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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

淺談紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)算法

紅外單幀弱小目標(biāo)檢測(cè)算法主要通過圖像預(yù)處理突出小目標(biāo)同時(shí)抑制背景噪聲干擾，之后采用閾值分割提取疑似目標(biāo)，最后根據(jù)特征信息進(jìn)行目標(biāo)確認(rèn)。

2022-08-04 標(biāo)簽：濾波器視覺系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

如何結(jié)合深度學(xué)習(xí)和深度圖在三個(gè)項(xiàng)目中取得有效的成果

傳統(tǒng)獲取深度圖的方法是利用雙目立體視覺獲取視差信息從而得到環(huán)境的深度的。而今天大多使用的深度傳感器則是基于結(jié)構(gòu)光傳感器的原理，通過將已知模式的紅外光投影...

2018-11-01 標(biāo)簽：機(jī)器人計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

深度學(xué)習(xí)中常用的幾種卷積不同情況下的卷積定義方式

在本文中，我盡量使用簡(jiǎn)單明了的方式向大家解釋深度學(xué)習(xí)中常用的幾種卷積，希望能夠幫助你建立學(xué)習(xí)體系，并為你的研究提供參考。 Convolution VS ...

2020-10-08 標(biāo)簽：濾波器信號(hào)處理卷積 8.4k 0

無人駕駛的定義簡(jiǎn)述無人駕駛的工作原理無人駕駛汽車的利與弊

無人駕駛技術(shù)的核心是以感知處理與智能決策為主要的核心技術(shù)路線，采用高級(jí)感應(yīng)技術(shù)、語言識(shí)別技術(shù)、機(jī)器視覺技術(shù)、圓點(diǎn)云技術(shù)等重要技術(shù)手段，構(gòu)建智能感知與決策...

2023-04-26 標(biāo)簽：智能感知機(jī)器學(xué)習(xí)無人駕駛 8.4k 0

深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用一覽

圖像處理，還有視頻處理，曾經(jīng)是很多工業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，現(xiàn)在電視，手機(jī)還有相機(jī)/攝像頭等等都離不開，是技術(shù)慢慢成熟了（傳統(tǒng)方法），經(jīng)驗(yàn)變得比較重要，而且芯片集...

2019-03-23 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)cnn 8.4k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural N...

2024-07-03 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8.4k 0

Deeplearning4j框架中的庫,企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中的深度學(xué)習(xí)

Python 為數(shù)據(jù)科學(xué)家所廣泛采用，而大數(shù)據(jù)編程人員則在 Hadoop 和 Spark 上使用 Java 或 Scala 來開展工作。DL4J 填補(bǔ)了...

2018-05-13 標(biāo)簽：Java Python 深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

深度學(xué)習(xí)在IoT大數(shù)據(jù)和流分析中的應(yīng)用

這篇論文對(duì)于使用深度學(xué)習(xí)來改進(jìn)IoT領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。

2018-03-01 標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)iot 深度學(xué)習(xí) 8.4k 0

NVIDIA初創(chuàng)加速計(jì)劃”初顯成效人工智能大放異彩

飛搜科技通過采用NVIDIA Tesla P100對(duì)圖像進(jìn)行大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)視頻監(jiān)控圖像中低質(zhì)量圖片的快速重建，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)超分辨率方法。

2018-07-14 標(biāo)簽：NVIDIA AI 人工智能 8.3k 0

如何建立起強(qiáng)大的視覺層次結(jié)構(gòu)，并最終成為強(qiáng)大的圖像特征提取器

如果你仔細(xì)看了上文中的gif，你會(huì)發(fā)現(xiàn)我們把5×5的特征矩陣轉(zhuǎn)換成了3×3的特征矩陣，輸入圖像的邊緣被“修剪”掉了，這是因?yàn)檫吘壣系南袼赜肋h(yuǎn)不會(huì)位于卷積...

2018-08-16 標(biāo)簽：檢測(cè)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

lobe可視化工具能建立、訓(xùn)練并安裝個(gè)性化的深度學(xué)習(xí)模型

由于在云端訓(xùn)練的速度非?？欤隳茈S時(shí)得到模型表現(xiàn)的結(jié)果，計(jì)算機(jī)的速度也不會(huì)減慢。你可以通過交互圖表控制模型的精確度，理解它是如何隨時(shí)間進(jìn)行改進(jìn)的。最終它...

