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PolygonRNN++自動(dòng)標(biāo)注使用CNN提取圖像特征

標(biāo)注圖像中的物體掩碼是一項(xiàng)非常耗時(shí)耗力的工作（人工標(biāo)注一個(gè)物體平均需要20到30秒），但在眾多計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中（例如，自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像），它又是不可或...

2018-08-18 標(biāo)簽：cnnpytorch 7066 0

一種具有基于CNN的閉環(huán)反饋的用于自動(dòng)駕駛車輛的端到端轉(zhuǎn)向控制器

NN由10層組成，包括5個(gè)卷積層，3個(gè)歸一化層和2個(gè)完全連接的層，如圖1所示。如表I所示，前三個(gè)卷積層各有一個(gè)5×5內(nèi)核和一個(gè)2×2跨距，接下來的兩個(gè)卷...

2018-08-14 標(biāo)簽：控制器自動(dòng)駕駛CNN 4805 0

如何在Excel中搭建人臉識(shí)別的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用，國內(nèi)大規(guī)模監(jiān)控系統(tǒng)背后運(yùn)用的技術(shù)就是人臉識(shí)別。

2018-08-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別CNN 7288 0

一種基于CNN的通用框架來區(qū)別自然圖像NIs與計(jì)算機(jī)生成圖像CG之間的差異

我們使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括 Columbia Photo-graphic 與 PRCG 數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫由三組圖像組成：(1) 從40個(gè) 3D 圖形網(wǎng)站中獲取...

2018-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 4638 0

自然語言處理中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的詳細(xì)資料介紹和應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）最開始是用于計(jì)算機(jī)視覺中，然而現(xiàn)在也被廣泛用于自然語言處理中，而且有著不亞于RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的性能。

2018-08-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN自然語言處理 3093 0

Softmax如何把CNN的輸出轉(zhuǎn)變成概率？交叉熵如何為優(yōu)化過程提供度量？

這篇小文將告訴你：Softmax是如何把CNN的輸出轉(zhuǎn)變成概率，以及交叉熵是如何為優(yōu)化過程提供度量，為了讓讀者能夠深入理解，我們將會(huì)用python一一實(shí)現(xiàn)他們。

2018-07-29 標(biāo)簽：Python深度學(xué)習(xí)CNN 2.1萬 0

AI從入門到放棄：用MLP做圖像分類識(shí)別

在沒有CNN以及更先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)代，樸素的想法是用多層感知機(jī)（MLP）做圖片分類的識(shí)別。

2018-07-09 標(biāo)簽：圖像識(shí)別CNN 7653 0

使用深度學(xué)習(xí)，制作“圖片+文字”型的表情包

數(shù)據(jù)集是這個(gè)表情包生成器的精髓。他們的數(shù)據(jù)集由大約40萬張帶標(biāo)簽和圖說的圖片組成。其中有2600個(gè)獨(dú)特的圖像-標(biāo)簽對(duì)，是他們寫Python腳本從Meme...

2018-07-03 標(biāo)簽：編碼器深度學(xué)習(xí)CNN 1.0萬 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹和應(yīng)用用歐姆蛋來詳細(xì)介紹

關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從交通燈識(shí)別到更實(shí)際的應(yīng)用，我經(jīng)常聽到這樣一個(gè)問題：“會(huì)否出現(xiàn)一種深度學(xué)習(xí)“魔法”，它僅用圖像作為單一輸入就能判斷出食物質(zhì)量的好壞？”簡...

2018-07-01 標(biāo)簽：分類器CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7817 0

一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP—AIScale

隨著人工智能（AI）的不斷發(fā)展，它已經(jīng)從早期的人工特征工程進(jìn)化到現(xiàn)在可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，機(jī)器視覺、語音識(shí)別以及自然語言處理等領(lǐng)域都取得了重大突破。CN...

2018-07-10 標(biāo)簽：fpgaxilinxcnn 4763 0

TCN應(yīng)該成為我們未來項(xiàng)目的優(yōu)先選項(xiàng)

但二者的一個(gè)主要不同是，CNN 可以識(shí)別靜態(tài)圖像（或以幀分割的視頻）中的特征，而 RNN 在文本和語音方面表現(xiàn)出色，因?yàn)檫@類問題屬于序列或時(shí)間依賴問題。...

2018-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4266 0

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程

前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，但是對(duì)于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程可能還是不太明白，所以這節(jié)主要通過模型的可視化來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如...

2018-05-17 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.6萬 0