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• 深度学习技术应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战

  目标视觉检测的根本问题是估计特定类型目标出现在图像中的哪些位置.如图 1所示, 目标视觉检测技术在流程上大致分为三个步骤:区域建议(Region proposal)、特征表示(Feature representation)和区域分类(Region classification)....

  2865次阅读 · 0评论 计算机视觉深度学习

• AI边缘计算用于工业视觉识别场景解析

  人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人的学习行为，是人工智能的核心。...

  1718次阅读 · 0评论 AI视觉识别机器学习边缘计算

• 基于处理器KNL和FPGA的深度学习算法搭建

  1965年摩尔定律提出后，我们开始依次进入1965-2005年的单核CPU时代；2006至如今的多核CPU时代；2012至如今的多核英特尔MIC时代。...

  955次阅读 · 0评论 cpu摩尔定律深度学习

• ChatGPT的性能卓越的主要原因 ChatGPT原理解析

  基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能...

  1702次阅读 · 0评论 机器人机器学习迁移学习ChatGPT

• 基于机器视觉的车牌识别系统

  本系统在矩阵煤炭称重系列软件的基础上，适应当前行进列车货运管理自动化需求，应用视频关键帧提取、神经网络、图像识别等关键技术，采用自主研发训练的深度学习模型，整体提升系统在动态、不同气候、不同光照环境下的适应能力，提高准确识别率。...

  1142次阅读 · 0评论 图像处理人工智能

• 神经网络是否会取代机器学习？机器学习世界的版图介绍

  抛开所有和人工智能(AI)有关的扯淡成分，机器学习唯一的目标是基于输入的数据来预测结果，就这样。所有的机器学习任务都可以用这种方式来表示，否则从一开始它就不是个机器学习问题。...

  553次阅读 · 0评论 机器学习

• 深度解析计算机视觉的​语义分割网络技术

  与分类不同的是，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割，图像语义分割是像素级别的任务，但是由于CNN在进行convolution和pooling过程中丢失了图像细节，即feature map size逐渐变小，所以不能很好地指出物体的具体轮廓、指出每个像素具体属于哪个物体，无法做到精确的...

  933次阅读 · 0评论 计算机视觉cnn

• 推动机器学习六大趋势介绍

  从 AWS 的角度来看，负责任的人工智能需要具备几个关键属性。系统需要公平，无论种族、宗教、性别和其他用户属性如何，对所有用户平等运作。ML 系统还需要可解释，以便组织了解模型的运作方式。还需要治理机制，以确保负责任的人工智能得到实践。...

  488次阅读 · 0评论 人工智能机器学习

• RGB-D Camera深度相机主流方案对比

  最大的问题在于实现算法需要很高的计算资源，导致实时性很差，而且基本跟分辨率，检测精度挂钩。也就是说，分辨率越高，要求精度越高，则计算越复杂，同时，纯双目方案受光照，物体纹理性质影响。...

  1954次阅读 · 0评论 深度相机

• 基于深度学习的低光照增强技术解析

  训练数据采用的是用PS调整过的高质量图像和对应的合成低光照图像（随机减少亮度、对比度，伽马校正）。损失函数为带正则项的误差矩阵的F-范数平方，即误差平方和。...

  1370次阅读 · 0评论 成像系统深度学习

• 一种新神经网络或将启动第三次人工智能浪潮

  Hinton 表示，这种设计要求意味着数字计算机已经错过了「硬件的各种可变、随机、不稳定、模拟和不可靠特性」，而这些特性可能对我们非常有用。...

  521次阅读 · 0评论 神经网络人工智能深度学习

• 基于深度学习的目标检测方法

  为验证本文算法对不同大小目标的检测精度, 实验中随机选取100张图片, 其中包含198个目标, 将其分为大、中、小三类. 由于该网络的输入图像尺寸为300××300, 将图像中的检测目标按照其面积占图像总面积的比例分为三类。...

  2028次阅读 · 0评论 SSD计算机视觉深度学习

• 四大基础技术助推脑机接口蓬勃发展

  脑机接口技术是人与机器、人与人工智能交互的终极手段，也是连接数字虚拟世界和现实物理世界的核心基础支撑技术之一，同时其与量子计算、云计算、大数据等信息通信（ICT）技术的结合将成为各领域新的重要研究方向。...

  784次阅读 · 0评论 神经网络云计算脑机接口量子计算

• 深度解析机器学习的“黑魔法”

  所有的经典算法，例如多项式逼近、小波逼近，都饱受维度灾难之害。很明显，机器学习的成功告诉我们，在高维问题中，深度神经网络的表现比经典算法好很多。...

  636次阅读 · 0评论 语音识别机器学习

• 人工智能或可助力矩阵乘法运算原理解析

  矩阵乘法是所有数学中最基本和最普遍的运算之一。要将一对 n×n 矩阵相乘，每个矩阵都有 n^2 个元素，你可以将这些元素以特定组合相乘并相加以生成乘积，即第三个 n×n 矩阵。将两个 n×n 矩阵相乘的标准方法需要 n^3 次乘法运算，因此，例如，一个 2×2 矩阵需要八次乘法。...

  1564次阅读 · 0评论 神经网络人工智能

• 基于CNN的点线联合优化估计相机姿态

  提出了一种线检测CNN（VLSE），其利用了新颖的线段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷积块。...

  777次阅读 · 0评论 cnn卷积神经网络

• 如何用最简单的语言讲解机器学习

  抛开所有和人工智能(AI)有关的扯淡成分，机器学习唯一的目标是基于输入的数据来预测结果，就这样。所有的机器学习任务都可以用这种方式来表示，否则从一开始它就不是个机器学习问题。...

  812次阅读 · 0评论 人工智能机器学习

• 浅谈夜视环境下的图像处理技术

  计算成像能力通常体现在摄像机的核心处理器的ISP（Image Signal Processing)能力上，通过算力换图像等方式提升摄像机对图像的处理能力，以达到最佳的成像效果。这个也是智能摄像机的产业发展趋势。...

  943次阅读 · 0评论 图像传感器AI光信号深度学习

• 基于深度学习的三维点云配准方法

  基于深度学习的三维点云配准方法成为研究的主流，并随之诞生了DeepVCP、DGR、Predator等著名的方法。...

  2369次阅读 · 0评论 深度学习

• 基于深度学习的视觉目标跟踪方法

  卷积神经网络（CNN）模型用于将被跟踪目标与其周围背景区分开来的跟踪器可以获得更准确的结果，而CNN模型的模板匹配通常会更快。...

  1684次阅读 · 0评论 深度学习卷积神经网络
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