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電子發(fā)燒友網(wǎng)>今日頭條>貝殼/皮革大理石深度學(xué)習(xí)檢測(cè)案例

貝殼/皮革大理石深度學(xué)習(xí)檢測(cè)案例

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2024-01-18 17:50:52239

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2016年AlphaGo 擊敗韓國(guó)圍棋冠軍李世石,在媒體報(bào)道中,曾多次提及“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)概念。
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2023-12-29 08:26:33571

如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)

Hello大家好,今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè),主要是通過(guò)對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練,生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模型
2023-12-21 10:50:05513

深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)典應(yīng)用

由于深度學(xué)習(xí),圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以可靠地分類和理解圖像,從而開(kāi)辟了廣泛的應(yīng)用。 智能手機(jī)應(yīng)用程序可以從照片中快速確定
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GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用與優(yōu)勢(shì)

人工智能的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其重要分支,正在推動(dòng)著諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新。在這個(gè)過(guò)程中,GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級(jí)英雄電影中的主角一樣,GPU在深度學(xué)習(xí)中擁有舉足輕重的地位。那么,GPU在深度
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深度學(xué)習(xí)在人工智能中的 8 種常見(jiàn)應(yīng)用

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大理石直線電機(jī)模組平臺(tái)在高速檢測(cè)設(shè)備中的應(yīng)用

在電子產(chǎn)品制造中,質(zhì)檢環(huán)節(jié)至關(guān)重要。為提高檢測(cè)速度與效率,國(guó)內(nèi)外設(shè)備廠商采用高性能檢測(cè)設(shè)備,其中飛創(chuàng)大理石直線電機(jī)模組平臺(tái)為核心部件,在半導(dǎo)體與電子電路檢測(cè)中發(fā)揮巨大作用。該平臺(tái)具有高精度、高速度、高負(fù)載、長(zhǎng)行程等優(yōu)點(diǎn)。其應(yīng)用范圍包括PCB面板檢測(cè)、半導(dǎo)體檢測(cè)、電池成品檢測(cè)、電子元件檢測(cè)等。
2023-11-29 15:53:38155

Neuro-T:零代碼自動(dòng)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺(tái)

友思特 Neuro-T為傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)視覺(jué)檢測(cè)方案提供了“自動(dòng)深度學(xué)習(xí)”的解決方案,結(jié)合自動(dòng)標(biāo)注功能,一鍵生成高性能視覺(jué)檢測(cè)模型,無(wú)需AI領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)即可創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)視覺(jué)檢測(cè)模型。
2023-11-24 17:58:33242

深度學(xué)習(xí)在植物病害目標(biāo)檢測(cè)研究進(jìn)展

植物病害準(zhǔn)確檢測(cè)與識(shí)別是其早期診斷與智能監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵,是病蟲(chóng)害精準(zhǔn)化防治與信息化管理的核心。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于植物病害檢測(cè)與識(shí)別中,可以克服傳統(tǒng)診斷方法的弊端,大幅提升病害檢測(cè)與識(shí)別的準(zhǔn)確率,引起了廣泛
2023-11-20 17:19:42245

深度學(xué)習(xí)技術(shù)與邊緣學(xué)習(xí)技術(shù)的不同之處

如今,AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用已經(jīng)成為推動(dòng)制造和物流領(lǐng)域自動(dòng)化的核心驅(qū)動(dòng)力。康耐視所推出的深度學(xué)習(xí)和邊緣學(xué)習(xí)技術(shù),這兩種基于AI的技術(shù),在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。然而,由于這兩種技術(shù)在研發(fā)
2023-11-17 10:44:29242

深度學(xué)習(xí)算法和傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)助力工業(yè)外觀檢測(cè)

在很多人眼里,深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非常神奇的技術(shù),是人工智能的未來(lái),是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯。今天深視創(chuàng)新帶您一起揭開(kāi)他神秘的面紗,了解什么才是深度學(xué)習(xí)。
2023-11-09 10:58:02421

