據(jù)官方消息，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系圖形實(shí)驗(yàn)室宣布開(kāi)源一個(gè)全新的深度學(xué)習(xí)框架：Jittor，中文名計(jì)圖。 Jittor 是一個(gè)采用元算子表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元、完全基于動(dòng)態(tài)編譯（Just-in-Time
2020-11-25 11:08:37
2782 特征扭曲是光流估計(jì)的核心技術(shù)，然而扭曲過(guò)程中由遮擋區(qū)域引起的模糊性是一個(gè)尚未解決的主要問(wèn)題。圖像扭曲導(dǎo)致遮擋區(qū)域的模糊，在特征扭曲過(guò)程中也存在同樣的問(wèn)題，這些區(qū)域可以在沒(méi)有任何明確監(jiān)督的情況下被掩蓋。
2022-09-08 11:49:351817 訓(xùn)練數(shù)據(jù)仍然需要大量的人工，為進(jìn)一步減少這一部分的人工，我們對(duì)弱標(biāo)注數(shù)據(jù)下的深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了一些探索。隨著所要求監(jiān)督信息的減弱，可用訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)大量增加。同時(shí)，深度模型已經(jīng)具有了很好的推廣能力，我們用深度
2017-03-22 17:16:00
描述 此 TI 參考設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了低側(cè)和高側(cè)寬動(dòng)態(tài)范圍電流感應(yīng)解決方案。寬動(dòng)態(tài)范圍是通過(guò)獨(dú)特的增益開(kāi)關(guān)方法實(shí)現(xiàn)的。硬件中的開(kāi)關(guān)增益可使響應(yīng)時(shí)間加快，快于通?？赏ㄟ^(guò)其他方法實(shí)現(xiàn)的時(shí)間。此設(shè)計(jì)中利用
2018-12-14 15:48:07
的多重租賃設(shè)備端深度學(xué)習(xí)移動(dòng)視覺(jué)系統(tǒng)。NestDNN 用靈活的資源-準(zhǔn)確率權(quán)衡代替了固定的資源-準(zhǔn)確率權(quán)衡。在運(yùn)行時(shí)方面，該框架為每個(gè)深度學(xué)習(xí)模型動(dòng)態(tài)地選擇最優(yōu)資源-準(zhǔn)確率權(quán)衡，以滿足模型對(duì)系統(tǒng)可用運(yùn)行時(shí)
2018-10-31 16:32:24
地平線在軟件算法上提供了基于深度學(xué)習(xí)的整體方案，具有高性能、低運(yùn)算量的特點(diǎn)。在今年智車優(yōu)行“奇點(diǎn)汽車”發(fā)布會(huì)上，地平線首次向外界展示了真車環(huán)境下，利用單目攝像頭同時(shí)實(shí)現(xiàn)行人/車輛/車道線檢測(cè)的ADAS產(chǎn)品
2017-01-06 18:09:34
描述該參考設(shè)計(jì)是單芯片充電和動(dòng)態(tài)電源路徑管理 IC 解決方案。這是基于 bq24030 的全套電路設(shè)計(jì)，為評(píng)估 IC 的運(yùn)行和性能提供了便利方法。開(kāi)發(fā)解決方案中包括已經(jīng)過(guò)測(cè)試的評(píng)估板、用戶指南（包含
2022-09-16 07:35:49
本帖最后由 richthoffen 于 2019-7-19 16:41 編輯
單軸雙輪自平衡代步車的研究與設(shè)計(jì)
2019-07-17 17:06:48
深度融合模型的特點(diǎn)，背景深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練完成之后，部署并應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的這一步至關(guān)重要，畢竟訓(xùn)練出來(lái)的模型不能只接受一些公開(kāi)數(shù)據(jù)集和榜單的檢驗(yàn)，還需要在真正的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下創(chuàng)造價(jià)值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
AC+AP的WLAN無(wú)線方案有應(yīng)用場(chǎng)景嗎？都有哪些？
2020-10-16 14:07:01
