卷積神經網絡（CNN）是一種特殊類型的神經網絡，在圖像上表現特別出色。卷積神經網絡由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數字。
2022-09-21 10:12:50
636 處理技術也可以通過深度學習來獲得更優異的效果，比如去噪、超分辨率和跟蹤算法等。為了跟上時代的步伐，必須對深度學習與神經網絡技術有所學習和研究。本文將介紹深度學習技術、神經網絡與卷積神經網絡以及它們在相關領域中的應用。
2024-01-11 10:51:32596 
關系。同時，它的首款產品也順利從原型階段進入了量產階段，并與業內領先制造商 Jabil 簽訂了合作協議。在 CES 2018 上，它將推出首款高分辨率 3D 激光雷達——InnovizPro，為各家
2018-07-26 20:45:02
【深度學習】卷積神經網絡CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度學習工程師-吳恩達》03卷積神經網絡—深度卷積網絡：實例探究 學習總結
2020-05-22 17:15:57
。本文就以一維卷積神經網絡為例談談怎么來進一步優化卷積神經網絡使用的memory。文章（卷積神經網絡中一維卷.
2021-12-23 06:16:40
卷積神經網絡為什么適合圖像處理？
2022-09-08 10:23:10
卷積神經網絡入門詳解
2019-02-12 13:58:26
Top100論文導讀：深入理解卷積神經網絡CNN（Part Ⅰ）
2019-09-06 17:25:54
卷積神經網絡(CNN)究竟是什么，鑒于神經網絡在工程上經歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
十余年來快速發展的嶄新領域，越來越受到研究者的關注。卷積神經網絡（CNN）模型是深度學習模型中最重要的一種經典結構，其性能在近年來深度學習任務上逐步提高。由于可以自動學習樣本數據的特征表示，卷積
2022-08-02 10:39:39
卷積神經網絡的優點
2020-05-05 18:12:50
卷積神經網絡的層級結構 卷積神經網絡的常用框架
2020-12-29 06:16:44
模型。第 3 部分將研究使用專用 AI 微控制器測試模型的特定用例。什么是卷積神經網絡？神經網絡是系統或神經元結構，使人工智能能夠更好地理解數據，使其能夠解決復雜的問題。雖然有許多網絡類型，但本系
2023-02-23 20:11:10
什么是卷積神經網絡？ImageNet-2010網絡結構是如何構成的？有哪些基本參數？
2021-06-17 11:48:22
多層感知機 深度神經網絡in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
想了解行業國內做固態激光雷達的廠家，激光雷達里面是怎么樣的啊
2021-01-17 15:29:39
激光雷達實際上是一種工作在光學波段（特殊波段）的雷達，它的優點非常明顯：1、具有極高的分辨率：激光雷達工作于光學波段，頻率比微波高2～3個數量級以上，因此，與微波雷達相比，激光雷達具有極高的距離
2017-09-19 15:51:15
認為是 L3 級及以上自動駕駛必備傳感器。激光雷達兼具測距遠、角度 分辨率優、受環境光照影響小的特點，且無需深度學習算法，可直接獲得物體的距離和 方位信息。這些相較于其他傳感器的優勢，可顯著提升自動駕駛
2021-03-18 11:14:17
并不只是簡單的加速激光雷達內部掃描電機旋轉這么簡單，對應的需要提高測距采樣率。否則當采樣頻率固定的情況下，更快的掃描速度只會降低角分辨率。 除了測距距離、掃描頻率之外，測量分辨率和精度對于激光雷達性能
2018-02-07 13:40:27
，其云底高度的測量范圍可達7500m。 按線數分類： 單線激光雷達 單線激光雷達主要用于規避障礙物，其掃描速度快、分辨率強、可靠性高。由于單線激光雷達比多線和3D激光雷達在角頻率和靈敏度反映更加
2020-07-14 07:56:45
簡單的3D雷達，獲取三維數據呢？目前市面上主流的有2種方式：1、采用線狀激光器，將原先的一個點變成一條線型光；2、使用一個2D激光雷達掃描，同時在另一個軸進行旋轉，從而掃描出3D信息；圖片來源于網絡
2018-05-11 15:33:44
及 3x3 的 24 層卷積神經網絡， 其性能表現幾乎是一個在典型的 GPU/CPU 綜合處理引擎上運行的類似 CNN 的三倍，盡管其所需的內存帶寬只是后者的五分之一且功耗大幅降低。下一代深度學習神經網絡
2017-12-21 17:11:34
FMCW激光雷達與dTOF激光雷達的區別在哪？