深度學(xué)習(xí)在工業(yè)缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用

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2023-10-24 09:29:27474

深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)

一、引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展,其在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效地提高語(yǔ)音識(shí)別的精度和效率,并且被廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用場(chǎng)景。本文將探討深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用及所面臨
2023-10-10 18:14:53444

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2023-10-09 10:23:42301

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瑞薩電子深度學(xué)習(xí)算法在缺陷檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

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視覺(jué)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架Torchvision介紹

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2023-09-22 09:49:51391

基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成技術(shù)的進(jìn)展與未來(lái)趨勢(shì)

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語(yǔ)音合成領(lǐng)域取得了顯著的進(jìn)展。基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成技術(shù)能夠生成更加自然、真實(shí)的語(yǔ)音,提高了用戶體驗(yàn)。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音合成技術(shù)的進(jìn)展以及未來(lái)趨勢(shì)。 一、基于深度學(xué)習(xí)
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國(guó)內(nèi)二次元影像儀品牌

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2023-09-06 12:48:401174

模擬矩陣在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

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2023-09-04 14:26:36294

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

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2023-08-28 17:31:09884

軟件漏洞檢測(cè)場(chǎng)景中的深度學(xué)習(xí)模型實(shí)證研究

近年來(lái),深度學(xué)習(xí)模型(DLM)在軟件漏洞檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用探索引起了行業(yè)廣泛關(guān)注,在某些情況下,利用DLM模型能夠獲得超越傳統(tǒng)靜態(tài)分析工具的檢測(cè)效果。然而,雖然研究人員對(duì)DLM模型的價(jià)值預(yù)測(cè)讓人驚嘆,但很多人對(duì)這些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:10343

深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和優(yōu)缺點(diǎn) 深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

  深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個(gè)重要的概念,都是人工智能領(lǐng)域非常熱門的技術(shù)。兩者的關(guān)系十分密切,然而又存在一定的區(qū)別。下面從定義、優(yōu)缺點(diǎn)和區(qū)別方面一一闡述。
2023-08-21 18:27:151633

深度學(xué)習(xí)的定義和特點(diǎn) 深度學(xué)習(xí)典型模型介紹

深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其主要特點(diǎn)是模型由多個(gè)隱層組成,可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)特征,并進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。該算法在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。
2023-08-21 18:22:53923

計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的九種深度學(xué)習(xí)技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)中仍有許多具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題需要解決。然而,深度學(xué)習(xí)方法正在針對(duì)某些特定問(wèn)題取得最新成果。 在最基本的問(wèn)題上,最有趣的不僅僅是深度學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn);事實(shí)上,單個(gè)模型可以從圖像中學(xué)習(xí)意義并執(zhí)行視覺(jué)任務(wù),從而無(wú)需使用專門的手工制作方法。
2023-08-21 09:56:05306

OpenCV庫(kù)在圖像處理和深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用

本文深入淺出地探討了OpenCV庫(kù)在圖像處理和深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。從基本概念和操作,到復(fù)雜的圖像變換和深度學(xué)習(xí)模型的使用,文章以詳盡的代碼和解釋,帶領(lǐng)大家步入OpenCV的實(shí)戰(zhàn)世界。
2023-08-18 11:33:25442

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為大家熟知的兩個(gè)術(shù)語(yǔ)。雖然它們都屬于人工智能技術(shù)的研究領(lǐng)域,但它們之間有很大的差異。本文將詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:11:402715

深度學(xué)習(xí)服務(wù)器怎么做 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器diy 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器主板用什么

深度學(xué)習(xí)服務(wù)器怎么做 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器diy 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器主板用什么? 隨著人工智能的飛速發(fā)展,越來(lái)越多的人開(kāi)始投身于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。但是,隨著深度學(xué)習(xí)的算法越來(lái)越復(fù)雜,需要更大的計(jì)算能力才能運(yùn)行
2023-08-17 16:11:29489

深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程

深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支,多年來(lái)深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用,成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26637

