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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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無(wú)人機(jī)在自主導(dǎo)航方面的挑戰(zhàn)
避障的一些工作還是基于深度相機(jī)去做,因?yàn)榭梢岳蒙疃认鄼C(jī)去感知周圍的障礙物,然后去避障。
2023-03-16 標(biāo)簽:無(wú)人機(jī)深度學(xué)習(xí) 910 0
【YOLOv5】LabVIEW+OpenVINO讓你的YOLOv5在CPU上飛起來(lái)
我們發(fā)現(xiàn)使用CPU進(jìn)行推理檢測(cè)確實(shí)有些慢,那難道在CPU上就不能愉快地進(jìn)行物體識(shí)別了嗎?當(dāng)然可以啦,這不LabVIEW和OpenVINO就來(lái)了嘛!今天就...
2023-03-16 標(biāo)簽:cpulabview深度學(xué)習(xí) 2256 0
大腦視覺(jué)信號(hào)被Stable Diffusion復(fù)現(xiàn)圖像!
它不需要在復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型上進(jìn)行訓(xùn)練或做精細(xì)的微調(diào),只需要做好fMRI(功能磁共振成像技術(shù))成像到Stable Diffusion中潛在表征的簡(jiǎn)單線性...
2023-03-16 標(biāo)簽:圖像AI深度學(xué)習(xí) 1052 0
計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)多種外部缺陷的算法
該研究選取了深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ResNet)構(gòu)建了模型框架(如圖3),無(wú)需圖像分割、特征工程或特征選擇。
2023-03-16 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 380 0
深度學(xué)習(xí)框架:人工智能時(shí)代的操作系統(tǒng)
Tensorflow: 谷歌開源的向更加易用發(fā)展的主流學(xué)習(xí)框架
2023-03-15 標(biāo)簽:算法深度學(xué)習(xí)ChatGPT 657 0
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,常用于自然語(yǔ)言處理,計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域,與眾不同之處在于,DL(Deep Learning )算法可以自動(dòng)從圖像、視頻或文...
2023-03-15 標(biāo)簽:嵌入式計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí) 1663 0
詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反向傳播和梯度下降
摘要:反向傳播指的是計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的方法。
2023-03-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)函數(shù) 1422 0
?用OpenCV和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行年齡識(shí)別
在為您的應(yīng)用選擇人臉檢測(cè)器時(shí),請(qǐng)花點(diǎn)時(shí)間考慮您的項(xiàng)目需求——速度或準(zhǔn)確性,哪個(gè)對(duì)您更加重要?我還建議對(duì)每個(gè)面部檢測(cè)器進(jìn)行一些試驗(yàn),以便讓這些結(jié)果來(lái)指導(dǎo)您做決定。
2023-03-13 標(biāo)簽:opencv深度學(xué)習(xí) 965 0
改進(jìn)Hinton的Dropout:可以用來(lái)減輕欠擬合了
他們首先通過(guò)對(duì)梯度范數(shù)的有趣觀察來(lái)研究 dropout 的訓(xùn)練動(dòng)態(tài),然后得出了一個(gè)關(guān)鍵的實(shí)證發(fā)現(xiàn):在訓(xùn)練初始階段,dropout 降低小批量的梯度方差,...
2023-03-13 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 671 0
20個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化庫(kù)介紹
TPOT代表基于樹的管道優(yōu)化工具,它使用遺傳算法優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)管道.TPOT建立在scikit-learn的基礎(chǔ)上,并使用自己的回歸器和分類器方法。TPO...
2023-03-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)python 756 0
AI模型對(duì)算力的需求主要體現(xiàn)在訓(xùn)練和推理兩個(gè)層面。當(dāng)前主流的人工智能算法通??煞譃椤坝?xùn)練”和“推理”兩個(gè)階段。
2023-03-10 標(biāo)簽:云計(jì)算服務(wù)器深度學(xué)習(xí) 1730 0
深入分析深度學(xué)習(xí)三維重建的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓(xùn)練技巧
本文章專注于從RGB圖像估計(jì)三維物體形狀的深度學(xué)習(xí)方法。除此之外我們還回顧了關(guān)于特定物體(如人臉)的近期研究。
2023-03-10 標(biāo)簽:機(jī)器視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 1266 0
手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別(含源碼)
在LabVIEW中如何使用OpenCV DNN模塊實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別
2023-03-08 標(biāo)簽:labview深度學(xué)習(xí)dnn 2252 0
探討無(wú)人機(jī)戰(zhàn)場(chǎng)應(yīng)用的有效性
針對(duì)在近期幾場(chǎng)局部戰(zhàn)爭(zhēng)中無(wú)人機(jī)裝備的戰(zhàn)場(chǎng)表現(xiàn),意大利LUISS Guido Carli學(xué)院政治學(xué)系A(chǔ)ntonio Calcara等人基于Stephen ...
2023-03-08 標(biāo)簽:人工智能無(wú)人機(jī)射頻系統(tǒng) 880 0
vivo AI計(jì)算平臺(tái)的K8s分級(jí)配額管理實(shí)踐
ResourceQuota 管理配額的資源粒度太粗,無(wú)法針對(duì)具體 CPU 核和 GPU 卡的型號(hào)進(jìn)行配額管理,在實(shí)際場(chǎng)景中,不同的 CPU、GPU 型號(hào)...
2023-03-07 標(biāo)簽:cpuAI計(jì)算平臺(tái) 1432 0
FPGA如何工作?現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列的應(yīng)用
軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)和其他算法(如快速傅里葉變換(FFT))必須放入FPGA中,以便在復(fù)雜的實(shí)時(shí)環(huán)境中使用。無(wú)線電的標(biāo)準(zhǔn)組件包括用于接收和傳輸信號(hào)的天...
2023-03-06 標(biāo)簽:fpga物聯(lián)網(wǎng)深度學(xué)習(xí) 478 0
深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的重要概念和公式
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一類用層構(gòu)建的模型。常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-03-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法函數(shù) 1119 0
自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中開源的4D Radar數(shù)據(jù)分析
本文沒(méi)有為目標(biāo)檢測(cè)算法的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)估和排序提供正式的基準(zhǔn)測(cè)試套件,因?yàn)檫@將要求保留測(cè)試數(shù)據(jù),以避免對(duì)評(píng)估測(cè)試集進(jìn)行過(guò)度設(shè)置。
2023-03-08 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集Radar自動(dòng)駕駛 870 0
ChatGPT核心技術(shù):transformer的核心算法結(jié)構(gòu)
由于transformer是更高級(jí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法,對(duì)數(shù)據(jù)量有很高要求,這也催生了從小數(shù)據(jù)如何快速產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的算法,比如GAN對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等。
2023-03-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GaN深度學(xué)習(xí) 1199 0
在Apollo 8.0中,我們將Apollo各個(gè)模塊進(jìn)行重新梳理,去掉了不合理的依賴關(guān)系,整合了通用的模塊,使Apollo整體結(jié)構(gòu)更清晰簡(jiǎn)潔。
2023-03-08 標(biāo)簽:智能駕駛自動(dòng)駕駛Apollo 725 0
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