2021-07-23 13:22:37
關系。5．結論經過實踐證實，可以說坤馳科技的QT1130高速數據采集卡應用于測污激光雷達具有最高的性能價格比。在一些特殊應用上，還能夠提高測污激光雷達的性能，實現了高分辨率的采集功能。
2016-05-23 14:44:42
連接塊是一種模塊，通常用于深度卷積神經網絡中，特別是在殘差網絡（Residual Network，ResNet）中廣泛使用，也是我比較熟悉的。組卷積塊是一種卷積神經網絡中的模塊，其主要目的是將卷積操作
2023-09-11 20:34:01
，得到訓練參數2、利用開發板arm與FPGA聯合的特性，在arm端實現圖像預處理已經卷積核神經網絡的池化、激活函數和全連接，在FPGA端實現卷積運算3、對整個系統進行調試。4、在基本實現系統的基礎上
2018-12-19 11:37:22
，更有信心。”具有超分辨率和4d 定位的先進4d 感知軟件Aeva 的專有感知軟件利用原始的4d 傳感器數據提供新的實時性能，這是傳統的飛行時間激光雷達傳感器所無法提供的:超分辨率: 一個實時攝像機
2022-02-25 11:37:50
了。下面介紹幾種深度學習的方法，它們使識別錯誤率極大地降低。 卷積神經網絡：AlexNet 在 2012 年，深度學習第一次被運用到 ImageNet 比賽中。其效果非常顯著， 錯誤率從前一年的 26
2018-05-11 11:43:14
圖卷積神經網絡
2019-08-20 12:05:29
分辨率、轉換、遷移、描述等等都已經可以使用深度學習技術實現。其背后的技術可以一言以蔽之：深度卷積神經網絡具有超強的圖像特征提取能力。其中，風格遷移算法的成功，其主要基于兩點：1.兩張圖像經過預訓練
2018-05-08 15:57:47
光的形式（例如點陣形式），且犧牲一定的切線分辨率，則可以提高回波光強度。此外，垂直腔面發射激光器(VCSELs)使得在不同方向同時發射數千束光束的出射成為可能。# 擺脫ToF法的限制 ToF激光雷達
2018-09-10 14:10:45
全連接神經網絡和卷積神經網絡的區別
2019-06-06 14:21:42
卷積神經網絡探秘
2019-06-04 11:59:35
，接下來是密集全連接層。● 深度可分離卷積神經網絡 (DS-CNN)最近，深度可分離卷積神經網絡被推薦為標準 3D 卷積運算的高效替代方案，并已用于實現計算機視覺的緊湊網絡架構。DS-CNN 首先使用獨立
2021-07-26 09:46:37
贏得看展嘉賓的贊賞的同時，更是斬獲許多實際訂單，國內的小伙伴一直處于緊張迅速的備貨和發貨狀態中。一、高分辨率固態激光雷達LR30LR30是北醒展出的所有雷達中唯一還處于樣品階段的產品。這款等效于480
2018-01-25 09:41:33
【新技術發布】基于深度神經網絡的激光雷達物體識別系統及其嵌入式平臺部署激光雷達可以準確地完成三維空間的測量，具有抗干擾能力強、信息豐富等優點，但受限于數據量大、不規則等難點，基于深度神經網絡
2021-12-21 07:59:18
基于深度神經網絡的激光雷達物體識別系統及其嵌入式平臺部署
2021-01-04 06:26:23
FPGA 上實現卷積神經網絡 (CNN)。CNN 是一類深度神經網絡，在處理大規模圖像識別任務以及與機器學習類似的其他問題方面已大獲成功。在當前案例中,針對在 FPGA 上實現 CNN 做一個可行性研究
2019-06-19 07:24:41
巡線智能車控制中的CNN網絡有何應用？嵌入式單片機中的神經網絡該怎樣去使用？如何利用卷積神經網絡去更好地控制巡線智能車呢？
2021-12-21 07:47:24
單線激光雷達特點：結構簡單、掃描速度快、分辨率高、可靠性高、成本低。單線激光雷達實際上就是一個高同頻激光脈沖掃描儀，加上一個一維旋轉掃描。單線激光雷達雖然原理簡單但是可以有效、高頻的測試物體的距離
2017-09-25 11:30:10
獲得了2019年度GSX創新產品獎。這款OS-1-64傳感器與其他供應商的產品區別，主要在于其提供的高分辨率（64通道）。“64通道激光雷達傳感器獲得的3D點云圖更容易識別物體，”Frome說，“我們
2020-02-29 17:03:44
、甚至形狀等參數。激光的頻率很高，波長是納米級的，所以激光雷達可以獲得極高的角度、距離和速度分辨率。距離和速度分辨率高,意味著可以利用多譜勒成像技術來獲得目標的清晰圖像，這是激光雷達的一大優勢。但是
2019-09-19 09:05:02
。據了解，在不同技術路線中，所使用到的傳感器主要有激光雷達、毫米波雷達以及攝像頭三類，且各具優缺點。 一、主流傳感器對比激光雷達：激光雷達具有高精度、高分辨率的優勢，同時具有建立周邊3D模型的前景
