分享一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)戰(zhàn)

CNN 模型為深度學(xué)習(xí)模型，其具有局部連接、權(quán) 值共享和空間相關(guān)等特性，以及強(qiáng)魯棒性和容錯(cuò)能力，適用于提取深層數(shù)據(jù)特征。

2023-06-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 900 0

如何訓(xùn)練這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決問題？

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該有多復(fù)雜的問題，即它應(yīng)該有多少層，或者它的濾波器矩陣應(yīng)該有多大。這個(gè)問題沒有簡(jiǎn)單的答案。與此相關(guān)，討論網(wǎng)絡(luò)過...

2023-11-24 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 896 0

基于卷積的基礎(chǔ)模型InternImage網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析

近年來大規(guī)模視覺 Transformer 的蓬勃發(fā)展推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的性能邊界。視覺 Transformer 模型通過擴(kuò)大模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)從而擊...

2022-11-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺算子 884 0

CNN如何解決邊緣檢測(cè)問題

這種理解導(dǎo)致了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的第一層由掃描圖像的小塊神經(jīng)元組成 - 一次處理幾個(gè)像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。

2024-04-15 標(biāo)簽：圖像處理RGBpython 882 0

ADAS系統(tǒng)中的可行使區(qū)域Freespace到底如何檢測(cè)？

自動(dòng)駕駛有可能大大減少交通事故、道路擁堵以及相關(guān)的經(jīng)濟(jì)損失。安全的自動(dòng)駕駛需要檢測(cè)周圍的障礙物、移動(dòng)物體并識(shí)別可駕駛區(qū)域。

2023-11-15 標(biāo)簽：傳感器解碼器編碼器 881 0

基于深度學(xué)習(xí)的光流計(jì)算技術(shù)應(yīng)用

光流計(jì)算作為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)長(zhǎng)期基本任務(wù)，其重要性顯而易見。由于運(yùn)動(dòng)視覺處理的特殊性，光流作為后面高級(jí)視覺處理的輸入，對(duì)其準(zhǔn)確度、實(shí)時(shí)性都有著極高的要求...

2023-09-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 879 0

一款超高集成度光學(xué)卷積處理器

該團(tuán)隊(duì)提出的光學(xué)卷積處理單元實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了手寫數(shù)字圖像特征提取和分類能力。結(jié)果表明，圖像特征提取精度達(dá)到5 bit；對(duì)來自MNIST手寫數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)的手寫數(shù)字...

2023-06-01 標(biāo)簽：處理器耦合器移相器 875 0

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已被廣泛接受，并且很適合此類分類問題?；诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進(jìn)行第一次特征提取，然后將此特征輸...

2023-10-16 標(biāo)簽：集成電路晶圓adc 827 0

利用手持?jǐn)z像機(jī)圖像通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)進(jìn)行水稻檢測(cè)

在本研究中，研究者提出了一種有效的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DCNN)結(jié)構(gòu)，利用手持照相機(jī)拍攝的照片來檢測(cè)水稻的生長(zhǎng)階段(DVS)。

2024-01-09 標(biāo)簽：攝像機(jī)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dcnn 775 0

基于計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的跌倒風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)

使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、支持向量機(jī)（SVM）、K近鄰（KNN）和長(zhǎng)短期記憶（LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等四種不同的分類方法對(duì)三種步態(tài)模式進(jìn)行自動(dòng)分類。

2024-03-22 標(biāo)簽：向量機(jī)人工智能計(jì)算機(jī)視覺 769 0

深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用

由于深度學(xué)習(xí)，圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以可靠地分類和理解圖像，從而開辟了廣泛的應(yīng)...

2023-12-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)聊天機(jī)器人 765 0

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原文鏈接 feather map 在cnn的每個(gè)卷積層，數(shù)據(jù)都是以三維形式存在的?？梢钥闯稍S多個(gè)二維圖片疊在一起，其中每一個(gè)稱為一個(gè)feature ma...

2023-01-11 標(biāo)簽：圖像處理算法目標(biāo)跟蹤 760 0