深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹

深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹? 深度學(xué)習(xí)是最近幾年來(lái)非常熱門的話題,它正在徹底改變我們生活和工作的方式。隨著越來(lái)越多的創(chuàng)新和發(fā)展,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍正在大大擴(kuò)展。而對(duì)于深度學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)
2023-08-17 16:11:23881

深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)

深度學(xué)習(xí)框架能夠很好的為應(yīng)用程序提供預(yù)測(cè)、檢測(cè)等功能。因此本文旨在介紹深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)的基本原理及其應(yīng)用。 基本原理 深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)指的是將深度學(xué)習(xí)框架與應(yīng)用程序進(jìn)行連接的技術(shù),通過(guò)連接,應(yīng)用程序就可
2023-08-17 16:11:16443

深度學(xué)習(xí)框架對(duì)照表

深度學(xué)習(xí)框架對(duì)照表? 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,深度學(xué)習(xí)正在成為當(dāng)今最熱門的研究領(lǐng)域之一。而深度學(xué)習(xí)框架作為執(zhí)行深度學(xué)習(xí)算法的最重要的工具之一,也隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展而越來(lái)越成熟。本文將介紹一些常見(jiàn)
2023-08-17 16:11:13456

深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹

深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹? 深度學(xué)習(xí)算法是人工智能領(lǐng)域的熱門話題。在這個(gè)領(lǐng)域中,多層感知機(jī)(multilayer perceptron,MLP)模型是一種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。MLP通過(guò)多個(gè)層次的非線性
2023-08-17 16:11:112285

深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它可以用于許多不同的應(yīng)用程序,例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言處理和自然語(yǔ)言處理。然而,實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫(kù)框架。在本文中,我們將探討
2023-08-17 16:11:07411

深度學(xué)習(xí)算法的選擇建議

深度學(xué)習(xí)算法的選擇建議 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及,越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者將它應(yīng)用于各種領(lǐng)域,包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、聲音識(shí)別等等。對(duì)于剛開(kāi)始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō),選擇適合自己的算法和框架是非
2023-08-17 16:11:05342

深度學(xué)習(xí)框架tensorflow介紹

深度學(xué)習(xí)框架tensorflow介紹 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow由Google開(kāi)發(fā),是一個(gè)開(kāi)放源代碼的深度學(xué)習(xí)框架,可用于構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序
2023-08-17 16:11:021277

深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么

深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么 深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算機(jī)技術(shù),它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)模擬人類的學(xué)習(xí)過(guò)程。由于其高度的精確性和精度,深度學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要工具。然而,要在深度學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)高度復(fù)雜
2023-08-17 16:10:571070

深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎

深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)非常重要的技術(shù),它們能夠加速深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)與部署過(guò)程。在深度學(xué)習(xí)中,我們通常需要進(jìn)行兩個(gè)關(guān)鍵的任務(wù),即訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練是指使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:03:11905

深度學(xué)習(xí)框架是什么?深度學(xué)習(xí)框架有哪些?

深度學(xué)習(xí)框架是什么?深度學(xué)習(xí)框架有哪些?? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具,它可以幫助開(kāi)發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動(dòng)編寫代碼相比,深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開(kāi)發(fā)和調(diào)試的時(shí)間和精力,并提
2023-08-17 16:03:091584

深度學(xué)習(xí)框架pytorch入門與實(shí)踐

深度學(xué)習(xí)框架pytorch入門與實(shí)踐 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)分支,它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),以實(shí)現(xiàn)人工智能的目標(biāo)。在實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中,選擇一個(gè)適用的開(kāi)發(fā)框架是非常關(guān)鍵
2023-08-17 16:03:061074

什么是深度學(xué)習(xí)算法?深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

什么是深度學(xué)習(xí)算法?深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心,它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體,主要通過(guò)變換各種架構(gòu)來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041299