2017-09-06 11:36:58
降低。激光雷達通過掃描從一個物體上反射回來的激光來確定物體的距離，可以形成精度高達厘米級的3D環境地圖，因此它在ADAS（先進駕駛輔助系統）及無人駕駛系統中起重要作用。從當前車載激光雷達來看，機械式的多
2017-12-07 14:47:45
。另一個就是比較火的AR（增強現實 ），通過LIDAR能夠測出這個現實中物體的大小尺寸，進而能夠很好的3D建模，當然待開發的應用還有很多很多，畢竟相當于賦予了手機一雙人的眼睛。主要說一下這個激光雷達
2021-07-22 09:12:51
自制低成本3D激光掃描測距儀(3D激光雷達)
2021-03-04 10:51:54
自制低成本3d激光掃描測距儀激光雷達
2020-05-27 16:23:12
。 #激光雷達的特點 與同樣在汽車中有著一定應用的微波雷達相比，工作在光學波段的激光雷達其頻率比微波高2-3個數量級以上，有著更高的距離分辨率、角分辨率和速度分辨率。因此，激光雷達在測量過程中可
2018-09-10 14:21:58
解析深度學習：卷積神經網絡原理與視覺實踐
2020-06-14 22:21:12
為什么要用卷積神經網絡？
2020-06-13 13:11:39
`將非局部計算作為獲取長時記憶的通用模塊，提高神經網絡性能在深度神經網絡中，獲取長時記憶（long-range dependency）至關重要。對于序列數據（例如語音、語言），遞歸運算
2018-11-12 14:52:50
對卷積神經網絡的基礎進行介紹，主要內容包括卷積神經網絡概念、卷積神經網絡結構、卷積神經網絡求解、卷積神經網絡LeNet-5結構分析、卷積神經網絡注意事項。一、卷積神經網絡概念 上世紀60年代
2017-11-16 01:00:0210692 
為提取更多有效特征并提高模型訓練的收斂速度，提出一種基于并列卷積神經網絡的超分辨率重建方法。該網絡由兩路不同結構的網絡組成：一路為簡單的殘差網絡，其優化殘差映射比原始的映射更容易實現；另一路為增加了
2017-12-04 14:50:20
0 Innovusion團隊展示了最新的半固態激光雷達樣機Hi Def LiDAR。他是激光雷達與相機的融合， 分辨率可以達到300線以上，主攻方向是傳感器和傳感器融合技術，不涉及車輛的控制。
2017-12-13 12:42:276061 空間．針對這些問題，本文提出了基于深度反卷積神經網絡的圖像超分辨率算法，該算法利用反卷積層對低分辨率圖像進行上采樣處理，再經深度映射消除由反卷積層造成的噪聲和偽影現象，使用殘差學習降低網絡復雜度，同時避免了因網
2017-12-15 10:41:082 傳統2D卷積神經網絡對于視頻連續幀圖像的特征提取容易丟失目標時間軸上的運動信息，導致識別準確度較低。為此，提出一種基于多列深度3D卷積神經網絡（3D CNN）的手勢識別方法。采用3D卷積核對
2018-01-30 13:59:192 而我們在深度學習中的卷積神經網絡（如下圖為例），就是模仿了人類視覺系統的處理過程。正因此，計算機視覺是深度學習最佳的應用領域之一。超分辨就是計算機視覺中的一個經典應用。
2018-07-12 15:07:226611 
為了彌補空間精度的損失，研究者們在分類卷積神經網絡結構的基礎上，通過引入上采樣操作和/或組合空洞卷積減少降采樣次數來提升表征的分辨率，典型的結構包括Hourglass、U-Net等（如圖2）。
2019-05-25 10:43:262492 上逐步提高。由于可以自動學習樣本數據的特征表示，卷積神經網絡已經廣泛應用于圖像分類、目標檢測、語乂分割以及自然語言處理等領域。首先分析了典型卷積神經網絡模型為提髙其性能増加網絡深度以及寬度的模型結構，分析了采用注
2021-04-02 15:29:0420 輸入層。輸入層是整個神經網絡的輸入，在處理圖像的卷積神經網絡中，它一般代表了一張圖片的像素矩陣。比如在圖6-7中，最左側的三維矩陣的長和寬代表了圖像的大小，而三維矩陣的深度代表了圖像的色彩通道
2021-05-11 17:02:5415211 
基于卷積神經網絡模型的Hi-C數據分辨率
2021-06-16 11:25:3132 基于卷積神經網絡的雷達目標檢測方法綜述
2021-06-23 14:43:0161 在介紹卷積神經網絡之前，我們先回顧一下神經網絡的基本知識。就目前而言，神經網絡是深度學習算法的核心，我們所熟知的很多深度學習算法的背后其實都是神經網絡。
2023-02-23 09:14:442251 卷積神經網絡通俗理解 卷積神經網絡，英文名為Convolutional Neural Network，成為了當前深度學習領域最重要的算法之一，也是很多圖像和語音領域任務中最常用的深度學習模型之一
