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標簽 > 深度學習
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人工智能正在許多新應用程序中部署,從提高性能、降低各種終端設備的功耗到發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)移動中的異常情況。 雖然大多數(shù)人都熟悉使用機器學習和深度學習來區(qū)分貓和狗,...
用于弱監(jiān)督大規(guī)模點云語義分割的混合對比正則化框架
為了解決大規(guī)模點云語義分割中的巨大標記成本,我們提出了一種新的弱監(jiān)督環(huán)境下的混合對比正則化(HybridCR)框架,該框架與全監(jiān)督的框架相比具有競爭性。
2022-09-05 標簽:3D數(shù)據(jù)深度學習 1715 0
深度學習型圖像分析較適合原本復雜的涂裝表面檢測:有微小變化但可接受的圖案,以及無法使用空間頻率方法排除的位置變量。深度學習擅長解決復雜的表面和涂裝缺陷,...
2022-09-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器視覺深度學習 1.1萬 0
深度相機正在成為一種基石模式,具有直接或間接依賴于測量深度的多種應用,包括個人設備、機器人和自動駕駛汽車。
織物缺陷檢測是紡織品檢驗中最重要的檢驗項目之一,其主要目的是為了避免織物缺陷影響布匹質(zhì)量,進而極大影響紡織品的價值和銷售。
2022-08-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡視覺檢測深度學習 1458 0
PyTorch 作為一個深度學習平臺,在深度學習任務中比 NumPy 這個科學計算庫強在哪里呢?我覺得一是 PyTorch 提供了自動求導機制,二是對 ...
AMD 與 Intel 競爭的復蘇對于尋求低成本、低功耗、高性能處理器的數(shù)據(jù)中心或工作站設計人員來說是個好消息。
2022-08-10 標簽:處理器數(shù)據(jù)中心深度學習 514 0
神經(jīng)風格遷移(NST,Neural Style Transfe) 神經(jīng)風格遷移是指將參考圖像的風格應用于目標圖像,同時保留目標圖像的內(nèi)容。
三維圖形是 GPU 擁有如此大的內(nèi)存和計算能力的根本原因,它與 深度神經(jīng)網(wǎng)絡 有一個共同之處:都需要進行大量矩陣運算。
2022-08-06 標簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 1034 0
圖片標注主要是為了建立自己的數(shù)據(jù)集,便于進行更深度的學習訓練。本篇文章將對一款十分好用的圖片標注工具labelimg進行介紹,重點介紹其安裝以及使用的過程。
2022-08-05 標簽:窗口代碼數(shù)據(jù)集 1425 0
紅外單幀弱小目標檢測算法主要通過圖像預處理突出小目標同時抑制背景噪聲干擾,之后采用閾值分割提取疑似目標,最后根據(jù)特征信息進行目標確認。
2022-08-04 標簽:濾波器視覺系統(tǒng)深度學習 7352 0
典型的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)
為了保持簡單,并且利用當今機器的數(shù)學和計算能力,可以將神經(jīng)網(wǎng)絡設計為一組層,每層包含節(jié)點(大腦神經(jīng)元的人工對應物),其中層中的每個節(jié)點連接到下一層中的節(jié)點。
2022-08-03 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 1129 0
在貝葉斯概率論中,如果后驗分布 p(θx)與先驗概率分布 p(θ)在同一概率分布族中,則先驗和后驗稱為共軛分布,先驗稱為似然函數(shù)的共軛先驗。共軛先驗在這...
基于深度學習的工業(yè)缺陷檢測方法可以降低傳統(tǒng)人工質(zhì)檢的成本, 提升檢測的準確性與效率, 因而在智能制造中扮演重要角色, 并逐漸成為計算機視覺領域新興的研究...
今天給大家介紹一下FPGA上部署深度學習的算法模型的方法以及平臺。希望通過介紹,算法工程師在FPGA的落地上能“稍微”緩和一些,小白不再那么迷茫。
深度學習大數(shù)據(jù)平臺如何應用液冷散熱技術(shù)引領遙感測繪發(fā)展?
目前隨著高性能計算、生命科學、地質(zhì)遙感、遙感測繪、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、蛋白質(zhì)折疊、基因工程、醫(yī)療影像等快速發(fā)展,當今社會朝著信息化發(fā)展,依托網(wǎng)絡信息技術(shù)...
2022-07-13 標簽:機器學習大數(shù)據(jù)深度學習 1001 0
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的比色傳感器設計方案
通過精心設計超表面結(jié)構(gòu),為光學操縱提供非凡的自由度,如果能夠?qū)崿F(xiàn)精確模擬光譜線型的反射光學響應,以實現(xiàn)色差最大化的優(yōu)化,這將成為解決全介電納米光子傳感器...
2022-07-07 標簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 1980 0
基于直接2D-3D匹配的定位pipeline有效地擴展主動搜索匹配
估計圖像相對于 3D 場景模型的 6-DOF相機位姿是近年來許多計算機視覺和機器人任務中的基本問題,如增強現(xiàn)實、機器人導航、自動駕駛等。在 3D 重建、...
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