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標簽 > 數(shù)據(jù)集
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ORB-SLAM3雖是當前最先進的SLAM之一,但由于使用傳統(tǒng)的ORB(定向FAST和旋轉BRIEF)特征,在尺度、旋轉和光照發(fā)生顯著變化時可能會表現(xiàn)出局限性。
2025-07-14 標簽:SLAM數(shù)據(jù)集深度學習 215 0
恩智浦eIQ Time Series Studio工具使用教程之數(shù)據(jù)智能
Hello 大家好,今天繼續(xù)為大家?guī)韊IQ Time Series Studio系列講解,上期咱們講到“Utilities”模塊中的“Data Lab...
端到端自動駕駛框架實現(xiàn)了感知與規(guī)劃的無縫集成,但通常依賴于一次性軌跡預測,這可能導致控制不穩(wěn)定,并且對單頓感知中的遮擋問題較為敏感。為解決這一問題,我們...
2025-03-18 標簽:模型數(shù)據(jù)集自動駕駛 946 0
作者:算力魔方創(chuàng)始人/英特爾創(chuàng)新大使劉力 之前我們分享了《從零開始訓練一個大語言模型需要投資多少錢》,其中高昂的預訓練費用讓許多對大模型預訓練技術感興趣...
2025-02-19 標簽:數(shù)據(jù)集大模型LLM 999 0
主動學習在圖像分類技術中的應用:當前狀態(tài)與未來展望
本文對近年來提出的主動學習圖像分類算法進行了詳細綜述,并根據(jù)所用樣本數(shù)據(jù)處理及模型優(yōu)化方案,將現(xiàn)有算法分為三類:基于數(shù)據(jù)增強的算法,包括利用圖像增廣來擴...
2024-11-14 標簽:圖像分類數(shù)據(jù)集深度學習 1284 0
這篇文章提出了一種新穎的目標跟蹤方法SFTrack,針對無人機(UAV)視頻中的獨特挑戰(zhàn),采用了三種簡單有效的策略,尤其是在處理低置信度檢測、小規(guī)模物體...
2024-11-01 標簽:相機無人機數(shù)據(jù)集 883 0
隨著計算和數(shù)據(jù)處理變得越來越分散和復雜,AI 的重點正在從初始訓練轉向更高效的AI 推理。Meta 的 Llama3 是功能強大的公開可用的大型語言模型...
2024-07-18 標簽:處理器AI數(shù)據(jù)集 1017 0
圖像識別算法的測試方法是一個廣泛而深入的話題,涉及到多個方面。 數(shù)據(jù)集的選擇 : 標準數(shù)據(jù)集 :使用廣泛認可的數(shù)據(jù)集,如MNIST、CIFAR-10、I...
2024-07-16 標簽:圖像識別模型數(shù)據(jù)集 1173 0
卷積神經網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks, CNNs)通常被用來處理具有顯著空間層次結構的數(shù)據(jù),特別是圖像和視頻數(shù)據(jù)。它...
2024-07-11 標簽:圖像識別模型數(shù)據(jù)集 1575 0
在這篇文章中,我們將討論如何使用MATLAB創(chuàng)建預測模型。MATLAB(矩陣實驗室)是一種用于數(shù)值計算、可視化和編程的高級編程語言和交互式環(huán)境。它廣泛應...
在本文中,我們將介紹如何在PyCharm中訓練數(shù)據(jù)集。PyCharm是一款流行的Python集成開發(fā)環(huán)境,提供了許多用于數(shù)據(jù)科學和機器學習的工具。 1....
2024-07-11 標簽:數(shù)據(jù)處理機器學習數(shù)據(jù)集 1244 0
本文將詳細介紹如何使用PyTorch框架來訓練自己的數(shù)據(jù)。我們將從數(shù)據(jù)準備、模型構建、訓練過程、評估和測試等方面進行講解。 環(huán)境搭建 首先,我們需要安裝...
2024-07-11 標簽:模型數(shù)據(jù)集pytorch 1032 0
人臉識別模型訓練失敗的原因有很多,以下是一些常見的原因及其解決方案: 數(shù)據(jù)集質量問題 數(shù)據(jù)集是訓練人臉識別模型的基礎。如果數(shù)據(jù)集存在質量問題,將直接影響...
2024-07-04 標簽:參數(shù)人臉識別數(shù)據(jù)集 1439 0
反向傳播神經網(wǎng)絡(Backpropagation Neural Network,簡稱BP神經網(wǎng)絡)是一種多層前饋神經網(wǎng)絡,它通過反向傳播算法來調整網(wǎng)絡中...
2024-07-03 標簽:神經網(wǎng)絡非線性數(shù)據(jù)集 738 0
神經網(wǎng)絡預測誤差大小是衡量神經網(wǎng)絡性能的重要指標之一。本文將介紹如何評估神經網(wǎng)絡預測誤差大小,包括誤差的定義、評估方法、誤差分析以及誤差優(yōu)化策略等方面的...
2024-07-03 標簽:神經網(wǎng)絡參數(shù)模型 2350 0
PyTorch是一個廣泛使用的深度學習框架,它以其靈活性、易用性和強大的動態(tài)圖特性而聞名。在訓練深度學習模型時,數(shù)據(jù)集是不可或缺的組成部分。然而,很多時...
2024-07-02 標簽:數(shù)據(jù)集深度學習pytorch 3590 0
關于數(shù)據(jù)機器學習就是喂入算法和數(shù)據(jù),讓算法從數(shù)據(jù)中尋找一種相應的關系。Iris鳶尾花數(shù)據(jù)集是一個經典數(shù)據(jù)集,在統(tǒng)計學習和機器學習領域都經常被用作示例。數(shù)...
2024-06-27 標簽:人工智能機器學習數(shù)據(jù)集 2033 0
存內計算芯片研究進展以及應用-以基于Nor Flash的卷積神經網(wǎng)絡量化以及部署
經過對動態(tài)閾值量化算法的實驗驗證,包括實驗平臺及相關設置、在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上對參數(shù)和激活層進行的驗證以及對AlexNet、VGG16和ResNe...
2024-05-17 標簽:數(shù)據(jù)集卷積神經網(wǎng)絡存算一體 2568 0
受邏輯符號領域的邏輯推理方法的啟發(fā),我們引入了一個在一階邏輯下完備的邏輯推理范式歸結反演(其推理過程不會受到條件1的約束)來提高完備性,并提出一個新的推...
2024-04-28 標簽:數(shù)據(jù)集選擇器自然語言 716 0
深度學習系統(tǒng)的優(yōu)勢在于,它們會隨著訓練數(shù)據(jù)的增多而變得更好。為了維護一個即使在復雜情況下也能表現(xiàn)良好的健壯系統(tǒng),部署的模型將定期使用最新的圖像進行重新訓練。
2024-04-24 標簽:計算機視覺機器學習數(shù)據(jù)集 1168 0
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