算法實(shí)現(xiàn)。這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造性的通過(guò)合并了監(jiān)督式學(xué)習(xí)（通過(guò)人類專家棋手的棋譜學(xué)習(xí)）和強(qiáng)化式學(xué)習(xí)（通過(guò)自我對(duì)弈的方式）來(lái)訓(xùn)練。沒(méi)有任何的超前搜索，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)通過(guò)自我對(duì)弈的方式模擬成千上萬(wàn)的對(duì)局并使
2017-06-06 18:25:55
，可以更智能地應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的相關(guān)領(lǐng)域中。方案搭建Firefly RK3399Pro開(kāi)源主板 + 單目攝像頭方案特點(diǎn)高性能AI處理器采用RK3399Pro高性能AI主板，ARM六核處理器架構(gòu)，主頻
2022-04-01 15:55:16
STM32 編譯后不能運(yùn)行項(xiàng)目場(chǎng)景：?jiǎn)栴}描述：原因分析：解決方案：不能運(yùn)行的其他幾個(gè)原因：項(xiàng)目場(chǎng)景：Keil MDK中創(chuàng)建STM32F103項(xiàng)目，可以編譯下載，但程序不能正常運(yùn)行。問(wèn)題描述：仿真調(diào)試
2021-08-24 07:32:09
UiPath的監(jiān)督和報(bào)告-Kibana
2020-05-25 09:46:20
本帖最后由 clip 于 2013-1-14 16:11 編輯
目前市場(chǎng)上已經(jīng)有單芯片實(shí)現(xiàn)HDMI轉(zhuǎn)VGA的方案（不帶Scaler的低成本方案），而且不止一家公司推出此類方案，但單芯片的VGA
2013-01-14 16:09:58
jlink的主要使用場(chǎng)景，有沒(méi)有可以替代的非硬件方案？
2023-10-07 09:00:45
把企業(yè)標(biāo)注好的數(shù)據(jù)加載到華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)中，該服務(wù)就可以快速自動(dòng)的訓(xùn)練出企業(yè)的業(yè)務(wù)模型，這樣就免除了模型訓(xùn)練的編程過(guò)程。比如在企業(yè)的生產(chǎn)場(chǎng)景，一般都有環(huán)境健康安全（EHS）檢查。以前企業(yè)的EHS檢查
2018-08-02 20:44:09
摘要： 概括F3經(jīng)典使用場(chǎng)景1. 人工智能深度學(xué)習(xí)客戶，推理應(yīng)用最近兩年，人工智能在全球掀起了巨大的應(yīng)用熱潮，除了互聯(lián)網(wǎng)巨頭，如Google，F(xiàn)acebook，Alibaba之外，涌現(xiàn)出
2018-05-17 20:33:28
的暮色，在海思芯片加持的攝像機(jī)下幀幀清晰分明，細(xì)節(jié)紋理飽滿豐富，真彩如實(shí)。超級(jí)寬動(dòng)態(tài)——動(dòng)態(tài)范圍提升12dB海思越影超級(jí)寬動(dòng)態(tài)技術(shù)，能夠基于價(jià)值目標(biāo)進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別自適應(yīng)多重曝光，對(duì)不同曝光時(shí)間的長(zhǎng)幀、中幀
2022-05-02 23:43:15
通信技術(shù)發(fā)展的日新月異,對(duì)深度覆蓋的要求越來(lái)越高.什么是TD-LTE深度覆蓋解決方案？這些方案有什么優(yōu)勢(shì)？
2019-08-14 07:35:24
摘要：深度學(xué)習(xí)是一個(gè)既可以處理特征、學(xué)習(xí)特征又可以實(shí)現(xiàn)最后的排序打分的一套整體解決方案，借助深度學(xué)習(xí)的解決方案，搜索推薦的工作方式將發(fā)生巨大的變化。想知道阿里巴巴如何將在搜索推薦領(lǐng)域下應(yīng)用深度學(xué)習(xí)
2018-05-08 16:28:04
為解決這問(wèn)題并提供高動(dòng)態(tài)范圍輸出含減少LED閃爍的方案，就需要采用創(chuàng)新的高電荷容量CMOS圖像傳感器，可以暴露足夠長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)捕獲脈沖光源而不會(huì)使場(chǎng)景的明亮區(qū)域達(dá)到飽和。而這方案正是安森美半導(dǎo)體在推出
2020-05-20 07:57:51
