深入GRU：解鎖模型測試新維度

之前帶大家一起使用Keras訓(xùn)練了一個GRU模型，并使用mnist的手寫字體數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗證。本期小編將繼續(xù)帶來一篇擴展，即GRU模型的測試方法。盡管我...

2024-06-27 標(biāo)簽：mcu測試Gru 1593 0

GRU是什么？GRU模型如何讓你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更聰明 掌握時間 掌握未來

大家平時經(jīng)常聽到的GRU是什么呢？ 首先來認(rèn)識下CNN，CNN指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network），這是一種在人...

2024-06-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru深度學(xué)習(xí) 3029 0

如何利用一些小技巧實現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練

同時根據(jù)測試精度，可以看出，通過添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量，而非將全體數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練，能夠達(dá)到同樣的效果。

2024-04-25 標(biāo)簽：向量機SVM機器學(xué)習(xí) 1375 0

CNN如何解決邊緣檢測問題

這種理解導(dǎo)致了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的第一層由掃描圖像的小塊神經(jīng)元組成 - 一次處理幾個像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。

2024-04-15 標(biāo)簽：圖像處理RGBpython 880 0

基于OpenCV的路面質(zhì)量檢測

在train.py中，定義從何處收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們應(yīng)該將20％的數(shù)據(jù)分開以自動用于驗證。我們還定義了batch_size為32。

2024-04-15 標(biāo)簽：OpenCVcnn 855 0

利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)SAR目標(biāo)分類的研究

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種在圖像處理和計算機視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型，因其能夠自動學(xué)習(xí)圖像的層次化特征表示而成為SAR目標(biāo)分類的理想選擇。

2024-04-08 標(biāo)簽：SAR圖像處理計算機視覺 754 0

基于Python和深度學(xué)習(xí)的CNN原理詳解

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 由各種類型的層組成，這些層協(xié)同工作以從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)分層表示。每個層在整體架構(gòu)中都發(fā)揮著獨特的作用。

2024-04-06 標(biāo)簽：濾波器計算機視覺python 2770 0

基于CNN的圖像超分辨率示例

考慮單個低分辨率圖像，首先使用雙三次插值將其放大到所需的大小，這是執(zhí)行的唯一預(yù)處理。將插值圖像表示為Y。我們的目標(biāo)是從Y中恢復(fù)與真實高分辨率圖像X盡可能...

2024-03-11 標(biāo)簽：計算機視覺超分辨率cnn 1146 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度解析與實踐

卷積后產(chǎn)生的特征圖中的值，越靠近1表示與該特征越關(guān)聯(lián)，越靠近-1表示越不關(guān)聯(lián)，而我們進(jìn)行特征提取時，為了使得數(shù)據(jù)更少，操作更方便，就直接舍棄掉那些不相關(guān)...

2024-01-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 288 0

CNN圖像分類策略

在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，自然圖像中的對象識別過程相當(dāng)粗暴簡單：定義一組關(guān)鍵視覺特征（“單詞”），識別每個視覺特征在圖像中的存在頻率（“包”），然后根據(jù)這些數(shù)...

2023-12-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 532 0

深度探索AI微控制器對CNN的硬件轉(zhuǎn)換方案

MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，這是一種先進(jìn)的片上系統(tǒng)。它能夠以超低功耗為資源受限的邊緣設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2023-11-24 標(biāo)簽：微控制器服務(wù)器AI 567 0

Pooling與馬賽克的秘密

?結(jié)合圖像理解，相信你也會大概明白其中的本意。不過Pooling并不是只可以選取2x2的窗口大小，即便是3x3，5x5等等沒問題，步長（Stride）也...

2023-11-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)馬賽克cnn 709 0

一種利用幾何信息的自監(jiān)督單目深度估計框架

本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計框架，名為GasMono，專門設(shè)計用于室內(nèi)場景。本方法通過應(yīng)用多視圖幾何的方式解決了室內(nèi)場景中幀間大旋轉(zhuǎn)和低紋理導(dǎo)致自...

2023-11-06 標(biāo)簽：RGB深度學(xué)習(xí)cnn 691 0

基于機器視覺技術(shù)的人車路特征提取中的應(yīng)用案例

MSA-CNN模型結(jié)構(gòu) 基于多尺度注意力機制的卷積網(wǎng)絡(luò)模型（MSA-CNN）包括三個模塊，分別是多尺度卷積模塊、特征強化模塊和分類模型，其中多尺度卷積模...

2023-10-20 標(biāo)簽：機器視覺MSAcnn 768 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？如何MATLAB實現(xiàn)CNN？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很...

2023-10-12 標(biāo)簽：濾波器gpu深度學(xué)習(xí) 2188 0