深度學(xué)習(xí)YOLOv3 模型設(shè)計(jì)的基本思想

在檢測(cè)任務(wù)中，將圖中C0后面的平均池化、全連接層和Softmax去掉，保留從輸入到C0部分的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，作為檢測(cè)模型的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也稱為骨干網(wǎng)絡(luò) YO...

2023-10-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模塊函數(shù) 636 0

深度學(xué)習(xí)經(jīng)典的自動(dòng)標(biāo)注軟件介紹

該項(xiàng)目可以自動(dòng)生成基于激光雷達(dá)的運(yùn)動(dòng)對(duì)象分割的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。該工具通過(guò)批量離線處理數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。

2023-10-17 標(biāo)簽：gpu激光雷達(dá)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

CVPR2023 I BUFFER：點(diǎn)云配準(zhǔn)中卓越精度、高效性和泛化性的完美平衡

總體而言，現(xiàn)有基于對(duì)應(yīng)關(guān)系方法的局限性在于兩個(gè)方面。首先，目前還沒(méi)有統(tǒng)一、高效、通用的特征學(xué)習(xí)框架。許多 patch-wise 方法通常采用復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)和...

2023-10-16 標(biāo)簽：算法深度學(xué)習(xí)點(diǎn)云 1.8k 0

ICCV 2023：實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)六自由度物體跟蹤

近年來(lái)，一些端到端學(xué)習(xí)方法被提出以增強(qiáng)六自由度物體定位的魯棒性，包括：直接回歸幾何參數(shù)；采用渲染 - 比對(duì)來(lái)迭代地優(yōu)化位姿。盡管基于學(xué)習(xí)的方法具有潛力，...

2023-10-16 標(biāo)簽：人機(jī)交互機(jī)器人計(jì)算機(jī)視覺(jué) 1.5k 0

英特爾開(kāi)發(fā)套件使用OpenVINO? C# API部署Yolov8模型

套件主要接口與 Jetson Nano 載板兼容，GPIO 與樹(shù)莓派兼容，能夠最大限度地復(fù)用成熟的生態(tài)資源。這使得套件能夠作為邊緣計(jì)算引擎，為人工智能產(chǎn)...

2023-10-13 標(biāo)簽：英特爾API深度學(xué)習(xí) 1.9k 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？如何MATLAB實(shí)現(xiàn)CNN？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識(shí)別對(duì)象、類和類別。它們也能很...

2023-10-12 標(biāo)簽：濾波器gpu深度學(xué)習(xí) 2.3k 0

圖像分類的主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搜索方法總結(jié)

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（Generative adversarial net，GAN）是另一種常見(jiàn)的基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的生成模型，包括生成器和判別器2個(gè)組件，如圖1...

2023-10-12 標(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2.8k 0

都2023年了，F(xiàn)aster-RCNN還能用嗎？

在多數(shù)深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者的印象中Faster-RCNN與Mask-RCNN作為早期的RCNN系列網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在應(yīng)該是日薄西山，再也沒(méi)有什么值得留戀的地方，但是你卻...

2023-10-11 標(biāo)簽：圖像分類深度學(xué)習(xí) 1.1k 0

基于激光雷達(dá)相機(jī)的在線外部標(biāo)定算法

本文提出了一種自動(dòng)在線激光雷達(dá)相機(jī)自標(biāo)定方法CFNet。CFNet是全自動(dòng)的，不需要特定的校準(zhǔn)場(chǎng)景、校準(zhǔn)目標(biāo)和初始校準(zhǔn)參數(shù)。我們定義一個(gè)校準(zhǔn)流來(lái)表示初始...

2023-10-10 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激光雷達(dá) 2.1k 0

深度學(xué)習(xí)圖像語(yǔ)義分割指標(biāo)介紹

深度學(xué)習(xí)在圖像語(yǔ)義分割上已經(jīng)取得了重大進(jìn)展與明顯的效果，產(chǎn)生了很多專注于圖像語(yǔ)義分割的模型與基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，這些基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集提供了一套統(tǒng)一的批判模型的標(biāo)準(zhǔn)，多...

