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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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基于煤礦監控視頻流進行違章行為識別、設備環境隱患識別,由于視頻流數據量較大,加上煤礦井下環境嘈雜、煤塵水霧影響、光照度低和照明亮度變化較大,成功案例較少。
神經網絡無需學習就能駕駛虛擬賽車。 動物生下來就具有天生的能力和稟性。馬生下來幾小時后就會走,鴨子孵出來后很快就會游,人類嬰兒自然而然會被人臉吸引。大腦...
基于caffe和Lasagne CNN分類器的FPGA上實現
近來卷積神經網絡(CNN)的研究十分熱門。CNN發展的一個瓶頸就是它需要非常龐大的運算量,在實時性上有一定問題。而FPGA具有靈活、可配置和適合高并行度...
作者:Sudip Nag,賽靈思軟件和 AI 產品副總裁 隨著自動緊急制動( AEB )和駕駛員監測系統等高級駕駛員輔助系統( ADAS )功能的推出,...
從X1/X2/X3輸入到輸出的過程,定義了一個層次的概念,譬如上圖就包括四層,包含最左邊的輸入層,和最右邊的輸出層。
基于TensorFlow框架搭建卷積神經網絡的電池片缺陷識別研究
基于TensorFlow框架搭建卷積神經網絡對電池片電致發光圖像進行缺陷識別。選取公開的數據集,其中包含了電池片的不同種類缺陷。
2019-08-28 標簽:神經網絡tensorflow卷積神經網絡 7951 0
交通標識識別算法一方面采用了基于卷積神經網絡的訓練和識別方法,極大地提高了交通標識識別的準確率;另一方面通過快速的交通標識檢測算法定位交通標識的候選區域...
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代的網絡中,大多數計算都是線性代數計算,稱為張量數學。
計算機視覺技術在日常生活中有著非常普遍的應用:發朋友圈之前自動修圖、網上購物時刷臉支付……在這一系列成功的應用背后,卷積神經網絡功不可沒。
在未來的某個時候,人們必定能夠相對自如地運用人工智能,安全地駕車出行。這個時刻何時到來我無法預見;但我相信,彼時“智能”會顯現出更“切實”的意義。
如何消除消除卷積的冗余性?我們特意為讀者邀請到了微軟亞洲研究院視覺計算組資深研究員王井東,為大家講解發表在 ICCV 2017 和 CVPR 2018 ...
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