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標(biāo)簽 > 卷積網(wǎng)絡(luò)
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經(jīng)典卷積網(wǎng)絡(luò)模型在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,尤其是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中,扮演著舉足輕重的角色。這些模型通過(guò)不斷演進(jìn)和創(chuàng)新,推動(dòng)了圖像處理、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成、語(yǔ)義分割...
2024-07-11 標(biāo)簽:模型網(wǎng)絡(luò)模型卷積網(wǎng)絡(luò) 304 0
視覺(jué)Transformer基本原理及目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用
視覺(jué)Transformer的一般結(jié)構(gòu)如圖2所示,包括編碼器和解碼器兩部分,其中編碼器每一層包括一個(gè)多頭自注意力模塊(self-attention)和一個(gè)...
2024-04-03 標(biāo)簽:解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Transformer 2631 0
為什么要優(yōu)化可泊空間預(yù)測(cè)算法?泊車(chē)Freespace檢測(cè)方法如何優(yōu)化?
基于視覺(jué)的環(huán)視可用空間檢測(cè)是自動(dòng)停車(chē)輔助(APA)的基本任務(wù)之一。
2023-11-29 標(biāo)簽:解碼器計(jì)算機(jī)視覺(jué)FCN 643 0
首先使用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取輸入圖像特征圖,然后使用分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)、回歸網(wǎng)絡(luò)、中心度網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征圖上的所有特征點(diǎn)逐個(gè)進(jìn)行檢測(cè),分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)輸出原圖上以此特征點(diǎn)為中心...
2023-09-28 標(biāo)簽:函數(shù)表面缺陷檢測(cè)卷積網(wǎng)絡(luò) 390 0
由于數(shù)碼相機(jī)做過(guò)了寬動(dòng)態(tài)處理,對(duì)普通數(shù)碼照片進(jìn)行歸一化,可以簡(jiǎn)單的將0-255線(xiàn)性映射到0-1。而醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像則不能簡(jiǎn)單的利用最小最大像元值歸一化...
2023-09-18 標(biāo)簽:傳感器數(shù)碼相機(jī)遙感圖像 344 0
論文提出了一種基于卷積和VIT的混合網(wǎng)絡(luò),利用Transformers捕獲遠(yuǎn)程依賴(lài)關(guān)系,利用cnn提取局部信息。構(gòu)建了一系列模型cmt,它在準(zhǔn)確性和效率...
2023-09-08 標(biāo)簽:CMT位置編碼器卷積網(wǎng)絡(luò) 992 0
基于無(wú)人機(jī)高光譜遙感的荒漠草原覆蓋度提取方法研究
引言 草原生態(tài)系統(tǒng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展、計(jì)劃到2025年和2035年 草原綜合植被蓋度要分別達(dá)到57%和60%以 上,但目前部分區(qū) 域的草原生態(tài)系統(tǒng)承...
2023-09-01 標(biāo)簽:遙感無(wú)人機(jī)高光譜 1320 0
計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的九種深度學(xué)習(xí)技術(shù)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)中仍有許多具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題需要解決。然而,深度學(xué)習(xí)方法正在針對(duì)某些特定問(wèn)題取得最新成果。 在最基本的問(wèn)題上,最有趣的不僅僅是深度學(xué)習(xí)模型的表...
2023-08-21 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 496 0
基于八叉樹(shù)形式的三維卷積網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征
1 前言 大多數(shù)現(xiàn)有的3D網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)通過(guò)稠密且規(guī)則的三維體素網(wǎng)格來(lái)代替2D像素陣列,并使用3D卷積和池化操作來(lái)處理該網(wǎng)格。然而,對(duì)于稠密的三維數(shù)據(jù),計(jì)算和...