2023-10-09 標(biāo)簽：圖像分割計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 748 0

深度學(xué)習(xí)的由來(lái) 深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法有哪些

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度...

2023-10-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI人工智能 1.1k 0

點(diǎn)云采樣方法新創(chuàng)新，深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的結(jié)合

使用標(biāo)準(zhǔn)差代替了梯度計(jì)算，該方法相比原本的圖像的Canny邊緣檢測(cè)器計(jì)算成本更高，但卻可以將其應(yīng)用于點(diǎn)云邊緣采樣。相比圖像規(guī)整的排列，點(diǎn)云通常是不規(guī)則的...

2023-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 3.2k 0

項(xiàng)目案例：基于YOLO的鋁型材表面缺陷識(shí)別

方法多采用傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)算法，通過(guò)圖像形態(tài)學(xué)處理與特征提取進(jìn)行缺陷識(shí)別，往往需要根據(jù)不同形態(tài)的缺陷特征，設(shè)計(jì)不同的特征提取與識(shí)別算法。鋁型材表面缺陷形態(tài)不...

2023-10-08 標(biāo)簽：檢測(cè)技術(shù)模型深度學(xué)習(xí) 2.4k 0

深度學(xué)習(xí)模型部署與優(yōu)化：策略與實(shí)踐；L40S與A100、H100的對(duì)比分析

隨著生成式AI應(yīng)用的迅猛發(fā)展，我們正處在前所未有的大爆發(fā)時(shí)代。在這個(gè)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)模型的部署成為一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。盡管GPU在訓(xùn)練和推理中扮演著關(guān)鍵角...

2023-10-07 標(biāo)簽：gpuAI深度學(xué)習(xí) 2.4k 0

機(jī)器視覺(jué)現(xiàn)在如何推動(dòng)自動(dòng)化的發(fā)展

作者：Jody Muelaner 機(jī)器視覺(jué)是一系列技術(shù)的融合，可使工業(yè)或其他的自動(dòng)化設(shè)備從圖像中獲得對(duì)當(dāng)時(shí)環(huán)境的高級(jí)理解。如果沒(méi)有機(jī)器視覺(jué)軟件，具有不同...

2023-10-03 標(biāo)簽：算法機(jī)器視覺(jué)自動(dòng)化 993 0

mlc-llm對(duì)大模型推理的流程及優(yōu)化方案

在 MLC-LLM 部署RWKV World系列模型實(shí)戰(zhàn)（3B模型Mac M2解碼可達(dá)26tokens/s） 中提到要使用mlc-llm部署模型首先需要...

2023-09-26 標(biāo)簽：編譯MLC深度學(xué)習(xí) 1.6k 0

基于端到端的Al自動(dòng)駕駛決策方法

隨著人工智能的迅速發(fā)展，自動(dòng)駕駛技術(shù)正經(jīng)歷著一場(chǎng)革命性的變革。人工智能的出現(xiàn)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)帶來(lái)了深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用，不再完全依賴人類專家設(shè)計(jì)特征，而是...

2023-09-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自動(dòng)駕駛 1.6k 0

基于機(jī)器視覺(jué)的軟包裝鋰離子電池表面凸點(diǎn)缺陷檢測(cè)

針對(duì)軟包裝鋰離子電池表面圖像凸點(diǎn)缺陷對(duì)比度低、反光、凹凸不平,難以進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)與識(shí)別的問(wèn)題,本文作者在頻域上使用高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行處理,再將處理后的圖像...

2023-09-25 標(biāo)簽：鋰離子電池濾波器機(jī)器視覺(jué) 1.2k 0

為什么transformer性能這么好？Transformer的上下文學(xué)習(xí)能力是哪來(lái)的？

為什么 transformer 性能這么好？它給眾多大語(yǔ)言模型帶來(lái)的上下文學(xué)習(xí) (In-Context Learning) 能力是從何而來(lái)？在人工智能領(lǐng)...

2023-09-25 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)DeepMind 1.9k 0