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卷积神经网络cnn模型有哪些

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领...

2024-07-02 标签：模型深度学习 cnn 1.7k 0

如何利用一些小技巧实现SVM的增量式训练

同时根据测试精度，可以看出，通过添加第一次训练多得到的支持向量，而非将全体数据进行二次训练，能够达到同样的效果。

2024-04-25 标签：向量机 SVM 机器学习 1.6k 0

如何使用FPGA加速机器学习算法？

当前，AI因为其CNN（卷积神经网络）算法出色的表现在图像识别领域占有举足轻重的地位。基本的CNN算法需要大量的计算和数据重用，非常适合使用FPGA来实现。

2016-05-26 标签：FPGA AI CNN 1.6k 1

如何使用卷积神经网络去检测翻拍图片？

当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，即所谓的摩尔纹。

2023-04-04 标签：传感器 cnn 卷积神经网络 1.6k 0

基于统一BEV表征的多任务多传感器融合技术

Lidar-To-Camera: 将激光雷达点云投影到图像上，使用2D CNN算法来完成数据处理。它会造成严重的几何扭曲(如下图a)，影响3D Obje...

2023-09-15 标签：传感器激光雷达 cnn 1.6k 0

如何选择神经网络种类

在人工智能和机器学习领域，选择适合的神经网络种类是构建高效、准确模型的关键步骤。这一过程涉及对任务类型、数据特性、计算资源及模型性能要求等多方面的综合考虑。

2024-07-24 标签：人工智能机器学习 cnn 1.6k 0

基于CNN的图像超分辨率示例

考虑单个低分辨率图像，首先使用双三次插值将其放大到所需的大小，这是执行的唯一预处理。将插值图像表示为Y。我们的目标是从Y中恢复与真实高分辨率图像X尽可能...

2024-03-11 标签：计算机视觉超分辨率 cnn 1.6k 0

深度学习与图神经网络学习分享：CNN经典网络之-ResNet

深度学习与图神经网络学习分享：CNN 经典网络之-ResNet resnet 又叫深度残差网络图像识别准确率很高，主要作者是国人哦深度网络的退化问题...

2022-10-12 标签：神经网络深度学习 cnn 1.5k 0

术开发一种硬件高效的RepGhost模块

特征复用技术是指：通过简单地连接来自不同层的已有的一些特征图，来额外获得一些其他的特征

2022-11-24 标签：gpu 机器学习 cnn 1.5k 0

想要实现FPGA的CNN加速需要考虑以下内容

网上对于FPGACNN加速的研究已经很多了，神经网络的硬件加速似乎已经满大街都是了，这里我们暂且不讨论谁做的好谁做的不好，我们只是根据许许多多的经验来总...

2019-02-14 标签：FPGA CNN 1.5k 0

基于深度学习的可解释特征准确预测混凝土抗压强度

基于深度学习的可解释特征准确预测混凝土抗压强度 Accurate prediction of concrete compressive strength...

2022-09-06 标签：深度学习 cnn 1.5k 0

在MAX78000上开发功耗优化应用

MAX78000为超低功耗微控制器，具有专用卷积神经网络（CNN）加速器。这种架构能够在能源受限的环境中开发非常节能的 AI 应用程序。MAX78000...

2023-06-16 标签：微控制器 cnn RISC-V 1.5k 0

NLP模型中RNN与CNN的选择

在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）是两种极为重要且广泛应用的网络结构。它们各自具有独特的优势，适用于处理不同类...

2024-07-03 标签：cnn 自然语言处理卷积神经网络 1.4k 0

为什么传统CNN在纹理分类数据集上的效果不好？

在机器视觉任务中，将纹理分析与深度学习结合使用，对于获得更好的结果起到了重要作用。

2023-06-06 标签：神经网络人工智能 FMD 1.3k 0

基于机器视觉技术的人车路特征提取中的应用案例

MSA-CNN模型结构基于多尺度注意力机制的卷积网络模型（MSA-CNN）包括三个模块，分别是多尺度卷积模块、特征强化模块和分类模型，其中多尺度卷积模...

2023-10-20 标签：机器视觉 MSA cnn 1.3k 0

Apple提出FastViT：快速卷积和Transformer混合架构

进一步使用大核卷积使得 FastViT 精度得到提升，而且不怎么影响延时。在移动设备和 ImageNet 数据集上的精度相同的前提下，FastViT 比...

2023-09-20 标签：架构数据集 cnn 1.3k 0

PyTorch教程-14.8。基于区域的 CNN (R-CNN)

14.8。基于区域的 CNN (R-CNN)¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the ...

2023-06-05 标签：cnn pytorch 1.2k 0

用于多目标的检测与识别的YOLO卷积神经网络

R-CNN在训练和测试是需要对每一个图像中每一个proposal进行一遍CNN前向特征提取，如果是2000个propsal,需要2000次前向CNN特征...

2022-12-26 标签：cnn 深度图像卷积神经网络 1.2k 0

结合计算机视觉深入理解视觉Transformer技术

一般讲解transformer都会以机器翻译任务为例子讲解，机器翻译任务是指将一种语言转换得到另一种语言，例如英语翻译为中文任务。

2023-02-09 标签：计算机视觉 cnn Transformer 1.2k 0

PyTorch教程-14.12. 神经风格迁移

14.12. 神经风格迁移¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the notebook ...

2023-06-05 标签：cnn pytorch 1.1k 0

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IoT是Internet of Things的缩写，字面翻译是“物体组成的因特网”，准确的翻译应该为“物联网”。物联网（Internet of Things）又称传感网，简要讲就是互联网从人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成电路，芯体尺寸为32位，程序存储器容量是64KB，需要电压2V~3.6V，工作温度为-40°C ~ 85°C。
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数字隔离技术常用于工业网络环境的现场总线、军用电子系统和航空航天电子设备中，尤其是一些应用环境比较恶劣的场合。数字隔离电路主要用于数字信号和开关量信号的传输。另一个重要原因是保护器件（或人）免受高电压的危害。本文详细介绍了数字隔离器工作原理及特点，选型及应用，各类数字隔离器件性能比较等内容。
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