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标签 > 卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
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为什么需要分割？U-Net能提供什么？U-Net和自编码器的区别
U-Net是一种卷积神经网络（CNN）方法，由Olaf Ronneberger、Phillip Fischer和Thomas Brox于2015年首次提...
在神经网络建模中，经常会出现关于神经网络应该有多复杂的问题，即它应该有多少层，或者它的滤波器矩阵应该有多大。这个问题没有简单的答案。与此相关，讨论网络过...
MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，这是一种先进的片上系统。它能够以超低功耗为资源受限的边缘设备或物联网应用提供神经网络。
使用Python卷积神经网络(CNN)进行图像识别的基本步骤
Python 卷积神经网络（CNN）在图像识别领域具有广泛的应用。通过使用卷积神经网络，我们可以让计算机从图像中学习特征，从而实现对图像的分类、识别和分...
2023-11-20 标签：图像识别pythontensorflow 1936 0
自动驾驶有可能大大减少交通事故、道路拥堵以及相关的经济损失。安全的自动驾驶需要检测周围的障碍物、移动物体并识别可驾驶区域。
随着大数据时代的来临，各类信息资源的轻易获取使得深度学习的应用也越来越广泛。特别是在卷积神经网络中，图片被深度卷积和池化之后，隐含层能够表现出比手动获取...
工业制造领域中，产品质量的保证是至关重要的任务之一。然而，人工的检测方法不仅费时费力，而且容易受到主观因素的影响，从而降低了检测的准确性和一致性。近年来...
卷积神经网络的最基本结构有卷积层跟池化层，一般情况下，池化层的作用一般情况下就是下采样与像素迁移不变性。根据步长区分，池化可以分为重叠池化与区域池化，图示如下：
机器学习技术已被广泛接受，并且很适合此类分类问题。基于卷积神经网络的双重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬变换进行第一次特征提取，然后将此特征输...
卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）是一种直接从数据中学习的深度学习网络架构。 CNN 特别适合在图像中寻找模式以识别对象、类和类别。它们也能很...
人类依靠皮肤真皮层中的感受器和与其相连的神经元网络来实现触觉感知。这些感受器能够检测来自外部的各种物理刺激（如触摸、压力、温度变化等），并通过神经元网络...
实例分割问题，主要障碍在于点云本身是无序、非结构化和非均匀的。广泛使用的卷积神经网络需要对三维点云进行体素化处理，从而产生高昂的计算和内存成本。
作者在各种数据集上评估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 标签：神经网络深度学习Transformer 194 0
光流计算作为计算机视觉的一个长期基本任务，其重要性显而易见。由于运动视觉处理的特殊性，光流作为后面高级视觉处理的输入，对其准确度、实时性都有着极高的要求...
在光强传感方面，人类的视觉机制和大脑识别有望得到应用。大量的研究表明环境因素影响人的脑电图。特别是光照条件对脑电图的影响较大，即光照对脑电图的影响是存在的。
随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本文基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其对人工智能和机器学习...
前文《卷积神经网络简介：什么是机器学习？》中，我们比较了在微控制器中运行经典线性规划程序与运行CNN的区别，并展示了CNN的优势。我们还探讨了CIFAR...
利用电子编码和衍射解码通过随机未知扩散体进行光信息传输 该混合模型通过监督学习进行训练，将基于卷积神经网络(CNN)的电子编码器与物理制备的协同优化的透...
NVIDIA Research在CVPR上赢得自动驾驶创新奖
新研究成果带来实现安全自动驾驶系统所需的先进 3D Occupancy 预测。
神经网络模型(Neural Network Model)是指一种数学模型，可以模拟和学习人脑神经元之间的信号传递过程，用于解决各种问题，如分类、回归、图...
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