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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Networks),是深度學(xué)習(xí)(deep learning)的代表算法之一。
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基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)跟蹤方法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)模型用于將被跟蹤目標(biāo)與其周圍背景區(qū)分開來的跟蹤器可以獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果,而CNN模型的模板匹配通常會更快。
2022-11-29 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1509 0
基于卷積的基礎(chǔ)模型InternImage網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析
近年來大規(guī)模視覺 Transformer 的蓬勃發(fā)展推動了計算機(jī)視覺領(lǐng)域的性能邊界。視覺 Transformer 模型通過擴(kuò)大模型參數(shù)量和訓(xùn)練數(shù)據(jù)從而擊...
2022-11-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)視覺算子 895 0
詳細(xì)介紹一些CNN模型的設(shè)計理論和關(guān)鍵設(shè)計點(diǎn)
一般來說,分類問題是計算機(jī)視覺模型的基礎(chǔ),它可以延申解決更復(fù)雜的視覺問題,例如:目標(biāo)檢測的任務(wù)包括檢測邊界框并對其中的對象進(jìn)行分類。而分割的任務(wù)則是對圖...
2022-11-17 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4856 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用分析
【源碼】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Tensorflow文本分類中的應(yīng)用
2022-11-14 標(biāo)簽:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 793 0
設(shè)計一個U形高分辨率網(wǎng)絡(luò)(U-HRNet)
高分辨率和高級語義表示對于密集預(yù)測都至關(guān)重要。從經(jīng)驗(yàn)上看,低分辨率特征地圖通常實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的語義表示,而高分辨率特征地圖一般可以更好地識別邊緣等局部特征,但...
2022-11-07 標(biāo)簽:FCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2586 0
一種融合基于相機(jī)的姿態(tài)估計和IMU傳感器的步態(tài)分析方法
步速、步長和關(guān)節(jié)運(yùn)動學(xué)等步態(tài)指標(biāo)是臨床環(huán)境中步態(tài)障礙患者的關(guān)鍵評估參數(shù)。步態(tài)的時空和運(yùn)動學(xué)參數(shù)已被用于評估神經(jīng)系統(tǒng)疾病的治療效果,并預(yù)測老年人摔倒的風(fēng)險。
一種使用transformer架構(gòu)的新型線段描述符
雖然在SLAM和SFM中,特征點(diǎn)已經(jīng)被廣泛研究,但在圖像中分布不均勻的特征點(diǎn)可能會導(dǎo)致不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確的姿態(tài)估計。
然后,查詢集利用原型生成相應(yīng)的查詢表示。最后,通過測量每個原型表示與相應(yīng)查詢表示之間的距離來進(jìn)行類別預(yù)測。
2022-11-01 標(biāo)簽:ACD分類器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1366 0
使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出,可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。
2022-09-21 標(biāo)簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1006 0
圖解:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理解析
圖解:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)原理解析 源自:數(shù)學(xué)中國 過去我們已經(jīng)知道被稱為緊密連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元被分成若干組,形成連續(xù)的層。每一個這樣的神經(jīng)元...
2022-09-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1913 0
深度學(xué)習(xí)算法可以更精準(zhǔn)的識別出崩邊等生產(chǎn)隱患,即杜絕由于玻璃碎片導(dǎo)致的產(chǎn)線停機(jī),也杜絕識別錯誤帶來的誤報警,從而提升生產(chǎn)效率。
2022-09-15 標(biāo)簽:液晶面板計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 2781 0
基于YOLO深度學(xué)習(xí)模型的鋁型材表面缺陷識別技術(shù)
對于大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過特征提取網(wǎng)絡(luò)獲取圖像最終的特征圖后,直接在該特征圖上進(jìn)行預(yù)測。這種方式僅能獲取圖像中單一尺度的語義信息,識別的尺度范圍有限
2022-09-08 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2161 0
基于PIC32MZ EF MCU的驅(qū)動視頻監(jiān)控系統(tǒng)
PIC32MZ EF 的其他有用方面包括其集成的 10/100 Mbit 以太網(wǎng) MAC 和大量系統(tǒng)接口(品種和數(shù)量在某種程度上取決于封裝和引腳分配……...
2022-08-30 標(biāo)簽:mcu圖像傳感器視頻監(jiān)控 1267 0
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNS)解析
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出,可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。
2022-08-10 標(biāo)簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.0萬 0
使用 C 語言的OpenCL 2a并行編程擴(kuò)展來補(bǔ)充基于 FPGA 的 CNN 加速應(yīng)用程序的開發(fā)。適用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 FPGA 器件的一個示例是英特...
2022-08-02 標(biāo)簽:fpga人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3097 0
如何在 MCU 上實(shí)現(xiàn) DS-CNN KWS
ARM 通過其對 ARM Cortex 微控制器軟件接口標(biāo)準(zhǔn) (CMSIS) 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (NN) 擴(kuò)展提供了一種替代方法。
2022-08-02 標(biāo)簽:mcuarm機(jī)器學(xué)習(xí) 3847 0
應(yīng)用于ORL人臉數(shù)據(jù)庫的人臉識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方案
本文所設(shè)計的網(wǎng)絡(luò)對ORL人臉數(shù) 據(jù)庫中的識別率提高1.25%,樣本識別率提升0.25%。
2022-07-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3614 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 基于LeNet5實(shí)現(xiàn)的手寫字符識別
前文中,我們介紹了一些傳統(tǒng)計算機(jī)視覺的算法,包括降噪濾波、二值化、縮放、銳化等,最終我們在FPGA上實(shí)現(xiàn)了實(shí)時的運(yùn)動目標(biāo)跟蹤算法。近些年基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)...
2022-05-16 標(biāo)簽:fpgamatlab卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7429 0
Verilog/FPGA開源項(xiàng)目卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
CNN 是多層感知器的正則化版本。多層感知器通常表示全連接網(wǎng)絡(luò),即一層中的每個神經(jīng)元都連接到下一層中的所有神經(jīng)元。這些網(wǎng)絡(luò)的“完全連通性”使它們?nèi)菀走^度...
2022-05-16 標(biāo)簽:濾波器cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8377 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)_卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程
輸入層。輸入層是整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,在處理圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,它一般代表了一張圖片的像素矩陣。比如在圖6-7中,最左側(cè)的三維矩陣的長和寬代表了圖像的大...
2021-05-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.0萬 0
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