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標簽 > 卷積神經網絡
卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。
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由于深度學習，圖像識別和計算機視覺任務的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數(shù)據(jù)集上訓練深度神經網絡，計算機現(xiàn)在可以可靠地分類和理解圖像，從而開辟了廣泛的應...
卷積神經網絡和長期短期記憶網絡的核心，深度學習的兩個主要支柱，甚至在像谷歌的變形金剛這樣的更現(xiàn)代的網絡中，大多數(shù)計算都是線性代數(shù)計算，稱為張量數(shù)學。
目標值與輸出時產生的實際值之間的差值稱為損失，相關函數(shù)則稱為損失函數(shù)。網絡的所有要素和參數(shù)均包含在損失函數(shù)中。
利用電子編碼和衍射解碼通過隨機未知擴散體進行光信息傳輸 該混合模型通過監(jiān)督學習進行訓練，將基于卷積神經網絡(CNN)的電子編碼器與物理制備的協(xié)同優(yōu)化的透...
2023-08-30 標簽：神經網絡光電系統(tǒng)光調制器 874 0
大家在生活中經常會看到在我們進入商城時，門口會有相機在拍攝我們，并且會統(tǒng)計有多少人數(shù)進入商店，它是如何進行人數(shù)量統(tǒng)計的呢？
基于Transformer和深度證據(jù)學習的立體匹配框架
作者在各種數(shù)據(jù)集上評估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 標簽：神經網絡深度學習Transformer 802 0
在友晶LabCloud平臺上使用PipeCNN實現(xiàn)ImageNet圖像分類
利用深度卷積神經網絡（CNN）進行圖像分類是通過使用多個卷積層來從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，最后通過分類層做決策來識別出目標物體。
基于CNN的點線聯(lián)合優(yōu)化估計相機姿態(tài)
提出了一種線檢測CNN（VLSE），其利用了新穎的線段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷積塊。
該系統(tǒng)的智能在于其通過k-NN算法從這些角度進行VPoA，該算法是一種監(jiān)督式機器學習技術。
2022-12-07 標簽：慣性傳感器傳感系統(tǒng)機器學習 695 0
MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，這是一種先進的片上系統(tǒng)。它能夠以超低功耗為資源受限的邊緣設備或物聯(lián)網應用提供神經網絡。
彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發(fā)現(xiàn)解釋了深度學習散射成像無法突破厚度限制的物理原因，對今后深度學習散射成像的應用研究具有指導意義。
卷積神經網絡是目前計算機視覺中使用最普遍的模型結構。引入卷積神經網絡進行特征提取，既能提取到相鄰像素點之間的特征模式，又能保證參數(shù)的個數(shù)不隨圖片尺寸變化。
卷積神經網絡（CNN）是一種用于對目標進行重建、分類等處理的深度學習方法。自2016年深度學習被首次應用于散射成像，該研究一直是光學成像領域的熱門方向。
低秩近似算法在中小型網絡模型上，取得了很不錯的效果，但其超參數(shù)量與網絡層數(shù)呈線性變化趨勢，隨著網絡層數(shù)的增加與模型復雜度的提升，其搜索空間會急劇增大，目...
YOLO意思是You Only Look Once，創(chuàng)造性的將候選區(qū)和對象識別這兩個階段合二為一，看一眼圖片（不用看兩眼哦）就能知道有哪些對象以及它們的位置。
卷積神經網絡是目前計算機視覺中使用最普遍的模型結構。引入卷積神經網絡進行特征提取，既能提取到相鄰像素點之間的特征模式，又能保證參數(shù)的個數(shù)不隨圖片尺寸變化。
卷積后產生的特征圖中的值，越靠近1表示與該特征越關聯(lián)，越靠近-1表示越不關聯(lián)，而我們進行特征提取時，為了使得數(shù)據(jù)更少，操作更方便，就直接舍棄掉那些不相關...
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