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標(biāo)簽 > 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一。
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?人工智能解密：主流的機(jī)器視覺(jué)技術(shù)又有哪些呢？
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)中使用最普遍的模型結(jié)構(gòu)。引入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，既能提取到相鄰像素點(diǎn)之間的特征模式，又能保證參數(shù)的個(gè)數(shù)不隨圖片尺寸變化。
2023-03-24 標(biāo)簽：機(jī)器視覺(jué)人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 406 0
兩萬(wàn)字簡(jiǎn)述自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃的常用算法
自動(dòng)駕駛自誕生那天起，其志向便已立下，成為熟知城市每一處道路的“老司機(jī)”，成為乘客更安全、更舒適、更高效出行的“守護(hù)神”。
2023-03-21 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛系統(tǒng) 3517 0
通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集分類
對(duì)比單個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò)，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的加持下，初始時(shí)，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能是否會(huì)更好。
2023-03-02 標(biāo)簽：代碼數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1047 0
簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)的基準(zhǔn)目標(biāo)檢測(cè)及其衍生算法
基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)方法根據(jù)有無(wú)區(qū)域提案階段劃分為區(qū)域提案檢測(cè)模型和單階段檢測(cè)模型
2023-02-27 標(biāo)簽：目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1576 0
什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實(shí)都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 標(biāo)簽：RGB過(guò)濾器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4109 0
在先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)中， 基于視覺(jué)的行人檢測(cè)只能對(duì)攝像頭視野范圍內(nèi)的無(wú)遮擋行人進(jìn)行檢測(cè)， 并且易受天氣的影響， 在極端天氣下無(wú)法工作。
如何區(qū)分卷積網(wǎng)絡(luò)與全連接網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是深度學(xué)習(xí)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類，因此也...
2023-02-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1885 0
適合進(jìn)行醫(yī)療設(shè)備預(yù)測(cè)的AI框架及案例分析
alwaysAI 是機(jī)器視覺(jué)識(shí)別框架，可以部署在邊緣設(shè)備NVIDIA Jetson 系列開(kāi)發(fā)板上進(jìn)行預(yù)測(cè)推理，此框架提供了預(yù)訓(xùn)練模型目錄、低代碼模型訓(xùn)練...
2023-02-17 標(biāo)簽：醫(yī)療設(shè)備AI功率電源 1005 0
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)
以卷積結(jié)構(gòu)為主，搭建起來(lái)的深度網(wǎng)絡(luò)（一般都指深層結(jié)構(gòu)的） CNN目前在很多很多研究領(lǐng)域取得了巨大的成功，例如: 語(yǔ)音識(shí)別，圖像識(shí)別，圖像分割，自然...
2023-02-09 標(biāo)簽：cnn自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2808 0
目標(biāo)跟蹤相關(guān)知識(shí)總結(jié)
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 709 0
淺談?dòng)?jì)算機(jī)視覺(jué)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jì)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。
2023-01-11 標(biāo)簽：人臉識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺(jué)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1249 0
基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法解析
本節(jié)主要將近年來(lái)基于候選區(qū)域的目標(biāo)檢測(cè)算法分為五個(gè)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(duì)Faster R-...
2023-01-09 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1366 0
ConvNeXt V2 最終在各種識(shí)別基準(zhǔn)上的性能，包括 ImageNet 分類、COCO 檢測(cè)和 ADE20K 分割任務(wù)上均取得了極具競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果，其...
2023-01-05 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 5022 0
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的垃圾圖像分類模型
針對(duì)垃圾圖像分類問(wèn)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(guò)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...
2023-01-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1198 0
一文解析卷積網(wǎng)絡(luò)壓縮的常見(jiàn)方法
低秩近似算法在中小型網(wǎng)絡(luò)模型上，取得了很不錯(cuò)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(shì)，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(huì)急劇增大，目...
2022-12-29 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積網(wǎng)絡(luò) 417 0
用于多目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別的YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
R-CNN在訓(xùn)練和測(cè)試是需要對(duì)每一個(gè)圖像中每一個(gè)proposal進(jìn)行一遍CNN前向特征提取，如果是2000個(gè)propsal,需要2000次前向CNN特征...
2022-12-26 標(biāo)簽：cnn深度圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 951 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜圖像分類中的應(yīng)用綜述
目前，對(duì)于高光譜遙感圖像分類任務(wù)，一種是采用傳統(tǒng)的方法，例如利用光譜特征的分類方法和數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征的分類方法，包括常用的 K 近鄰算法以及支持向量機(jī)（S...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是用來(lái)干什么的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般可以分為以下常用的三大類：CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、Transformer（注意力機(jī)制）。
2022-12-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6271 0
該系統(tǒng)的智能在于其通過(guò)k-NN算法從這些角度進(jìn)行VPoA，該算法是一種監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
2022-12-07 標(biāo)簽：慣性傳感器傳感系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 565 0
基于CNN的點(diǎn)線聯(lián)合優(yōu)化估計(jì)相機(jī)姿態(tài)
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。
2022-12-01 標(biāo)簽：cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 596 0
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