?！ ∪A為VDI存儲(chǔ)方案的亮點(diǎn) 為了對(duì)比華為OceanStor Dorado V3與傳統(tǒng)存儲(chǔ)陣列在VDI常用場(chǎng)景下的體驗(yàn)差異，構(gòu)建了如下環(huán)境對(duì)比測(cè)試： 通過(guò)對(duì)比業(yè)界主流產(chǎn)品最佳實(shí)踐數(shù)據(jù)，綜合華為
2018-11-29 11:41:44
分享一款不錯(cuò)的HT8731單節(jié)鋰電3.7V內(nèi)置自適應(yīng)動(dòng)態(tài)升壓15W單聲道F類音頻功放IC解決方案
2021-05-28 06:04:18
本文提出了一種基于嵌入式系統(tǒng)和Internet的FPGA動(dòng)態(tài)配置方案。
2021-05-27 06:38:55
消除方案和基于深度學(xué)習(xí)的降噪方案推出了通話降噪方案，利用該方案可以實(shí)時(shí)消除回聲及環(huán)境噪聲，并通過(guò)算法優(yōu)化提升語(yǔ)音信號(hào)的清晰度和逼真度，使得通話更加清晰、準(zhǔn)確，提高語(yǔ)音交流的效率和舒適性，為用戶提供更好
2023-08-22 17:36:33
在微功耗場(chǎng)景下，使用RCC是否比低功耗芯片的效率更高？設(shè)計(jì)例子：單火取電項(xiàng)目，從AC線取電取電，交流220V轉(zhuǎn)直流12V，再通過(guò)DC-DC方案，將12V轉(zhuǎn)為3.3V供Zigbee工作，該Zigbee
2016-06-17 13:50:42
的單目內(nèi)窺鏡定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)（下）
導(dǎo)讀
隨著現(xiàn)科技的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步，信息科技迅速發(fā)展，我們可從互聯(lián)網(wǎng)、電臺(tái)等媒體獲取大量信息?，F(xiàn)代信息的存儲(chǔ)、處理和傳輸變得越來(lái)越數(shù)字化。在人們的日常生活中，常用
2023-06-27 20:42:56
摘 要： 針對(duì)當(dāng)前高采樣率ADC成本高昂、采樣精度較低的問(wèn)題，提出了基于欠采樣的信號(hào)頻率估計(jì)方法，通過(guò)組合使用低速ADC，可以達(dá)到高速ADC的采樣效果。通過(guò)建立仿真對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示
2018-07-31 10:24:36
步驟2、派單平臺(tái)通知最新騎手步驟3、派單平臺(tái)同時(shí)通知商家商品售賣出去步驟4、騎手到指定的商家獲取商品步驟5、騎手配送到客戶所在地這個(gè)派單場(chǎng)景中，要解決幾個(gè)棘手的技術(shù)：整合多種資源，計(jì)算資源會(huì)涉及到
2018-01-25 11:46:07
本文轉(zhuǎn)載自 OpenHarmony TSC 《峰會(huì)回顧第4期 | 異構(gòu)計(jì)算場(chǎng)景下構(gòu)建可信執(zhí)行環(huán)境》
演講嘉賓 | 金意兒
回顧整理 | 廖濤
排版校對(duì) | 李萍萍
嘉賓簡(jiǎn)介
金意兒，華為可信計(jì)算
2023-08-15 17:35:09
求單軸雙輪自平衡車資料！
2013-04-26 10:07:10
求助 自平衡智能小車制作方案
2013-07-21 22:49:51
、智慧出行、運(yùn)動(dòng)健康五大場(chǎng)景下的創(chuàng)新體驗(yàn)，基于新的HarmonyOS開(kāi)發(fā)技術(shù)給開(kāi)發(fā)者構(gòu)筑更加高效便捷的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，并呈現(xiàn)了豐富的開(kāi)發(fā)者活動(dòng)。攜手打造面向高校的鴻蒙全場(chǎng)景開(kāi)發(fā)與教學(xué)創(chuàng)新解決方案以國(guó)產(chǎn)化教學(xué)和信
2022-11-09 10:22:09
【深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)-17】非監(jiān)督學(xué)習(xí)-Hierarchical clustering 層次聚類-python實(shí)現(xiàn)
2020-04-28 10:07:39
每一個(gè)要使用的琴弦是否符合外徑規(guī)格，單路測(cè)徑儀既可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)測(cè)量，也可實(shí)現(xiàn)靜態(tài)測(cè)量?！ ?b class="flag-6" style="color: red">單路測(cè)徑儀采用進(jìn)口光源、進(jìn)口CCD、高數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)、單片機(jī)等實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的外徑尺寸檢測(cè)，測(cè)量精度高，可對(duì)0.1~10mm