深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么

深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么 深度學(xué)習(xí)算法工程師是一種高級(jí)技術(shù)人才,是數(shù)據(jù)科學(xué)中創(chuàng)新的推動(dòng)者,也是實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的重要人才。他們致力于開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決各種現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域
2023-08-17 16:03:01723

深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域

深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域? 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種子集,由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。它是一種自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù),可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高層次的抽象模型,以進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理
2023-08-17 16:02:59984

深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)算法是什么 深度學(xué)習(xí)算法有哪些

深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)算法是什么?深度學(xué)習(xí)算法有哪些?? 作為一種現(xiàn)代化、前沿化的技術(shù),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,其能夠不斷地從數(shù)據(jù)中提取最基本的特征,從而對(duì)大量的信息進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:02:565989

深度學(xué)習(xí)的七種策略

深度學(xué)習(xí)的七種策略 深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域的熱門話題,它能夠幫助人們更好地理解和處理自然語(yǔ)言、圖形圖像、語(yǔ)音等各種數(shù)據(jù)。然而,要想獲得最好的效果,只是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)不夠。要獲得最好的結(jié)果
2023-08-17 16:02:531166

深度學(xué)習(xí)基本概念

深度學(xué)習(xí)基本概念? 深度學(xué)習(xí)是人工智能(AI)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支,它模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作方式,使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的模式識(shí)別和決策。在科技發(fā)展的今天,深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)
2023-08-17 16:02:49979

深度學(xué)習(xí)視角下的貓狗圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)

來(lái)源: 易百納技術(shù)社區(qū), 作者: 稗子釀的酒 人工智能技術(shù)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展,其中基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法在貓狗圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色。本文將介紹使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)貓狗圖像分類的方法,具體
2023-08-15 10:38:301613

微表情識(shí)別-深度學(xué)習(xí)探索情感

來(lái)源:易百納技術(shù)社區(qū) 隨著人工智能技術(shù)的不斷進(jìn)步,深度學(xué)習(xí)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要技術(shù)。微表情識(shí)別作為人類情感分析的一種重要手段,受到了越來(lái)越多的關(guān)注。本文將介紹基于深度學(xué)習(xí)的微表情識(shí)別技術(shù),并提
2023-08-14 17:27:051205

國(guó)產(chǎn)影像儀

CHOTEST中圖儀器Novator系列國(guó)產(chǎn)影像儀采用大理石主體機(jī)臺(tái)和精密伺服控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)高精度運(yùn)動(dòng)測(cè)量;充分發(fā)揮光學(xué)電動(dòng)變倍鏡頭的高精度優(yōu)勢(shì),將傳統(tǒng)影像測(cè)量與激光測(cè)量掃描技術(shù)相結(jié)合,能實(shí)現(xiàn)
2023-08-07 09:36:58

深度學(xué)習(xí)如何讓Turing 顯卡如虎添翼

NVIDIA 首席執(zhí)行官暢談深度學(xué)習(xí)讓 Turing 顯卡如虎添翼
2023-08-01 14:55:54287

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別及應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來(lái)說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多,而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27295

基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分割的方法介紹

  摘 要:點(diǎn)云分割是點(diǎn)云數(shù)據(jù)理解中的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù),但傳統(tǒng)算法無(wú)法進(jìn)行實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割。近年來(lái)深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用在點(diǎn)云分割上并取得了重要進(jìn)展。綜述了近四年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云分割的最新工作,按基本思想分為
2023-07-20 15:23:590

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法案例

摘要:基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法在檢測(cè)過(guò)程中通常采用預(yù)定義搜索行為,其產(chǎn)生的候選區(qū)域形狀和尺寸變化單一,導(dǎo)致目標(biāo)檢測(cè)精確度較低。為此,在基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)上,提出聯(lián)合回歸與深度
2023-07-19 14:35:020

二維影像儀器

。  產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)穩(wěn)固移動(dòng)平臺(tái)、高測(cè)量精度1.精密大理石機(jī)臺(tái),穩(wěn)定性好,精度高。2.精密線性滑軌和伺服控制系統(tǒng),超低分貝靜音級(jí)運(yùn)動(dòng)。3.三軸全自動(dòng)可編程檢測(cè)
2023-07-18 13:43:23