2023-08-17 16:30:252059 卷積神經網絡原理：卷積神經網絡模型和卷積神經網絡算法 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的人工神經網絡，是深度學習技術的重要應用之
2023-08-17 16:30:30804 卷積神經網絡的應用 卷積神經網絡通常用來處理什么 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種在神經網絡領域內廣泛應用的神經網絡模型。相較于傳統
2023-08-21 16:41:453484 卷積神經網絡概述 卷積神經網絡的特點 cnn卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional neural network，CNN）是一種基于深度學習技術的神經網絡，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:481659 卷積神經網絡模型有哪些？卷積神經網絡包括哪幾層內容？ 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領域中最廣泛應用的模型之一，主要應用于圖像、語音
2023-08-21 16:41:521305 卷積神經網絡模型原理 卷積神經網絡模型結構? 卷積神經網絡是一種深度學習神經網絡，是在圖像、語音、文本和視頻等方面的任務中最有效的神經網絡之一。它的總體思想是使用在輸入數據之上的一系列過濾器來捕捉
2023-08-21 16:41:58602 卷積神經網絡的工作原理 卷積神經網絡通俗解釋? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是一種眾所周知的深度學習算法，是人工智能領域中最受歡迎的技術之一
2023-08-21 16:49:242213 卷積神經網絡如何識別圖像? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識別能力而成為深度學習的重要組成部分。CNN是一種深度神經網絡，其結構
2023-08-21 16:49:271284 卷積神經網絡三大特點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習模型，其具有三大特點：局部感知、參數共享和下采樣。 一、局部感知 卷積神經網絡
2023-08-21 16:49:323045 卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡發展歷程 卷積神經網絡三大特點? 卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度學習領域
2023-08-21 16:49:391127 卷積神經網絡基本結構 卷積神經網絡主要包括什么 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學習模型，廣泛用于圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域
2023-08-21 16:57:193551 卷積神經網絡層級結構 卷積神經網絡的卷積層講解 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在許多視覺相關的任務中表現出色，如圖
2023-08-21 16:49:423757 的深度學習算法。CNN模型最早被提出是為了處理圖像，其模型結構中包含卷積層、池化層和全連接層等關鍵技術，經過多個卷積層和池化層的處理，CNN可以提取出圖像中的特征信息，從而對圖像進行分類。 一、卷積神經網絡算法 卷積神經網絡算法最早起源于圖像處理領域。它是一種深
2023-08-21 16:49:461229 卷積神經網絡算法是機器算法嗎? 卷積神經網絡算法是機器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數據的處理和分類。隨著深度學習的興起，卷積神經網絡逐漸成為了圖像、語音等領域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:48437 卷積神經網絡算法比其他算法好嗎 卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一種用于圖像識別和處理等領域的深度學習算法。相對于傳統的圖像識別算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51407 卷積神經網絡算法原理? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習（Deep Learning）的模型，它能夠自動地從圖片、音頻、文本等數據中提