2018-10-29 09:48:10
每一個(gè)要使用的琴弦是否符合外徑規(guī)格，單路測(cè)徑儀既可實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)測(cè)量，也可實(shí)現(xiàn)靜態(tài)測(cè)量。 單路測(cè)徑儀采用進(jìn)口光源、進(jìn)口CCD、高數(shù)據(jù)測(cè)量系統(tǒng)、單片機(jī)等實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的外徑尺寸檢測(cè)，測(cè)量精度高，可對(duì)0.1~10mm
2018-11-22 09:34:46
藍(lán)牙單芯片方案
2021-01-06 07:17:04
今天看了下DFS。里面主要對(duì)ramfs的使用場(chǎng)景比較疑惑。掉電就沒(méi)了的。那請(qǐng)教下大家都是用在什么場(chǎng)景下呢？
2022-09-26 14:24:58
嗨，我在邏輯中使用單端口RAM模塊，深度為208896，長(zhǎng)度為12位。我想通過(guò)增加內(nèi)存深度和字長(zhǎng)來(lái)提高計(jì)算的精度。請(qǐng)讓我知道我的fpga的深度和寬度的兼容值。最大塊RAM存儲(chǔ)器的數(shù)據(jù)表是14,976 Kb。問(wèn)候，Tanay
2019-10-31 10:21:53
請(qǐng)問(wèn)一下什么是深度學(xué)習(xí)？
2021-08-30 07:35:21
求助大神，請(qǐng)問(wèn)若想求采集的振動(dòng)信號(hào)的自回歸模型估計(jì)（AR譜估計(jì)）來(lái)確定頻譜中譜峰出的中心頻率，該怎么編程？？？
2018-04-26 10:37:26
，Cgroup 支持我們對(duì)各個(gè)容器的 CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)和磁盤 IO 帶寬資源進(jìn)行隔離和限制，目前我們主要對(duì)容器的 CPU 資源進(jìn)行調(diào)整，同時(shí)在測(cè)試中探索在時(shí)分復(fù)用的場(chǎng)景下動(dòng)態(tài)調(diào)整 memory limit
2019-10-15 14:47:38
遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控解決方案中動(dòng)態(tài)IP技術(shù)的應(yīng)用是什么？
2021-05-31 06:52:08
４－ ２ 自 適應(yīng)選 擇相 應(yīng) ＣＦＡＲ 方案 。 本部分主 要仿 真二 維 多 策 略 恒 虛警檢測(cè) 算法在 均勻 雜波 、 多 目 標(biāo)干擾 與 雜 波邊緣 背景下 的 性能 ， 并 將 本方法
2018-02-28 09:19:59
參考 滑窗 內(nèi) 采 樣值分 為兩類 ， 具體實(shí)現(xiàn)步 驟如 下.ＳＯ － ＣＦＡＲ 算 法 （ 速度 維）為 了 避免雷達(dá) 目 標(biāo) 檢測(cè) 在距離 維產(chǎn)生漏 警 現(xiàn)象， 本課題在檢測(cè) 單 元 的速度維采用
2018-03-29 10:53:32
在微觀交通仿真系統(tǒng)中，三維虛擬交通場(chǎng)景主要研究靜態(tài)物體的構(gòu)建，對(duì)交通環(huán)境中各種動(dòng)態(tài)因素研究較少。該文探討虛擬交通場(chǎng)景中虛擬汽車的視覺(jué)感知行為和決策行為，給出視
2009-04-06 08:47:50
10 背景建模一直是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中的一個(gè)重要課題。該文提出一個(gè)適用于動(dòng)態(tài)背景的基于非參數(shù)估計(jì)的前景背景對(duì)比模型。模型通過(guò)核函數(shù)估計(jì)的方法模擬了像素點(diǎn)五維特征向量(彩色
2009-04-08 08:52:1818 基于單目深度估計(jì)的紅外圖像彩色化方法_戈曼
2017-03-17 10:13:010 針對(duì)場(chǎng)景標(biāo)注中如何產(chǎn)生良好的內(nèi)部視覺(jué)信息表達(dá)和有效利用上下文語(yǔ)義信息兩個(gè)至關(guān)重要的問(wèn)題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的多尺度深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督模型。與傳統(tǒng)多尺度方法不同，模型主要由兩個(gè)深度卷積網(wǎng)絡(luò)組成：首先網(wǎng)絡(luò)
