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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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視覺算法的工業(yè)部署及落地方面的技術(shù)知識(shí)
需要掌握什么技術(shù),學(xué)好C++很重要,起碼能看懂各種關(guān)于部署精巧設(shè)計(jì)的框架(再列一遍:Caffe、libtorch、ncnn、mnn、tvm、openvi...
2022-11-22 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)視覺算法 1.3k 0
深度學(xué)習(xí)技術(shù)之傳統(tǒng)圖像分割方法
所謂圖像分割指的是根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區(qū)域,并使這些特征在同一區(qū)域內(nèi)呈現(xiàn)出相似性,而在不同區(qū)域間呈現(xiàn)出明顯的差異性。
2022-11-21 標(biāo)簽:圖像分割深度學(xué)習(xí) 2.6k 0
基于深度學(xué)習(xí)的cryoET數(shù)據(jù)處理算法
IsoNet算法在預(yù)印本bioRxiv公布后,引起了領(lǐng)域內(nèi)的廣泛關(guān)注與深入討論,其中一個(gè)重點(diǎn)是IsoNet算法是如何實(shí)現(xiàn)缺失錐矯正的?
2022-11-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 773 0
如何通俗易懂的講解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)?
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分,機(jī)器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果,就這樣。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來(lái)表示,否則從一開始它...
2022-11-16 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0
NVIDIA Jetson 機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目之影像對(duì)象偵測(cè)
本文針對(duì)NVIDIA的GStreamer技術(shù)進(jìn)行簡(jiǎn)介,主要是因?yàn)镹VIDIA的Jetson Inference相關(guān)應(yīng)用,都是透過GStreamer進(jìn)行影...
2022-11-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAgpu 1.9k 0
如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域技術(shù)解決網(wǎng)絡(luò)問題
數(shù)據(jù)包和流級(jí)別的標(biāo)頭跟蹤對(duì)于許多網(wǎng)絡(luò)管理工作流至關(guān)重要。它們用于指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控算法的設(shè)計(jì)和開發(fā),開發(fā)新型異常檢測(cè)和指紋識(shí)別以及用于基準(zhǔn)測(cè)試去檢驗(yàn)新的硬件和...
2022-11-15 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 2.2k 0
自動(dòng)駕駛?cè)谠挘撼S玫狞c(diǎn)云配準(zhǔn)方法以及未來(lái)發(fā)展方向
深度學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域可謂無(wú)往不利,點(diǎn)云配準(zhǔn)領(lǐng)域也不例外?;谏疃葘W(xué)習(xí)的點(diǎn)云配準(zhǔn)算法不斷被提出,包括PointNetLK、DCP、IDAM、RPM-Ne...
2022-11-11 標(biāo)簽:傳感器自動(dòng)駕駛毫米波雷達(dá) 3.1k 0
由“淺”變“深”的深度學(xué)習(xí)發(fā)展之路
深度學(xué)習(xí)的核心就是"深度" ,從實(shí)現(xiàn)上深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種包括多個(gè)隱含層的多層感知機(jī),它通過組合低層特征,形成更為抽象的高層表示...
2022-11-11 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2k 0
使用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)海上雷達(dá)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制自動(dòng)化
對(duì)海上船只來(lái)說(shuō),精確測(cè)量海浪、水流和對(duì)水航速非常利于執(zhí)行各種任務(wù),包括優(yōu)化燃油以及在受限海域內(nèi)航行。例如,即使對(duì)水航速測(cè)量失之毫厘,船舶性能計(jì)算結(jié)果也可...
2022-11-10 標(biāo)簽:matlab深度學(xué)習(xí) 1.7k 0
基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤深度學(xué)習(xí)算法
針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法在多目標(biāo)跟蹤中的實(shí)時(shí)性問題, 提出一種基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠?qū)ι疃染W(wǎng)絡(luò)模型...
2022-11-09 標(biāo)簽:算法深度學(xué)習(xí) 2k 1
基于深度學(xué)習(xí)的兩相流氣泡末速度預(yù)測(cè)
摘要:針對(duì)在氣液兩相流中難以進(jìn)行穩(wěn)態(tài)分析,無(wú)法對(duì)氣泡末速度進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的問題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的氣泡末速度預(yù)測(cè)方法。首先,搭建了一套高速相機(jī)采集系統(tǒng)...
2022-11-08 標(biāo)簽:圖像處理深度學(xué)習(xí) 1.7k 0
超詳細(xì)配置教程:用Windows電腦訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型
雖然大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型都是在 Linux 系統(tǒng)上訓(xùn)練的,但 Windows 也是一個(gè)非常重要的系統(tǒng),也可能是很多機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者更為熟悉的系統(tǒng)。要在 Wi...
2022-11-08 標(biāo)簽:LinuxWINDOWS深度學(xué)習(xí) 2.5k 0
什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能做什么
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中,這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對(duì)應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點(diǎn)。
2022-11-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN 3k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的重要方法之一
成功應(yīng)用了ReLU激活函數(shù),雖然非AlexNet的原創(chuàng),最早(2000年)在《自然》(Nature)中的一篇文章中就被提出來(lái)了,但真正能發(fā)揮神奇功效、并...
2022-11-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.7k 0
偏振光學(xué)如何應(yīng)用在生物醫(yī)學(xué)中
光的偏振可看作是一種矢量屬性,而與之相互作用的系統(tǒng)也可以看作是矢量信息,這些信息可用來(lái)描述系統(tǒng)之間的相互作用。這就需要使用一系列的形式論,這些形論反過來(lái)...
2022-11-07 標(biāo)簽:濾波器電磁波機(jī)器學(xué)習(xí) 3k 0
深度學(xué)習(xí)算法如何工作?排名前十的深度學(xué)習(xí)算法介紹
定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Neural Networks,簡(jiǎn)稱NN。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)行特征工程,模型泛化性能差的問題,提出了NN可以從數(shù)據(jù)的原始特征學(xué)...
2022-11-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.6k 0
AI深度學(xué)習(xí)在手機(jī)“智”造應(yīng)用
隨著智能制造產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和改造,智能手機(jī)作為人們生活的必需品,它的“智”不僅僅在于產(chǎn)品功能、性能方面的創(chuàng)新,更在于生產(chǎn)制造過程的智能化。
2022-11-02 標(biāo)簽:機(jī)器視覺AI深度學(xué)習(xí) 990 0
由于在訓(xùn)練過程中沒有足夠的標(biāo)記圖像用于所有類,這些模型在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中可能不太有用。并且我們希望的模型能夠識(shí)別它在訓(xùn)練期間沒有見到過的類,因?yàn)閹缀醪豢赡茉谒?..
2022-11-01 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
如何在NVIDIA GPU上實(shí)現(xiàn)基于embedding 的深度學(xué)習(xí)模型
NVIDIA Merlin Distributed-Embeddings,可以方便TensorFlow 2 用戶用短短幾行代碼輕松完成大規(guī)模的推薦模型訓(xùn)練。
基于深度學(xué)習(xí)的圖像去模糊算法及應(yīng)用
當(dāng)前,絕大部分基于深度學(xué)習(xí)的圖像去模糊算法是不區(qū)分場(chǎng)景的,也就是他們是對(duì)常見的自然與人為設(shè)計(jì)的場(chǎng)景進(jìn)行去模糊。但是,在現(xiàn)實(shí)生活中,經(jīng)常會(huì)遇到一些特定場(chǎng)景...
2022-10-28 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 4.3k 0
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