2018-05-07 標(biāo)簽：可視化深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

超分辨率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

而我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如下圖為例），就是模仿了人類視覺系統(tǒng)的處理過程。正因此，計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)最佳的應(yīng)用領(lǐng)域之一。超分辨就是計(jì)算機(jī)視覺中...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

基于Numpy實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如何加入和調(diào)整dropout？

幾乎所有目前最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了dropout. 這篇教程介紹如何通過幾行Python代碼在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout. 讀完這篇教程之后，你將得...

2018-04-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8.3k 0

如何使用tensorflow快速搭建起一個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目

我們繼續(xù)以 NG 課題組提供的 sign 手勢(shì)數(shù)據(jù)集為例，學(xué)習(xí)如何通過Tensorflow快速搭建起一個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目。數(shù)據(jù)集標(biāo)簽共有零到五總共 6 類標(biāo)...

2018-10-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)tensorflow 8.3k 0

教你如何用OpenCV、Python和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像和實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行神經(jīng)風(fēng)格遷移

雖然Gatys等人的方法能生成不錯(cuò)的神經(jīng)風(fēng)格遷移結(jié)果，但是它的速度非常慢。2016年，Johnson等人在Gatys的基礎(chǔ)上提出的全新算法速度快了三倍，...

2018-08-31 標(biāo)簽：CPU 圖像深度學(xué)習(xí) 8.2k 0

機(jī)器視覺中獲得3D圖像的幾種方法詳細(xì)資料說明

近年來，機(jī)器視覺技術(shù)變得越來越復(fù)雜，工業(yè)領(lǐng)域的圖像處理更多的專注于3D傳感器，而且越來越多的技術(shù)已經(jīng)完善并且投入到實(shí)際應(yīng)用中，包括焊縫的檢測(cè)，以及在生產(chǎn)...

2019-03-09 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí) 8.2k 0

深度學(xué)習(xí)在自然語言處理方面的研究進(jìn)展

要是關(guān)注深度學(xué)習(xí)在自然語言處理方面的研究進(jìn)展，我相信你一定聽說過Attention Model（后文有時(shí)會(huì)簡(jiǎn)

2018-07-19 標(biāo)簽：GPU 人工智能深度學(xué)習(xí) 8.2k 0

人工智能深度學(xué)習(xí)的五大模型及其應(yīng)用領(lǐng)域

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（AI）技術(shù)特別是深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的潛力和廣泛的應(yīng)用價(jià)值。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)核心分支，通過模擬人腦神經(jīng)...

2024-07-03 標(biāo)簽：人工智能模型深度學(xué)習(xí) 8.2k 0

最適合 AI 應(yīng)用的計(jì)算機(jī)視覺類型是什么？

計(jì)算機(jī)視覺是指為計(jì)算機(jī)賦予人類視覺這一技術(shù)目標(biāo)，從而賦能裝配線檢查到駕駛輔助和機(jī)器人等應(yīng)用。計(jì)算機(jī)缺乏像人類一樣憑直覺產(chǎn)生視覺和畫面的能力。我們必須給予...

2023-12-18 標(biāo)簽：AI 計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 8.2k 0

一種WS新方法，那它可以超越GN、BN嗎？

其中 W^ 卷積層的權(quán)重，* 是卷積運(yùn)算。將圖2 所示作為一個(gè)例子，WS方法不會(huì)直接在原始權(quán)重上進(jìn)行優(yōu)化，而是采用另一個(gè)函數(shù) W^=WS（W）來表示原始...

2019-04-08 標(biāo)簽：算法梯度深度學(xué)習(xí) 8.2k 0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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ARM架構(gòu)過去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)32位精簡(jiǎn)指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
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OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡(jiǎn)稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動(dòng)軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開放的、可升級(jí)的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口。基于這些接口，調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類和實(shí)例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動(dòng)設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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ARM公司是一家知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個(gè)開源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項(xiàng)目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
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網(wǎng)站建設(shè)是指使用標(biāo)識(shí)語言（markup language），通過一系列設(shè)計(jì)、建模、和執(zhí)行的過程將電子格式的信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸，最終以圖形用戶界面（GUI）的形式被用戶所瀏覽。簡(jiǎn)單來說，網(wǎng)頁設(shè)計(jì)的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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