2017-11-28 14:22:100 為了解決動(dòng)態(tài)參與介質(zhì)場(chǎng)景連續(xù)幀的實(shí)時(shí)繪制問(wèn)題，提出了一種基于光流場(chǎng)動(dòng)態(tài)參與介質(zhì)場(chǎng)景的繪制算法。首先，采用區(qū)域匹配的方法計(jì)算關(guān)鍵幀之間的光流場(chǎng)；然后，通過(guò)插值的方法計(jì)算中間幀之間的光流場(chǎng)，采用
2017-12-19 14:17:200 針對(duì)應(yīng)用在機(jī)器人三維（3D）場(chǎng)景感知測(cè)量中，Kinect深度圖的聯(lián)合雙邊濾波（JBF）存在降低原始場(chǎng)景深度信息精確度的制約性問(wèn)題，提出一種新的預(yù)處理算法。首先，通過(guò)構(gòu)建深度圖的測(cè)量和采樣模型，得到
2017-12-25 16:58:020 中科院和英國(guó)倫敦大學(xué)瑪麗女王學(xué)院的研究人員就生成視頻摘要提出了一種新方法，采用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，用深度摘要網(wǎng)絡(luò)（Deep Summarization Network，DSN）總結(jié)視頻。
2018-01-15 10:49:156753 
噪聲功率譜估計(jì)是語(yǔ)音增強(qiáng)算法的基本組成部分，傳統(tǒng)算法大多采用啟發(fā)式的估計(jì)方法，因而不能保證噪聲估計(jì)值的統(tǒng)計(jì)最優(yōu)。提出了一種基于極大似然的非監(jiān)督噪聲功率譜估計(jì)方法，采用隱馬爾可夫模型（ Hidden
2018-03-07 10:14:371 本文將主要介紹深度學(xué)習(xí)模型在美團(tuán)平臺(tái)推薦排序場(chǎng)景下的應(yīng)用和探索。
2018-04-02 09:28:1220675 
英偉達(dá)近期在GAN相關(guān)研究和應(yīng)用方面進(jìn)展迅猛，在前一陣的成果展示中，通過(guò)利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)及無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了場(chǎng)景間的四季轉(zhuǎn)換，通俗來(lái)說(shuō)，就是去除路旁的積雪或是為干枯的樹(shù)木補(bǔ)齊樹(shù)葉，這一成果也被其利用在自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)收集方面。
2018-05-16 15:55:002390 雙目匹配需要把左圖像素和右圖中其對(duì)應(yīng)像素進(jìn)行匹配，再由匹配的像素差算出左圖像素對(duì)應(yīng)的深度，而之前的單目深度估計(jì)方法均不能顯式引入類似的幾何約束。由于深度學(xué)習(xí)模型的引入，雙目匹配算法的性能近年來(lái)得到了極大的提升。
2018-06-04 15:46:4934042 
給定一段視頻，我們用基于視覺(jué)的動(dòng)作估計(jì)器預(yù)測(cè)每一幀演員的動(dòng)作qt。該動(dòng)作預(yù)測(cè)器是建立在人類網(wǎng)格復(fù)原這一工作之上的（akanazawa.github.io/hmr/），它用弱監(jiān)督對(duì)抗的方法訓(xùn)練動(dòng)作估計(jì)
2018-10-12 09:06:292561 無(wú)需相機(jī)參數(shù)、單目、以無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式從未標(biāo)記場(chǎng)景視頻中搞定深度圖！
2019-04-29 15:38:452467 下圖展示了這種方法的主要流程，首先需要從圖像中抽取目標(biāo)和對(duì)應(yīng)的反射區(qū)域，而后對(duì)特征進(jìn)行匹配，并基于這些信息進(jìn)行水面法向量估計(jì)和和反射場(chǎng)景的輻射估計(jì)，最后進(jìn)行立體匹配和深度計(jì)算；針對(duì)有波紋的水面，還需要對(duì)波浪進(jìn)行一定的矯正和三維波浪形狀估計(jì)。
2019-08-02 14:54:533842 
深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
2020-01-30 09:53:005546 
