建了一個以三相相電壓為輸人,轉(zhuǎn)角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)轉(zhuǎn)角預(yù)測,并采用改進(jìn)遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù),
    發(fā)表于 06-25 13:06

    使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時間序列預(yù)測

    使用BP(Backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時間序列預(yù)測是一種常見且有效的方法。以下是一個基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時間序列預(yù)測的詳細(xì)步驟和考慮因素: 一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 收集數(shù)據(jù) :
    的頭像 發(fā)表于 02-12 16:44 ?1268次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個方面存在顯著差異,以下是對兩者的比較: 一、結(jié)構(gòu)特點 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?1311次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點分析

    自學(xué)習(xí)能力 : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù),實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類、回歸等任務(wù),無需人工進(jìn)行復(fù)雜的特征工程。 泛化能力強 : BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的特征表示,能夠?qū)ξ粗獢?shù)據(jù)進(jìn)行
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:36 ?1591次閱讀

    什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的核心,它建立在梯度下降法的基礎(chǔ)上,是一種適合于多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。該算法通過計算每層網(wǎng)絡(luò)的誤差,并將這些誤差反向傳播到前一層,從而調(diào)整權(quán)重,使得
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:18 ?1278次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系,以下是對它們之間關(guān)系的介紹: 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural N
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:15 ?1341次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network)的基本原理涉及前向傳播和反向傳播兩個核心過程。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的介紹: 一、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:13 ?1521次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別中的應(yīng)用

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別中發(fā)揮著重要作用,其多層結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)到復(fù)雜的特征表達(dá),適用于處理非線性問題。以下是對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別中應(yīng)
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:12 ?1188次閱讀

    深度學(xué)習(xí)入門:簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與實現(xiàn)

    深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構(gòu)建一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個神經(jīng)元組成,神經(jīng)元之間通過
    的頭像 發(fā)表于 01-23 13:52 ?846次閱讀

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

    在上一篇文章中,我們介紹了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中,我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法,供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?2256次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法