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使用LabVIEW 實現(xiàn)物體識別、圖像分割、文字識別、人臉識別等深度視覺
LabVIEW可以實現(xiàn)深度學習嘛,今天我們一起來看看使用LabVIEW 實現(xiàn)物體識別、圖像分割、文字識別、人臉識別等深度視覺
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是一種用于對目標進行重建、分類等處理的深度學習方法。自2016年深度學習被首次應用于散射成像,該研究一直是光學成像領域的熱門方向。
2023-05-24 標簽:深度學習cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 501 0
無論是 DSP、GPU、AI 芯片、NPU, 還是現(xiàn)在更新的各種 “XPU”, 都是處理數(shù)據(jù)的芯片, 最終都需要執(zhí)行二進制代碼的程序來完成計算。
2023-05-22 標簽:處理器dsp神經(jīng)網(wǎng)絡 933 0
這就使得,原本深度學習被詬病可解釋性問題,其實不再是問題。因為從業(yè)務頂層已經(jīng)被拆分,拆分成一個個可以被人理解的因子,無法被合理解釋的因子,項目啟動的評審...
2023-05-19 標簽:數(shù)據(jù)模型深度學習 566 0
「顧大局,識大體」,Nullmax BEV障礙物檢測的超級視野
一方面,傳統(tǒng)算法普遍首先基于深度學習在圖像視角完成目標檢測,然后通過復雜的后處理將其轉換至三維BEV視角。這不僅讓整個流程變得復雜,消耗更多算力,而且對...
將醫(yī)學影像交給人工智能 (AI) 來分析,可以比人類專家更快、更準確地檢測和測量出異常情況,推動基于影像的醫(yī)療診斷更進一步發(fā)展。要借此來改善患者的治療效...
2023-05-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能深度學習 1164 0
理解機器視覺系統(tǒng)最簡單的方法之一是把它看作機器的眼睛。從專業(yè)角度看,機器視覺是一種通過圖像處理實現(xiàn)自動檢測和分析應用的技術??梢哉f,機器視覺是一種技術能...
2023-05-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器視覺深度學習 1124 0
彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發(fā)現(xiàn)解釋了深度學習散射成像無法突破厚度限制的物理原因,對今后深度學習散射成像的應用研究具有指導意義。
2023-05-17 標簽:深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 525 0
上一節(jié)中說到,需要求使損失函數(shù)最小的權重和偏置,高中數(shù)學中,求函數(shù)的極值就是使函數(shù)導數(shù)為0的點。
2023-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡計算機函數(shù) 981 0
神經(jīng)網(wǎng)絡的學習:從訓練數(shù)據(jù)中自動獲取最優(yōu)權重的過程,是使損失函數(shù)的值最小的權重參數(shù)。
2023-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)SVM 925 0
多維數(shù)組:np.dim()可以獲得數(shù)組的維數(shù),np.shape()可以獲得數(shù)組的形狀,返回一個元組,對應每一個維度的元素個數(shù)。二維數(shù)組即矩陣。
2023-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡函數(shù)神經(jīng)元 684 0
第0層是輸入層,最后一層是輸出層,中間是中間層或隱藏層。上圖中的網(wǎng)絡有3層神經(jīng)元,實質只有兩層有權重,因此稱為兩層網(wǎng)絡。
2023-05-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡函數(shù) 903 0
AI助力初創(chuàng)企業(yè):運用機器學習解決問題
初創(chuàng)企業(yè)將一些最具創(chuàng)新性的產(chǎn)品和服務推向市場,但通常要少量工具、手動操作以及不斷拓展專業(yè)知識的人員。人工智能 (AI),尤其是機器學習 (ML) 和深度...
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