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標簽 > 深度學習
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RGB 模態指的是由 RGB 相機捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對象(物體)像素點移動到下一幀的移動量,由于通常是由 RGB 模態數據所進一...
卷積神經網絡(CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語義分割等領域。本文將詳細介紹CNN在分類任務中的應用,包括基本結構、關鍵技術、...
面部表情識別是一項復雜的技術,需要綜合運用計算機視覺、機器學習、深度學習等多種技術。本文將介紹面部表情識別的技術實現過程,包括圖像采集、預處理、特征提取...
基于卷積的框架有效實現及視覺Transformer背后的關鍵成分
來自清華大學和 Meta AI 的研究者證明了視覺 Transformer 的關鍵,即輸入自適應、長程和高階空間交互,也可以通過基于卷積的框架有效實現。
2022-09-09 標簽:神經網絡深度學習Transformer 1463 0
本節主要將近年來基于候選區域的目標檢測算法分為五個部分進行綜述,首先介紹了Faster R-CNN[14]框架的發展歷程,然后綜述了對Faster R-...
PyTorch更簡單。選擇TensorFlow還是PyTorch取決于您的具體需求和偏好。如果您需要一個易于使用、靈活且具有強大社區支持的框架,PyTo...
2024-07-05 標簽:框架深度學習tensorflow 1462 0
織物缺陷檢測是紡織品檢驗中最重要的檢驗項目之一,其主要目的是為了避免織物缺陷影響布匹質量,進而極大影響紡織品的價值和銷售。
神經網絡作為深度學習算法的基本構建模塊,模擬了人腦的行為,通過互相連接的節點(也稱為“神經元”)實現對輸入數據的處理、模式識別和結果預測等功能。本文將深...
基于IMU光度損失和跨傳感器光度損失 以提供稠密的監督和絕對尺度
雖然近年來無監督單目深度學習取得了很大的進展,但仍然存在一些基本問題。首先,目前的方法存在尺度模糊性問題,因為反推過程對于深度和平移來說相當于任意尺度因子。
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領域。...
深度學習和簡單的統計學是一回事嗎?很多人可能都有這個疑問,畢竟二者連術語都有很多相似的地方。在這篇文章中,理論計算機科學家、哈佛大學知名教授 Boaz ...
ResourceQuota 管理配額的資源粒度太粗,無法針對具體 CPU 核和 GPU 卡的型號進行配額管理,在實際場景中,不同的 CPU、GPU 型號...
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