針對(duì)在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法下單幅圖像深度估計(jì)效果差、深度值獲取不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出了一種基于多孔卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ACNN）的深度估計(jì)模型。首先，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）逐層提取原始圖像的特征圖；其次，利用
2020-09-29 16:20:005 在這項(xiàng)工作中，視頻中的3D姿態(tài)可以通過(guò)全卷積模型來(lái)估計(jì)，具體是在二維關(guān)鍵點(diǎn)上通過(guò)空洞時(shí)間卷積的模型得到3D姿態(tài)。我們還介紹了一種不...
2020-12-08 22:54:05651 為提高真實(shí)場(chǎng)景下頭部姿態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性，提出一種采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)的頭部姿態(tài)估計(jì)方法。將深度殘差網(wǎng)絡(luò) Restnetl01作為主干網(wǎng)絡(luò)，引入優(yōu)化器提高深層卷積網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)的梯度穩(wěn)定性，使用RGB圖像并采用
2021-03-16 11:27:448 同時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）作為機(jī)器人領(lǐng)域的硏究熱點(diǎn)，近年來(lái)取得了快速發(fā)展，但多數(shù)SLAM方法未考慮應(yīng)用場(chǎng)景中的動(dòng)態(tài)或可移動(dòng)目標(biāo)。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種適用于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的SLAM方法。將基于深度學(xué)習(xí)
2021-03-18 10:39:3916 基于深度學(xué)習(xí)的二維人體姿態(tài)估計(jì)方法通過(guò)構(gòu)建特定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，將提取的特征信息根據(jù)相應(yīng)的特征融合方法進(jìn)行信息關(guān)聯(lián)處理，最終獲得人體姿態(tài)估計(jì)結(jié)果，因其具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值而受到研究人員的關(guān)注。從數(shù)據(jù)
2021-03-22 15:51:155 ，根據(jù)橋機(jī)計(jì)劃安排的配載任務(wù)，提出一種深度優(yōu)先且動(dòng)態(tài)深度多分支搜索的配載算法。在線下學(xué)習(xí)階段中通過(guò)歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)得到箱區(qū)狀態(tài)值函數(shù)，線上配載選箱時(shí)綜合值函數(shù)與各項(xiàng)約束條件通過(guò)動(dòng)態(tài)深度分支搜索的方式得到最佳決策。
2021-03-31 15:22:356 為了提高利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)單圖像深度信息的精確度，提出了一種采用自監(jiān)督卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行單圖像深度估計(jì)的方法。首先，該方法通過(guò)在編解碼結(jié)構(gòu)中引入殘差結(jié)構(gòu)、密集連接結(jié)構(gòu)和跳躍連接等方式改進(jìn)了單圖像深度
2021-04-27 16:06:3513 近年來(lái)人體姿態(tài)估計(jì)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，在視頻監(jiān)控、人機(jī)交互、智慧校園等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，采用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行二維人體姿態(tài)估計(jì)，相較于傳統(tǒng)需要人工設(shè)定特征的方法
