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) 1.4k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻處理中的應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）作為深度學(xué)習(xí)的代表算法之一，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了顯著成就，特別是在視...

2024-07-09 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) 1.4k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分類領(lǐng)域的應(yīng)用

在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，文本分類一直是一個(gè)重要的研究方向。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Ne...

2024-07-01 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)輸出反推到輸入嗎

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...

2024-07-03 標(biāo)簽：圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 1.4k 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) 1.4k 0

基于增強(qiáng)遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械智能故障診斷

隨著工業(yè)技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜性和精度不斷提高，其故障診斷問(wèn)題也日益受到重視。傳統(tǒng)的故障診斷方法多依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)，不僅效率低下且易出錯(cuò)...

2024-07-08 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4k 0

一種使用transformer架構(gòu)的新型線段描述符

雖然在SLAM和SFM中，特征點(diǎn)已經(jīng)被廣泛研究，但在圖像中分布不均勻的特征點(diǎn)可能會(huì)導(dǎo)致不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確的姿態(tài)估計(jì)。

2022-11-02 標(biāo)簽：SLAM計(jì)算機(jī)視覺(jué)AUC 1.3k 0

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元之間的連接，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的自主...

2024-07-04 標(biāo)簽：人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.3k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法有哪些

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等計(jì)算機(jī)視覺(jué)...

2024-07-03 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí) 1.3k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)已成為人工智能領(lǐng)域的重要分支，而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)...

2024-07-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.3k 0

NLP模型中RNN與CNN的選擇

在自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是兩種極為重要且廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它們各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，適用于處理不同類...

2024-07-03 標(biāo)簽：cnn自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2k 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 1.2k 0

深度學(xué)習(xí)編譯器之Layerout Transform優(yōu)化

繼續(xù)深度學(xué)習(xí)編譯器的優(yōu)化工作解讀，本篇文章要介紹的是OneFlow系統(tǒng)中如何基于MLIR實(shí)現(xiàn)Layerout Transform。

2023-05-18 標(biāo)簽：編譯器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.2k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...

2024-07-03 標(biāo)簽：圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

谷歌借助深度學(xué)習(xí)技術(shù),揭開微妙的生物學(xué)現(xiàn)象

人們常說(shuō)眼睛是心靈的窗戶，但是谷歌的研究人員把它們視作人們健康的指示器。谷歌正借助深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)分析人們的視網(wǎng)膜圖像預(yù)測(cè)一個(gè)人的血壓、年齡和吸煙狀態(tài)...

2018-05-11 標(biāo)簽：谷歌生物學(xué)深度學(xué)習(xí) 1.2k 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) 1.1k 0