深度學(xué)習(xí)工業(yè)應(yīng)用:關(guān)于缺陷檢測(cè)機(jī)器自動(dòng)化方面

隨著機(jī)器學(xué)習(xí), 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,很多人眼很難去直接量化的特征, 深度學(xué)習(xí)可以搞定, 這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點(diǎn)和前所未有的吸引力。
2023-07-17 12:55:43280

深度學(xué)習(xí)如何挑選GPU?

NVIDIA的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)使在CUDA中建立第一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫(kù)變得非常容易。早期的優(yōu)勢(shì)加上NVIDIA強(qiáng)大的社區(qū)支持意味著如果使用NVIDIA GPU,則在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)可以輕松得到支持。
2023-07-12 11:49:28399

基于深度學(xué)習(xí)模型融合的產(chǎn)品工藝缺陷檢測(cè)算法簡(jiǎn)述

?基于深度學(xué)習(xí)模型融合的工業(yè)產(chǎn)品(零部件)工藝缺陷檢測(cè)算法簡(jiǎn)述 1、序言 隨著信息與智能化社會(huì)的到來(lái),工業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)逐漸走向智能化生產(chǎn),極大地提高了生產(chǎn)力。但是隨著工人大規(guī)模解放,產(chǎn)品或零部件的缺陷
2023-07-06 14:49:57337

飛創(chuàng)直線電機(jī)模組定制案例:大理石直線電機(jī)模組平臺(tái)

大理石直線電機(jī)模組總長(zhǎng)810mm,寬714mm,有效行程300mm,負(fù)載40KG,速度常規(guī)100mm/s,最大300mm/s;重復(fù)定位精度:±1um,用于檢測(cè)設(shè)備中。
2023-07-04 14:17:08429

什么是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)?深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析

什么是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)? 眾所周知,人類擅長(zhǎng)解決各種挑戰(zhàn)性的問(wèn)題,從低級(jí)的運(yùn)動(dòng)控制(如:步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級(jí)的認(rèn)知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:501000

深度解析可擴(kuò)展且保密的深度學(xué)習(xí)

可擴(kuò)展且保密的深度學(xué)習(xí)
2023-06-28 16:09:14194

如何學(xué)習(xí)基于Tansformer的目標(biāo)檢測(cè)算法

,也是近年來(lái)理論研究的熱點(diǎn)。作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基礎(chǔ)算法,目標(biāo)檢測(cè)對(duì)后續(xù)的人臉識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、實(shí)例分割等任務(wù)都起著至關(guān)重要的作用。 基于深度學(xué)習(xí)的卷積學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上取得了優(yōu)越的性能,例如FasterRCNN、
2023-06-25 10:37:48357

深度Q學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò):彌合從虛擬游戲到實(shí)際應(yīng)用的差距

解決復(fù)雜、順序決策問(wèn)題的有力工具。RL 的一個(gè)重大進(jìn)步是深度 Q 學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò) (DQN) 的出現(xiàn),它將深度學(xué)習(xí)的力量與 Q 學(xué)習(xí)的戰(zhàn)略決策能力相結(jié)合。
2023-06-15 09:45:34200

傅里葉變換如何用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)中的模型都是遵循數(shù)學(xué)函數(shù)的方式創(chuàng)建的。從數(shù)據(jù)分析到預(yù)測(cè)建模,一般情況下都會(huì)有數(shù)學(xué)原理的支撐,比如:歐幾里得距離用于檢測(cè)聚類中的聚類。 傅里葉變換是一種眾所周知的將函數(shù)從一個(gè)域轉(zhuǎn)換
2023-06-14 10:01:16718

ccd影像測(cè)量檢測(cè)

