基于深度學(xué)習(xí)的視覺目標(biāo)跟蹤方法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型用于將被跟蹤目標(biāo)與其周圍背景區(qū)分開來的跟蹤器可以獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果，而CNN模型的模板匹配通常會(huì)更快。

2022-11-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1452 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用分析

【源碼】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Tensorflow文本分類中的應(yīng)用

2022-11-14 標(biāo)簽：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 719 0

設(shè)計(jì)一個(gè)U形高分辨率網(wǎng)絡(luò)（U-HRNet）

高分辨率和高級(jí)語(yǔ)義表示對(duì)于密集預(yù)測(cè)都至關(guān)重要。從經(jīng)驗(yàn)上看，低分辨率特征地圖通常實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的語(yǔ)義表示，而高分辨率特征地圖一般可以更好地識(shí)別邊緣等局部特征，但...

2022-11-07 標(biāo)簽：FCN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2417 0

一種融合基于相機(jī)的姿態(tài)估計(jì)和IMU傳感器的步態(tài)分析方法

步速、步長(zhǎng)和關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)學(xué)等步態(tài)指標(biāo)是臨床環(huán)境中步態(tài)障礙患者的關(guān)鍵評(píng)估參數(shù)。步態(tài)的時(shí)空和運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)已被用于評(píng)估神經(jīng)系統(tǒng)疾病的治療效果，并預(yù)測(cè)老年人摔倒的風(fēng)險(xiǎn)。

2022-11-03 標(biāo)簽：傳感器RGBFPA 1948 0

一種使用transformer架構(gòu)的新型線段描述符

雖然在SLAM和SFM中，特征點(diǎn)已經(jīng)被廣泛研究，但在圖像中分布不均勻的特征點(diǎn)可能會(huì)導(dǎo)致不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確的姿態(tài)估計(jì)。

2022-11-02 標(biāo)簽：SLAM計(jì)算機(jī)視覺AUC 1073 0

一種新穎的標(biāo)簽驅(qū)動(dòng)去噪框架（LDF）

然后，查詢集利用原型生成相應(yīng)的查詢表示。最后，通過測(cè)量每個(gè)原型表示與相應(yīng)查詢表示之間的距離來進(jìn)行類別預(yù)測(cè)。

2022-11-01 標(biāo)簽：ACD分類器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1262 0

使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識(shí)別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-09-21 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 943 0

基于機(jī)器視覺的液晶屏幕外觀缺陷檢測(cè)方案

深度學(xué)習(xí)算法可以更精準(zhǔn)的識(shí)別出崩邊等生產(chǎn)隱患，即杜絕由于玻璃碎片導(dǎo)致的產(chǎn)線停機(jī)，也杜絕識(shí)別錯(cuò)誤帶來的誤報(bào)警，從而提升生產(chǎn)效率。

2022-09-15 標(biāo)簽：液晶面板計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 2646 0

基于YOLO深度學(xué)習(xí)模型的鋁型材表面缺陷識(shí)別技術(shù)

對(duì)于大多數(shù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過特征提取網(wǎng)絡(luò)獲取圖像最終的特征圖后，直接在該特征圖上進(jìn)行預(yù)測(cè)。這種方式僅能獲取圖像中單一尺度的語(yǔ)義信息，識(shí)別的尺度范圍有限

2022-09-08 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2059 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNS）解析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識(shí)別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-08-10 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.9萬(wàn) 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 基于LeNet5實(shí)現(xiàn)的手寫字符識(shí)別

前文中，我們介紹了一些傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺的算法，包括降噪濾波、二值化、縮放、銳化等，最終我們?cè)贔PGA上實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法。近些年基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)...

2022-05-16 標(biāo)簽：fpgamatlab卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 7120 0

Verilog/FPGA開源項(xiàng)目卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

CNN 是多層感知器的正則化版本。多層感知器通常表示全連接網(wǎng)絡(luò)，即一層中的每個(gè)神經(jīng)元都連接到下一層中的所有神經(jīng)元。這些網(wǎng)絡(luò)的“完全連通性”使它們?nèi)菀走^度...

2022-05-16 標(biāo)簽：濾波器cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8164 0