深度學(xué)習(xí)

機(jī)器視覺(jué)中獲得3D圖像的幾種方法詳細(xì)資料說(shuō)明

近年來(lái)，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)變得越來(lái)越復(fù)雜，工業(yè)領(lǐng)域的圖像處理更多的專注于3D傳感器，而且越來(lái)越多的技術(shù)已經(jīng)完善并且投入到實(shí)際應(yīng)用中，包括焊縫的檢測(cè)，以及在生產(chǎn)...

2019-03-09 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 7427 0

Apollo高精地圖如何表征和規(guī)范，一起來(lái)了解！

路口表述：路口分為真實(shí)路口和十字路口。在實(shí)踐過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)除了真實(shí)路口之外，在車道數(shù)變化的時(shí)候，比如從兩車道變到三車道，需要感知周圍有沒(méi)有車輛，在Apol...

2019-03-08 標(biāo)簽：自動(dòng)駕駛Apollo深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

我們可以信任人工智能對(duì)執(zhí)法記錄儀視頻的解讀嗎？

加州大學(xué)伯克利分校的吉滕德拉?馬立克（Jitendra Malik）以及其他11位機(jī)器學(xué)習(xí)專家近期發(fā)表了一項(xiàng)研究成果。在這項(xiàng)研究中，他們使用了一份帶有詳...

2019-03-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 5198 0

AlphaPose升級(jí)了！一個(gè)高效的算法來(lái)解決擁擠人群中的姿態(tài)估計(jì)問(wèn)題

針對(duì)這樣的情況，上海交大MVIG組的研究者開(kāi)源了CrowdPose數(shù)據(jù)集。CrowdPose數(shù)據(jù)集中的圖片，有著均勻分布的擁擠程度。既可以評(píng)估算法在日常...

2019-03-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集開(kāi)源系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 1.6萬(wàn) 0

介紹一門MIT新課6.S191：深入“深度學(xué)習(xí)”

lab運(yùn)行在谷歌的Colaboratory環(huán)境中，只需要你有一個(gè)谷歌賬戶即可?；?dòng)部分包括一部分“TODO”代碼塊，供你來(lái)完成。MIT將指導(dǎo)學(xué)生如何使用...

2019-03-02 標(biāo)簽：MIT計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 2300 0

深度學(xué)習(xí)中所涉及的有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí)

人工智能主要是為了解決預(yù)測(cè)（回歸）和分類兩大問(wèn)題。在生活中，預(yù)測(cè)的例子有很多，比如根據(jù)房屋面積等信息預(yù)測(cè)房屋的價(jià)格，或是根據(jù)前幾年的銷售額，預(yù)測(cè)今年的銷...

2019-02-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能無(wú)人駕駛 5814 0

從文本（數(shù)據(jù)）挖掘的角度去“探索”全唐詩(shī)

然而，對(duì)于古漢語(yǔ)（文言文），尤其是詩(shī)詞的分詞處理可沒(méi)有這么簡(jiǎn)單，因?yàn)閱巫衷~占古漢語(yǔ)詞匯統(tǒng)計(jì)信息的80％以上，再加上古漢語(yǔ)微言大義，字字千鈞，所以針對(duì)現(xiàn)代...

2019-02-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本深度學(xué)習(xí) 2298 0

雷洪鈞：汽車自動(dòng)駕駛技術(shù)與實(shí)例的研究（上）

光學(xué)攝像頭，按安裝位置不同的分類車載攝像頭布置位置（見(jiàn)圖1）主要包括內(nèi)視攝像頭、后視攝像頭、前置攝像頭、側(cè)視攝像頭、環(huán)視攝像頭等。韓國(guó)最大的車載攝像頭制...

2019-02-18 標(biāo)簽：攝像頭自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 4553 0

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底有多厲害？斯坦福33頁(yè)P(yáng)PT帶你看明白！

新智元今天為大家推薦一份PPT綜述，作者是斯坦福大學(xué)的多位博士后和博士生。這篇綜述由基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)入手，對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立、架構(gòu)、訓(xùn)練模式和...

2019-02-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)習(xí) 6831 0

探析從貝葉斯到深度學(xué)習(xí)及各自優(yōu)缺點(diǎn)

集成方法是由多個(gè)較弱的模型集成模型組，其中的模型可以單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練，并且它們的預(yù)測(cè)能以某種方式結(jié)合起來(lái)去做出一個(gè)總體預(yù)測(cè)。

2019-02-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5937 0

DNN解決ImageNet時(shí)的策略似乎比我們想象的要簡(jiǎn)單得多

這就避免了對(duì)圖像的顯式分區(qū)，并且盡可能接近標(biāo)準(zhǔn)CNN，同時(shí)仍然實(shí)現(xiàn)概述的策略，我們稱之為模型結(jié)構(gòu)BagNet-q：其中q代表最頂層的感受域大?。ㄎ覀儨y(cè)試...

2019-02-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 2127 0