2021-04-27 16:16:077 注塑瓶表面缺陷檢測(cè)是注塑成型工芑流程中的重要環(huán)節(jié)，但生產(chǎn)中存在缺陷的注塑瓶樣夲數(shù)量相對(duì)匱乏，使得應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行缺陷檢測(cè)時(shí)容易產(chǎn)生過(guò)擬合現(xiàn)象。針對(duì)上述問(wèn)題，文中提出并構(gòu)建一種半監(jiān)督
2021-05-18 14:24:132 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取方法提取的特征單一，且標(biāo)準(zhǔn)交叉熵?fù)p失函數(shù)未能較好處理數(shù)據(jù)集中正負(fù)樣本比例不均衡的情況。為此，提出一種基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程監(jiān)督關(guān)系抽取模型，通過(guò)改進(jìn)交叉熵聚焦
2021-05-24 17:06:083 多點(diǎn)協(xié)作聯(lián)合傳輸場(chǎng)景中的半動(dòng)態(tài)分簇方法
2021-06-24 14:25:3111 結(jié)合基擴(kuò)展模型和深度學(xué)習(xí)的信道估計(jì)方法
2021-06-30 10:43:3962 車輛系統(tǒng)動(dòng)態(tài)高級(jí)估計(jì)技術(shù)綜述
2021-07-18 09:19:210 ，基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景分割技術(shù)取得了突破性進(jìn)展，與傳統(tǒng)場(chǎng)景分割算法相比獲得分割精度的大幅度提升.首先分析和描述場(chǎng)景分割問(wèn)題面臨的3個(gè)主要難點(diǎn)：分割粒度細(xì)、尺度變化多樣、空間相關(guān)性強(qiáng);其次著重介紹了目前
2022-02-12 11:28:52435 本文由深蘭科學(xué)院撰寫(xiě)，文章將為大家細(xì)致講解一種有效的無(wú)監(jiān)督深度表示器（Mix2Vec），該方法可將異構(gòu)數(shù)據(jù)映射到統(tǒng)一的低維向量空間，避免混合異構(gòu)數(shù)據(jù)相似度度量偏差問(wèn)題。同時(shí)，該方法基于深度異構(gòu)
2022-03-24 17:22:111270 目前，基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)檢測(cè)在監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的幫助下取得了很大的成功。然而，在實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中，缺陷樣本的稀缺性、注釋成本以及缺陷先驗(yàn)知識(shí)的缺乏可能會(huì)導(dǎo)致基于監(jiān)督的方法失效。
2022-07-31 11:00:522303 作為最簡(jiǎn)單直接且不需要點(diǎn)云標(biāo)簽的三維場(chǎng)景重建方式，在這個(gè)工作中我們重點(diǎn)研究自監(jiān)督環(huán)視深度估計(jì)這個(gè)任務(wù)。
2022-10-10 16:53:06816 隨著深度學(xué)習(xí)的興起，深度半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。同時(shí)，包括Google、Meta和微軟等在內(nèi)的科技巨頭也認(rèn)識(shí)到了半監(jiān)督學(xué)習(xí)在實(shí)際場(chǎng)景中的巨大潛力。
2022-10-19 15:52:01452 自監(jiān)督單目深度估計(jì)不需要地面實(shí)況訓(xùn)練，近年來(lái)受到廣泛關(guān)注。設(shè)計(jì)輕量級(jí)但有效的模型非常有意義，這樣它們就可以部署在邊緣設(shè)備上。
2023-03-14 17:54:161500 單目深度估計(jì)分為兩個(gè)派系，metric depth estimation(度量深度估計(jì)，也稱絕對(duì)深度估計(jì))和relative depth estimation(相對(duì)深度估計(jì))。
2023-03-21 18:01:251754 本文討論常用的電源路徑管理方案，即動(dòng)態(tài)電源路徑管理（DPPM）。DPPM控制回路可以根據(jù)輸入源的電流能力和負(fù)載電流水平動(dòng)態(tài)調(diào)整充電電流，以實(shí)現(xiàn)給定電源和系統(tǒng)負(fù)載下的最短充電時(shí)間。有了DPPM，即使電池已深度放電，系統(tǒng)也可以在接入輸入源后立即獲得電力。另外，本文還討論了系統(tǒng)電壓的調(diào)節(jié)方法。
