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標簽 > 深度學(xué)習(xí)
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梯度測量的是,當(dāng)你對策略稍做改變時錯誤分數(shù)的變化幅度;在你能對策略做出的所有小改變中,選出可使錯誤分數(shù)下降幅度最大的那個。
2023-05-06 標簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1833 0
相機模型,是指采用一個幾何模型來描述三維世界中的坐標點映射到二維圖像平面的過程。其中,最簡單的模型就是針孔相機模型。
2023-05-06 標簽:計算機視覺圖像重構(gòu)深度學(xué)習(xí) 560 0
深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式,以預(yù)測組成圖像的對象類。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...
2023-05-05 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu計算機 1289 0
模型壓縮是在計算能力和內(nèi)存較低的邊緣設(shè)備上部署SOTA(最先進的)深度學(xué)習(xí)模型的過程,而不會影響模型在準確性、精度、召回率等方面的性能。模型壓縮大致減少...
2023-05-05 標簽:RAM人工智能深度學(xué)習(xí) 912 0
此頁面可幫助您在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...
2023-05-05 標簽:樹莓派深度學(xué)習(xí)tensorflow 2730 0
從FPGA說起的深度學(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 實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
理解如何處理計算機視覺和深度學(xué)習(xí)中的圖像數(shù)據(jù)
在過去幾年從事多個計算機視覺和深度學(xué)習(xí)項目之后,我在這個博客中收集了關(guān)于如何處理圖像數(shù)據(jù)的想法。對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理基本上要比直接將其輸入深度學(xué)習(xí)模型更好。...
2023-04-26 標簽:計算機視覺深度學(xué)習(xí) 702 0
無人駕駛的定義 簡述無人駕駛的工作原理 無人駕駛汽車的利與弊
無人駕駛技術(shù)的核心是以感知處理與智能決策為主要的核心技術(shù)路線,采用高級感應(yīng)技術(shù)、語言識別技術(shù)、機器視覺技術(shù)、圓點云技術(shù)等重要技術(shù)手段,構(gòu)建智能感知與決策...
2023-04-26 標簽:智能感知機器學(xué)習(xí)無人駕駛 6491 0
CPU主要包括運算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)和控制單元(CU, Control Unit),除此之外還包括若干寄...
WTM2101在運行這類高算力AI算法時,可將功耗降低到微安級別,讓僅有數(shù)十毫安電池的可穿戴設(shè)備同樣能夠擁有語音喚醒和識別能力。
2023-04-23 標簽:AI可穿戴設(shè)備智能穿戴 1079 0
芯片接口IP如何支持機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的計算和數(shù)據(jù)傳輸?
其次,機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)傳輸需求也非常高。大規(guī)模的數(shù)據(jù)集需要被傳輸?shù)接嬎銠C中進行處理,這對數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俣群涂煽啃蕴岢隽藰O高的要求。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸技...
2023-04-21 標簽:數(shù)據(jù)傳輸機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1438 0
本車A,前方車B和C,攝像頭P焦距f,高度H,和障礙物B/C距離Z1/Z2,B/C檢測框著地點在圖像的投影是y1/y2。那么y=fH/Z,所以Z=fH/...
2023-04-20 標簽:攝像頭視覺系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 990 0
機器視覺照明設(shè)計不僅僅與光源有關(guān),它是光源、相機或成像系統(tǒng)與工件之間的三向幾何關(guān)系。選擇相機或工件的位置和方向通常是照明設(shè)計的一部分,而這三項之間的幾何...
2023-04-20 標簽:機器視覺深度學(xué)習(xí) 543 0
基于深度學(xué)習(xí)的圖像摳圖領(lǐng)域應(yīng)用及挑戰(zhàn)
本文還整合了包括合成圖像和真實圖像在內(nèi)的諸多圖像摳圖數(shù)據(jù)集,并在典型的數(shù)據(jù)集上對具有代表性的諸多方法進行了系統(tǒng)的實驗和主客觀結(jié)果評估。
2023-04-20 標簽:深度學(xué)習(xí) 923 0
悉尼大學(xué)最新綜述:深度學(xué)習(xí)圖像摳圖
自深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之后,研究者設(shè)計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(...
2023-04-20 標簽:模型計算機視覺深度學(xué)習(xí) 696 0
卷積操作主要針對圖像進行運算,我們常見的RGB即為三通道的二維圖像,那么就可以通過一個一維數(shù)組存儲所有的數(shù)據(jù),再按照不同的布局去索引對應(yīng)的數(shù)據(jù),現(xiàn)在主要...
2023-04-19 標簽:CUDA深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 774 0
將機器視覺系統(tǒng)應(yīng)用于汽車零部件成型產(chǎn)品的內(nèi)徑尺寸測量、外徑尺寸測量、外觀缺陷檢測等,工業(yè)相機和工業(yè)鏡頭的完美配合所帶來的高精準度、高穩(wěn)定性、高通用性大大...
2023-04-18 標簽:機器視覺人工智能深度學(xué)習(xí) 1392 0
技術(shù)前沿:從機器視覺應(yīng)用看中國制造業(yè)發(fā)展
工業(yè)線掃描相機,或叫線陣相機、線掃描相機,以“線”為單位進行圖像采集。早期線掃描相機的圖像傳感器通常只有一行感光像素,隨著檢測速度不斷的提高,相機的曝光...
2023-04-17 標簽:圖像采集機器視覺深度學(xué)習(xí) 2506 0
NeuralLift-360:將野外的2D照片提升為3D物體
從3D點云中生成可渲染的3D網(wǎng)格:使用一個基于深度學(xué)習(xí)的方法來將點云轉(zhuǎn)換為可渲染的3D網(wǎng)格。具體地,該方法使用一個編碼器網(wǎng)絡(luò)將3D點云編碼為特征向量,并...
2023-04-16 標簽:編碼器網(wǎng)格深度學(xué)習(xí) 2209 0
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