2023-08-21 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)三維 616 0
介紹一種自動(dòng)駕駛汽車(chē)中可行駛區(qū)域和車(chē)道分割的高效輕量級(jí)模型
本文介紹了TwinLiteNet:一種自動(dòng)駕駛汽車(chē)中可行駛區(qū)域和車(chē)道分割的高效輕量級(jí)模型。語(yǔ)義分割是自動(dòng)駕駛中理解周?chē)h(huán)境的一項(xiàng)常見(jiàn)任務(wù)。
2023-08-03 標(biāo)簽:嵌入式系統(tǒng)FPS自動(dòng)駕駛 1146 0
類(lèi)別:電子資料 2023-06-14 標(biāo)簽:圖像恢復(fù)Versal卷積網(wǎng)絡(luò) 193 0
PyTorch教程14.11之全卷積網(wǎng)絡(luò)立即下載
類(lèi)別:電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽:cnnpytorch卷積網(wǎng)絡(luò) 271 0
PyTorch教程8.8之設(shè)計(jì)卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)立即下載
類(lèi)別:電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽:NASpytorch卷積網(wǎng)絡(luò) 187 0
PyTorch教程8.7之密集連接網(wǎng)絡(luò)(DenseNet)立即下載
類(lèi)別:電子資料 2023-06-05 標(biāo)簽:pytorch卷積網(wǎng)絡(luò) 315 0
結(jié)合VGG和FCN的出租車(chē)多區(qū)域訂單預(yù)測(cè)模型立即下載
類(lèi)別:模型|Macromodel 2021-03-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型卷積網(wǎng)絡(luò) 582 0
一種采用深度殘差網(wǎng)絡(luò)的頭部姿態(tài)估計(jì)方法立即下載
類(lèi)別:人工智能 2021-03-16 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 688 0
一種SFDG肺結(jié)節(jié)良惡性識(shí)別分類(lèi)模型立即下載
類(lèi)別:醫(yī)療電子 2021-03-16 標(biāo)簽:算法模型卷積網(wǎng)絡(luò) 653 0
加強(qiáng)人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的Faster-RCNN模型立即下載
類(lèi)別:模型|Macromodel 2021-03-11 標(biāo)簽:模型人臉識(shí)別卷積網(wǎng)絡(luò) 593 0
幻方量化發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)開(kāi)源MoE大模型—DeepSeekMoE
幻方量化旗下組織深度求索發(fā)布了國(guó)內(nèi)首個(gè)開(kāi)源 MoE 大模型 —— DeepSeekMoE,全新架構(gòu),免費(fèi)商用。
2024-01-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能路由卷積網(wǎng)絡(luò) 1291 0
把CNN的工作過(guò)程畫(huà)得明明白白,幫助萌新輕松入
最近,來(lái)自佐治亞理工學(xué)院與俄勒岡州立大學(xué)的研究者們,考慮到初學(xué)者和非專(zhuān)業(yè)人士的學(xué)習(xí)痛點(diǎn),合作開(kāi)發(fā)出了一款卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交互式可視化工具——CNN 解釋器(...
2020-06-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積網(wǎng)絡(luò) 3835 0
是什么使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變成圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
這是一種很靈活的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它囊括了很多其他的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。例如,如果沒(méi)有邊,那么它就會(huì)變成一個(gè)集合;如果只有“垂直”邊,其中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)都相連,那么我們就有...
2020-04-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)卷積網(wǎng)絡(luò) 1837 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別物體上的能力怎樣
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常善于識(shí)別物體,但是當(dāng)涉及到他們的相互作用的推理時(shí),即使是最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在努力。
2020-04-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積網(wǎng)絡(luò) 787 0
卷積網(wǎng)絡(luò)最新研究:通過(guò)AutoML和模型規(guī)?;嵘扰c效率
每個(gè)維度上都有提升的空間
2019-06-04 標(biāo)簽:谷歌卷積網(wǎng)絡(luò) 2637 0
效率網(wǎng)絡(luò):比現(xiàn)有卷積網(wǎng)絡(luò)小84倍,比GPipe快6.1倍
谷歌AI研究部門(mén)華人科學(xué)家再發(fā)論文《EfficientNet:重新思考CNN模型縮放》
2019-06-04 標(biāo)簽:谷歌卷積網(wǎng)絡(luò) 2477 0
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