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標簽 > 深度學習
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眾所周知,深度學習在實時視頻通信端到端系統里有很多的應用,比如說我們用它做超分辨率,能取得比較好的效果;我們用它做圖像恢復,也能取得比較好的效果。如果說...
深度學習算法可以更精準的識別出崩邊等生產隱患,即杜絕由于玻璃碎片導致的產線停機,也杜絕識別錯誤帶來的誤報警,從而提升生產效率。
為什么bigram或者trigram的LM很重要呢?去做一個語言模型的問題,實現深度模型之前,第一步其實就要寫一個bigram或者trigram的LM。...
基于云的機器學習和深度學習一再被誤用。這多半都可以輕松解決,當然,基于云的機器學已得到了廣泛的使用。但你要用得巧妙,用得恰當。
以深度學習為代表的各種機器學習技術方興未艾,取得了舉世矚目的成功。機器和人類在很多復雜認知任務上的表現已在伯仲之間。然而,在解釋模型為什么奏效及如何運作...
目標視覺檢測的根本問題是估計特定類型目標出現在圖像中的哪些位置.如圖 1所示, 目標視覺檢測技術在流程上大致分為三個步驟:區域建議(Region pro...
深度學習模型訓練是一個復雜且關鍵的過程,它涉及大量的數據、計算資源和精心設計的算法。訓練一個深度學習模型,本質上是通過優化算法調整模型參數,使模型能夠更...
24歲創業,憑借基于賽靈思 FPGA 的深度學習方案,僅1年就融資數億的國內 AI 芯片初創公司深鑒科技(Deephi Tech)公司, 其創始人兼 C...
2010年1月9日,Deephi的Yi Shan在法蘭克福的2018年XDF的Edge Track中提供了一個用例演示.Yi Shan討論了深度學習的成...
特征扭曲是光流估計的核心技術,然而扭曲過程中由遮擋區域引起的模糊性是一個尚未解決的主要問題。圖像扭曲導致遮擋區域的模糊,在特征扭曲過程中也存在同樣的問題...
深度學習是基于神經網絡的一種機器學習方法,通過多層次的神經網絡結構來學習圖像的特征表示。深度學習在機器視覺領域取得了巨大的突破和成功,常見的模型包括卷積...
一副圖像使用不同大小濾波核濾波(e.g.高斯濾波),越大的濾波核越模糊,分辨率越小,不同濾波核濾波后的空間為尺度空間=3維空間(圖像+尺度),模擬人類視...
基于深度學習的車牌識別,其中,車輛檢測網絡直接使用YOLO偵測。而后,才是使用網絡偵測車牌與識別車牌號。
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