Novator系列ccd影像測(cè)量檢測(cè)儀軟件新增的飛拍功能改變影像儀傳統(tǒng)運(yùn)行方式,在平臺(tái)快速移動(dòng)過(guò)程中完成特征抓取測(cè)量,無(wú)停留等待時(shí)間,產(chǎn)品的測(cè)量效率對(duì)比傳統(tǒng)設(shè)備效率提升了5~10倍。儀器采用大理石
2023-06-12 13:57:45

大行程影像測(cè)量?jī)x

Novator系列大行程影像測(cè)量?jī)x采用大理石主體機(jī)臺(tái)和精密伺服控制系統(tǒng),三軸全自動(dòng)可編程檢測(cè),實(shí)現(xiàn)復(fù)雜特征批量檢測(cè)。它具有高度智能化和自動(dòng)化的特點(diǎn),可以自主學(xué)習(xí)記憶測(cè)量過(guò)程的路徑、對(duì)焦、選點(diǎn)、功能
2023-06-06 13:42:33

PyTorch教程-12.1. 優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)

12.1. 優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)? Colab [火炬]在 Colab 中打開(kāi)筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:30326

PyTorch教程5.5之深度學(xué)習(xí)中的泛化

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程5.5之深度學(xué)習(xí)中的泛化.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-05 15:31:231

PyTorch教程12.1之優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)

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2023-06-05 15:08:410

MATLAB深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介電子書(shū)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)類型,該類型的模型直接從圖像、文本或聲音中學(xué)習(xí)執(zhí)行分類任務(wù)。通常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)?!?b class="flag-6" style="color: red">深度”一詞是指網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù) — 層數(shù)越多,網(wǎng)絡(luò)越深。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只包含 2 層或 3 層,而深度網(wǎng)絡(luò)可能有幾百層。
2023-05-29 09:16:001

康耐視深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)高效血清質(zhì)量檢測(cè)

本期就為大家詳細(xì)介紹一則康耐視深度學(xué)習(xí)技術(shù),在樣品前處理以及血液檢測(cè)儀器上所涉及到的血清質(zhì)量檢測(cè)應(yīng)用案例。當(dāng)異常血液樣本(黃疸、溶血、脂血)等不良血液誤入到正常樣本測(cè)試中,可能會(huì)出現(xiàn)污染檢測(cè)物,堵針等問(wèn)題。通過(guò)使用康耐視深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行相關(guān)測(cè)試與分析,可以有效解決這些問(wèn)題。
2023-05-26 16:21:46549

為什么深度學(xué)習(xí)是非參數(shù)的?

今天我想要與大家分享的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式,以及深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同之處。
2023-05-25 15:13:54268

基于深度學(xué)習(xí)的散射成像研究進(jìn)展

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種用于對(duì)目標(biāo)進(jìn)行重建、分類等處理的深度學(xué)習(xí)方法。自2016年深度學(xué)習(xí)被首次應(yīng)用于散射成像,該研究一直是光學(xué)成像領(lǐng)域的熱門方向。
2023-05-24 09:51:21166

全自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x設(shè)備

程,可自動(dòng)完成邊緣提取、對(duì)焦、匹配以及測(cè)量合成、影像合成等。這就提高了工作效率,節(jié)約了成本。它采用大理石主體機(jī)臺(tái)和精密伺服控制系統(tǒng),將傳統(tǒng)影像測(cè)量與激光測(cè)量掃描技術(shù)
2023-05-22 10:33:28

如何在OpenCV中使用基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測(cè)?