2023-07-12 15:18:39461 
我們非常高興地發(fā)布一個(gè)新的代碼示例，展示虹科AI深度相機(jī)SDK的驚人功能。只需6行源代碼，您就可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地估計(jì)和跟蹤人體姿態(tài)！我們最新的代碼示例使用AI機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)識(shí)別和跟蹤人體的關(guān)鍵點(diǎn)，使您能
2023-07-31 17:42:26553 
了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26638 在這些情況下, 傳感器自帶的噪聲、無(wú)紋理的黑暗區(qū)域和反光等不利因素都違反了基于監(jiān)督和自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的訓(xùn)練假設(shè)。自監(jiān)督方法無(wú)法建立學(xué)習(xí)深度所需的像素的對(duì)應(yīng)關(guān)系，而監(jiān)督方法則可能從傳感器真值中（如上圖中的 LiDAR 與 nuScenes 的數(shù)據(jù)樣本）中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)瑕疵。
2023-09-04 16:14:20334 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《Sentry ND網(wǎng)絡(luò)防御：實(shí)時(shí)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-09-13 10:19:210 操作域監(jiān)督（ODS） 操作域監(jiān)督功能模塊圖 操作域監(jiān)督模塊監(jiān)控與動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)相關(guān)的能力、狀態(tài)和情況，目的是確保自動(dòng)駕駛車輛在操作設(shè)計(jì)域及其他適用的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)約束下運(yùn)行。它使用兩個(gè)操作域表示實(shí)現(xiàn)運(yùn)行時(shí)
2023-10-04 18:19:00295 
深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)編碼器 、稀疏編碼等屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2023-10-09 10:23:42303 
系統(tǒng)解決方案，同時(shí)在論壇現(xiàn)場(chǎng)深度講解了近期發(fā)布的全場(chǎng)景儲(chǔ)能系統(tǒng)解決方案，彰顯了天合儲(chǔ)能的領(lǐng)先技術(shù)及卓越的儲(chǔ)能產(chǎn)品解決方案，現(xiàn)場(chǎng)備受關(guān)注。
2023-11-05 16:42:19488 本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計(jì)框架，名為GasMono，專門設(shè)計(jì)用于室內(nèi)場(chǎng)景。本方法通過(guò)應(yīng)用多視圖幾何的方式解決了室內(nèi)場(chǎng)景中幀間大旋轉(zhuǎn)和低紋理導(dǎo)致自監(jiān)督深度估計(jì)困難的挑戰(zhàn)。
2023-11-06 11:47:08149 
汽車必須接受全面的訓(xùn)練、測(cè)試和驗(yàn)證，以便能夠應(yīng)對(duì)復(fù)雜的場(chǎng)景，而這需要大量涵蓋此類場(chǎng)景的數(shù)據(jù)。 在現(xiàn)實(shí)世界中，收集此類場(chǎng)景數(shù)據(jù)要耗費(fèi)大量時(shí)間和成本。而現(xiàn)在，仿真提供了另一個(gè)可選方案。但要大規(guī)模生成復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景仍然
2023-12-16 16:05:01227 
可以看一下單目深度估計(jì)效果，這個(gè)深度圖的分辨率是真的高，物體邊界分割的非常干凈！這里也推薦工坊推出的新課程《單目深度估計(jì)方法：算法梳理與代碼實(shí)現(xiàn)》。
2023-12-17 10:01:16404 
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評(píng)論