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卷積網(wǎng)絡(luò)

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卷積網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺中的九種深度學(xué)習(xí)技術(shù)

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通過深度學(xué)習(xí)的圖像三維物體重建研究方案

假設(shè) 為物體的一張或多張RGB圖片。三維重建可以總結(jié)為一個(gè)學(xué)習(xí)預(yù)測算子的過程，輸入圖像到該算子可得到一個(gè)和物體相似的模型。因此重建的目標(biāo)函數(shù)為,其中為算...

2023-02-13 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 1.1k 0

如何利用CUDA實(shí)現(xiàn)一個(gè)2D卷積算子

卷積操作主要針對圖像進(jìn)行運(yùn)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(gè)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(biāo)簽：CUDA 深度學(xué)習(xí)卷積網(wǎng)絡(luò) 1k 0

HighLight：視覺重定位，同等精度下速度提升300倍

與以往基于學(xué)習(xí)的視覺定位算法的區(qū)別在于：以前的方法往往需要數(shù)小時(shí)或數(shù)天的訓(xùn)練，而且每個(gè)新場景都需要再次進(jìn)行訓(xùn)練，使得該方法在大多數(shù)應(yīng)用程序中不太現(xiàn)實(shí)，所...

2023-06-01 標(biāo)簽：算法精度卷積網(wǎng)絡(luò) 1k 0

深度學(xué)習(xí)如何挑選GPU？

NVIDIA的標(biāo)準(zhǔn)庫使在CUDA中建立第一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫變得非常容易。早期的優(yōu)勢加上NVIDIA強(qiáng)大的社區(qū)支持意味著如果使用NVIDIA GPU，則在出現(xiàn)...

2023-07-12 標(biāo)簽：gpu PCIe 深度學(xué)習(xí) 866 0

PyTorch教程-8.8. 設(shè)計(jì)卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

8.8. 設(shè)計(jì)卷積網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook ...

2023-06-05 標(biāo)簽：pytorch 卷積網(wǎng)絡(luò) 804 0

訓(xùn)練樣本圖像制作工具及使用步驟

由于數(shù)碼相機(jī)做過了寬動態(tài)處理，對普通數(shù)碼照片進(jìn)行歸一化，可以簡單的將0-255線性映射到0-1。而醫(yī)學(xué)圖像、遙感圖像則不能簡單的利用最小最大像元值歸一化...

2023-09-18 標(biāo)簽：傳感器數(shù)碼相機(jī)遙感圖像 757 0

一文解析卷積網(wǎng)絡(luò)壓縮的常見方法

低秩近似算法在中小型網(wǎng)絡(luò)模型上，取得了很不錯(cuò)的效果，但其超參數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)層數(shù)呈線性變化趨勢，隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加與模型復(fù)雜度的提升，其搜索空間會急劇增大，目...

2022-12-29 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積網(wǎng)絡(luò) 577 0

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