2023-08-21 16:49:54690 卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學習神經網絡，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預測，是計算機視覺領域中應用最廣泛的深度學習算法之一。該網絡模型可以自動從原始數據中學習有用的特征，并將其映射到相應的類別。
2023-08-21 17:03:461064 卷積神經網絡算法有哪些？? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN) 是一種基于多層感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度學習
2023-08-21 16:50:01974 深度神經網絡是一種基于神經網絡的機器學習算法，其主要特點是由多層神經元構成，可以根據數據自動調整神經元之間的權重，從而實現對大規模數據進行預測和分類。卷積神經網絡是深度神經網絡的一種，主要應用于圖像和視頻處理領域。
2023-08-21 17:07:361860 卷積神經網絡算法代碼matlab 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習網絡模型，其特點是具有卷積層（Convolutional Layer
2023-08-21 16:50:11745 卷積神經網絡算法流程 卷積神經網絡模型工作流程? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應用于目標跟蹤、圖像識別和語音識別等領域的深度學習模型
2023-08-21 16:50:191315 常見的卷積神經網絡模型 典型的卷積神經網絡模型 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network, CNN）是深度學習中最流行的模型之一，其結構靈活，處理圖像、音頻、自然語言
2023-08-21 17:11:411641 cnn卷積神經網絡模型 卷積神經網絡預測模型 生成卷積神經網絡模型? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學習神經網絡，最初被廣泛應用于計算機
2023-08-21 17:11:47680 卷積神經網絡模型搭建 卷積神經網絡模型是一種深度學習算法。它已經成為了計算機視覺和自然語言處理等各種領域的主流算法，具有很大的應用前景。本篇文章將詳細介紹卷積神經網絡模型的搭建過程，為讀者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 卷積神經網絡一共有幾層 卷積神經網絡模型三層? 卷積神經網絡 (Convolutional Neural Networks，CNNs) 是一種在深度學習領域中發揮重要作用的模型。它是一種有層次結構
2023-08-21 17:11:533314 卷積神經網絡模型的優缺點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進行學習的深度學習模型。它在計算機視覺、語音識別
2023-08-21 17:15:191881 卷積神經網絡主要包括哪些 卷積神經網絡組成部分 卷積神經網絡（CNN）是一類廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理等領域的人工神經網絡。它具有良好的空間特征學習能力，能夠處理具有二維或三維形狀的輸入數據
2023-08-21 17:15:22935 卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(Feedforward Neural Networks)，是深度
2023-11-26 16:26:01505 卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域有著廣泛的應用。相比
2023-12-07 15:37:252272
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