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可以看到原本的分布很接近均勻分布，但經(jīng)過(guò) softmax，不同類別的概率相差很大。這就導(dǎo)致類別間的隱藏的相關(guān)性信息不再那么明顯，有誰(shuí)知道 0.09 和 0.24 對(duì)應(yīng)的類別很像呢？為了解決這個(gè)問(wèn)題，我們就引入了溫度系數(shù)。...
OpenCV對(duì)學(xué)術(shù)用途和商業(yè)用途都免費(fèi)。它有C++、C、Python和Java的接口，并且支持Windows、Linux、MacOS、iOS和Android系統(tǒng)。在我的OpenCV教程系列中，我們將專注于使用樹莓派（當(dāng)然，操作系統(tǒng)就是Raspbian了）和Python。...
。不涉及高級(jí)原理，只用簡(jiǎn)單的語(yǔ)言來(lái)談現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題和實(shí)際的解決方案。不管你是一名程序員還是管理者，都能看懂。那我們開始吧！...
工業(yè)相機(jī)又俗稱攝像機(jī)，相比于傳統(tǒng)的民用相機(jī)(攝像機(jī))而言，它具有高的圖像穩(wěn)定性、高傳輸能力和高抗干擾能力等，目前市面上工業(yè)相機(jī)大多是基于CCD(Charge Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)芯片的相機(jī)。...
因?yàn)榻榻B的是數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。所以只使用一張圖片就可以了，我們先看看可視話的代碼...
需要掌握什么技術(shù)，學(xué)好C++很重要，起碼能看懂各種關(guān)于部署精巧設(shè)計(jì)的框架(再列一遍：Caffe、libtorch、ncnn、mnn、tvm、openvino、tensorrt，不完全統(tǒng)計(jì)，我就列過(guò)我用過(guò)的)。...
所謂圖像分割指的是根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區(qū)域，并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出相似性，而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。...
在機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型靈感正是來(lái)自生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：每個(gè)神經(jīng)元與其他神經(jīng)元相連，當(dāng)它興奮時(shí)，就會(huì)像相鄰的神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)，從而改變這些神經(jīng)元內(nèi)的電位；如果某神經(jīng)元的電位超過(guò)了一個(gè)閾值，那么它就會(huì)被激活（興奮），向其他神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常呈現(xiàn)為按照一定的層次結(jié)構(gòu)連接...
IsoNet算法在預(yù)印本bioRxiv公布后，引起了領(lǐng)域內(nèi)的廣泛關(guān)注與深入討論，其中一個(gè)重點(diǎn)是IsoNet算法是如何實(shí)現(xiàn)缺失錐矯正的？...
近年來(lái)大規(guī)模視覺(jué) Transformer 的蓬勃發(fā)展推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的性能邊界。視覺(jué) Transformer 模型通過(guò)擴(kuò)大模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)從而擊敗了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。...
「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學(xué)繞不過(guò)去的一個(gè)基礎(chǔ)模型, 是一個(gè)生成式模型, 通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)隱變量 和觀測(cè)變量 的聯(lián)合概率分布 。...
在本文中，我將介紹如何使用 python 減少 kaggle Mushroom Classification 數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量。本文中使用的所有代碼在?kaggle 和我的?github 帳號(hào)上都有。 減少統(tǒng)計(jì)分析期間要使用的特征的數(shù)量可能會(huì)帶來(lái)一些好處。...
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機(jī)器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果，就這樣。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來(lái)表示，否則從一開始它就不是個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。...
本文針對(duì)NVIDIA的GStreamer技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)介，主要是因?yàn)镹VIDIA的Jetson Inference相關(guān)應(yīng)用，都是透過(guò)GStreamer進(jìn)行影像數(shù)據(jù)的交換傳輸，透過(guò)GStreamer可以有效提升圖像處理的效能。...
數(shù)據(jù)包和流級(jí)別的標(biāo)頭跟蹤對(duì)于許多網(wǎng)絡(luò)管理工作流至關(guān)重要。它們用于指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控算法的設(shè)計(jì)和開發(fā)，開發(fā)新型異常檢測(cè)和指紋識(shí)別以及用于基準(zhǔn)測(cè)試去檢驗(yàn)新的硬件和軟件功能。...
線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地?cái)M合散點(diǎn)圖中的數(shù)據(jù)點(diǎn)。它試圖通過(guò)將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來(lái)表示自變量（x 值）和數(shù)值結(jié)果（y 值）。...
【源碼】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Tensorflow文本分類中的應(yīng)用...
重疊面積（overlap area）、中心點(diǎn)距離（central pointdistance）和高寬比（aspect ratio），在此基礎(chǔ)上提出了完全 損失，從而促進(jìn)了更快的收斂和更優(yōu)的性能。...
深度學(xué)習(xí)的核心就是"深度" ，從實(shí)現(xiàn)上深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種包括多個(gè)隱含層的多層感知機(jī)，它通過(guò)組合低層特征，形成更為抽象的高層表示，用以描述被識(shí)別對(duì)象的高級(jí)屬性類別或特征，深度學(xué)習(xí)的“深”就是指層數(shù)多。...
普通IR中心波長(zhǎng)偏移量在入射角0°~30°，偏移30nm左右，會(huì)形成色彩不均勻現(xiàn)象；藍(lán)玻璃IR中心波長(zhǎng)偏移量在入射角0°~30°，偏移2nm左右，不會(huì)出現(xiàn)黑角及紅斑現(xiàn)象。...
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