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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn中池化層的主要作用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自...
2024-07-02 標(biāo)簽:圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)cnn 806 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型cnn的基本概念、結(jié)構(gòu)及原理
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型CNN(Convolutional Neural Network)是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析和自然語言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。...
之前帶大家一起使用Keras訓(xùn)練了一個(gè)GRU模型,并使用mnist的手寫字體數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證。本期小編將繼續(xù)帶來一篇擴(kuò)展,即GRU模型的測(cè)試方法。盡管我...
GRU是什么?GRU模型如何讓你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更聰明 掌握時(shí)間 掌握未來
大家平時(shí)經(jīng)常聽到的GRU是什么呢? 首先來認(rèn)識(shí)下CNN,CNN指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network),這是一種在人...
2024-06-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru深度學(xué)習(xí) 1509 0
如何利用一些小技巧實(shí)現(xiàn)SVM的增量式訓(xùn)練
同時(shí)根據(jù)測(cè)試精度,可以看出,通過添加第一次訓(xùn)練多得到的支持向量,而非將全體數(shù)據(jù)進(jìn)行二次訓(xùn)練,能夠達(dá)到同樣的效果。
2024-04-25 標(biāo)簽:向量機(jī)SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 839 0
這種理解導(dǎo)致了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的第一層由掃描圖像的小塊神經(jīng)元組成 - 一次處理幾個(gè)像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。
在train.py中,定義從何處收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)。我們應(yīng)該將20%的數(shù)據(jù)分開以自動(dòng)用于驗(yàn)證。我們還定義了batch_size為32。
利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)SAR目標(biāo)分類的研究
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的深度學(xué)習(xí)模型,因其能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次化特征表示而成為SAR目標(biāo)分類的理想選擇。
2024-04-08 標(biāo)簽:SAR圖像處理計(jì)算機(jī)視覺 410 0
基于Python和深度學(xué)習(xí)的CNN原理詳解
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 由各種類型的層組成,這些層協(xié)同工作以從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)分層表示。每個(gè)層在整體架構(gòu)中都發(fā)揮著獨(dú)特的作用。
2024-04-06 標(biāo)簽:濾波器計(jì)算機(jī)視覺python 1984 0
考慮單個(gè)低分辨率圖像,首先使用雙三次插值將其放大到所需的大小,這是執(zhí)行的唯一預(yù)處理。將插值圖像表示為Y。我們的目標(biāo)是從Y中恢復(fù)與真實(shí)高分辨率圖像X盡可能...
2024-03-11 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺超分辨率cnn 655 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度解析與實(shí)踐
卷積后產(chǎn)生的特征圖中的值,越靠近1表示與該特征越關(guān)聯(lián),越靠近-1表示越不關(guān)聯(lián),而我們進(jìn)行特征提取時(shí),為了使得數(shù)據(jù)更少,操作更方便,就直接舍棄掉那些不相關(guān)...
2024-01-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 171 0
在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前,自然圖像中的對(duì)象識(shí)別過程相當(dāng)粗暴簡(jiǎn)單:定義一組關(guān)鍵視覺特征(“單詞”),識(shí)別每個(gè)視覺特征在圖像中的存在頻率(“包”),然后根據(jù)這些數(shù)...
2023-12-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 277 0
深度探索AI微控制器對(duì)CNN的硬件轉(zhuǎn)換方案
MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器,這是一種先進(jìn)的片上系統(tǒng)。它能夠以超低功耗為資源受限的邊緣設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
?結(jié)合圖像理解,相信你也會(huì)大概明白其中的本意。不過Pooling并不是只可以選取2x2的窗口大小,即便是3x3,5x5等等沒問題,步長(zhǎng)(Stride)也...
2023-11-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)馬賽克cnn 465 0
一種利用幾何信息的自監(jiān)督單目深度估計(jì)框架
本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計(jì)框架,名為GasMono,專門設(shè)計(jì)用于室內(nèi)場(chǎng)景。本方法通過應(yīng)用多視圖幾何的方式解決了室內(nèi)場(chǎng)景中幀間大旋轉(zhuǎn)和低紋理導(dǎo)致自...
2023-11-06 標(biāo)簽:RGB深度學(xué)習(xí)cnn 404 0
基于機(jī)器視覺技術(shù)的人車路特征提取中的應(yīng)用案例
MSA-CNN模型結(jié)構(gòu) 基于多尺度注意力機(jī)制的卷積網(wǎng)絡(luò)模型(MSA-CNN)包括三個(gè)模塊,分別是多尺度卷積模塊、特征強(qiáng)化模塊和分類模型,其中多尺度卷積模...
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) 1688 0
一種簡(jiǎn)單而高效的深度CNN模型來解決圖像的Efficient SR問題
為了減少沉重的計(jì)算負(fù)擔(dān),各種方法,包括有效的模塊設(shè)計(jì),知識(shí)蒸餾,神經(jīng)架構(gòu)搜索和結(jié)構(gòu)重新參數(shù)化等都試圖提高SR算法的效率。在這些有效的SR模型中,主要有兩...
Apple提出FastViT:快速卷積和Transformer混合架構(gòu)
進(jìn)一步使用大核卷積使得 FastViT 精度得到提升,而且不怎么影響延時(shí)。在移動(dòng)設(shè)備和 ImageNet 數(shù)據(jù)集上的精度相同的前提下,F(xiàn)astViT 比...
2023-09-20 標(biāo)簽:架構(gòu)數(shù)據(jù)集cnn 656 0
MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器,這是一種先進(jìn)的片上系統(tǒng)。它支持超低功耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),適用于資源受限的邊緣設(shè)備或物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。此...
2023-09-29 標(biāo)簽:微控制器fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 828 0
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