在這篇文章中,我們將學(xué)習(xí)如何在OpenCV中使用基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測(cè),它比目前流行的canny邊緣檢測(cè)器更精確。
2023-05-19 09:52:291607

深度學(xué)習(xí)編譯器之Layerout Transform優(yōu)化

繼續(xù)深度學(xué)習(xí)編譯器的優(yōu)化工作解讀,本篇文章要介紹的是OneFlow系統(tǒng)中如何基于MLIR實(shí)現(xiàn)Layerout Transform。
2023-05-18 17:32:42389

二次元自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x

提取、對(duì)焦、匹配以及測(cè)量合成、影像合成等。這就提高了工作效率,節(jié)約了成本。中圖儀器Novator系列二次元自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x采用大理石主體機(jī)臺(tái)和精密伺服控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)高
2023-05-18 13:57:44

基于深度學(xué)習(xí)的散射成像機(jī)理與應(yīng)用

彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發(fā)現(xiàn)解釋了深度學(xué)習(xí)散射成像無(wú)法突破厚度限制的物理原因,對(duì)今后深度學(xué)習(xí)散射成像的應(yīng)用研究具有指導(dǎo)意義。
2023-05-17 15:35:37190

GPU引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

早期的機(jī)器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ),主要依靠進(jìn)行過(guò)一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成熟,它開(kāi)始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計(jì)方法和優(yōu)化問(wèn)題。同時(shí)深度學(xué)習(xí)的問(wèn)世更是帶來(lái)原本可能無(wú)法實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化方法。本文將介紹現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)如何找到兼顧規(guī)模和速度的新方法。
2023-05-09 09:58:33540

?計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理框架

PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開(kāi)發(fā)的一種基于Lua編寫的Torch庫(kù)的Python實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫(kù),也是目前使用范圍和體驗(yàn)感最好的一款深度學(xué)習(xí)框架。
2023-05-08 14:20:58773

深度學(xué)習(xí)中的圖像分割

深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺(jué)輸入的模式,以預(yù)測(cè)組成圖像的對(duì)象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的深度學(xué)習(xí)模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行,以減少計(jì)算時(shí)間。
2023-05-05 11:35:28720

2023年使用樹(shù)莓派和替代品進(jìn)行深度學(xué)習(xí)

此頁(yè)面可幫助您在Raspberry Pi或Google Coral或Jetson Nano等替代品上構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模式。有關(guān)深度學(xué)習(xí)及其限制的更多一般信息,請(qǐng)參閱深度學(xué)習(xí)。
2023-05-05 09:47:091995

智造之眼丨深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

智造之眼?科學(xué)設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)各應(yīng)用流程,在盡量簡(jiǎn)化前期準(zhǔn)備工作的基礎(chǔ)上為客戶提供穩(wěn)定且準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)解決方案。
2023-05-04 16:55:52424

光學(xué)全自動(dòng)影像檢測(cè)

、Excel、Dxf等形式存在。 中圖儀器Novator系列光學(xué)全自動(dòng)影像檢測(cè)儀是一種全自動(dòng)影像測(cè)量?jī)x,采用大理石主體機(jī)臺(tái)和精密伺服控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)高精度運(yùn)動(dòng)測(cè)
2023-05-04 15:58:56

從FPGA說(shuō)起的深度學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)并行性

這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-05-04 11:22:36649

悉尼大學(xué)最新綜述:深度學(xué)習(xí)圖像摳圖

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之后,研究者設(shè)計(jì)出了多種多樣的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案。和傳統(tǒng)方法一樣,早期的深度學(xué)習(xí)方法依然需要依賴一定量的人工輔助信息,例如三分圖(trimap),涂抹(scribble),背景圖像等等
2023-04-20 09:31:43399

從FPGA說(shuō)起的深度學(xué)習(xí):任務(wù)并行性

這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-04-12 10:19:34533

AI在汽車中的應(yīng)用:實(shí)用深度學(xué)習(xí)

例如,若訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行分類,則第一層學(xué)習(xí)識(shí)別邊緣等最基本的東西。下一層學(xué)習(xí)識(shí)別成形的邊緣的集合。后續(xù)圖層學(xué)習(xí)識(shí)別諸如眼或鼻這樣的形狀的集合,而最后一層將學(xué)習(xí)甚至更高
2023-04-03 10:22:391144

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

人工智能包含了機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。你可以在圖中看到,機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子集,深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。所以人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)這三者的關(guān)系就像爺爺、父親與兒子。
2023-03-29 11:04:101101

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