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標簽 > 深度學習
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何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”:ImageNet預訓練并非必須
ImageNet預訓練方式加快了收斂速度,特別是在訓練早期,但隨機初始化訓練可以在訓練一段時間后趕上來。考慮到前者還要進行模型的微調,訓練總時間二者大體...
CVPR 2019,曠視提出基于測地距離的點云分析深度網絡GeoNet
再次回到圖 1 中的紅色插框,本文由此得出結論,兩個點集只有從大量點云學習到統計規則之后才相連,并觀察這一類型的諸多物體,伴隨著從椅子延伸到地面的相連、...
在深度學習中,卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種特別適用于處理圖像數據的神經網絡結構。它通過卷積層...
何愷明團隊最新研究:提出一個端到端的3D目標檢測器VoteNet
在圖像中,通常在目標中心附近存在一個像素,但在點云中卻不是這樣。由于深度傳感器僅捕獲物體的表面,因此3D物體的中心很可能在遠離任何點的空白空間中。因此,...
關于Apollo“云+端”的實戰內容, Apollo 2.0 實戰技術基礎
數據平臺是百度支撐智能汽車的“云+端”研發迭代新模式的核心平臺。由數據采集與傳輸,自動駕駛數據倉庫,自動駕駛計算平臺三個部分構成。首先是數據采集與傳輸部...
DBNs在每一層中利用用于表示的無監督學習RBMs。Bengio et al paper 探討和對比了RBMs和auto-encoders(通過一個表示...
無人駕駛的定義 簡述無人駕駛的工作原理 無人駕駛汽車的利與弊
無人駕駛技術的核心是以感知處理與智能決策為主要的核心技術路線,采用高級感應技術、語言識別技術、機器視覺技術、圓點云技術等重要技術手段,構建智能感知與決策...
在硬件層面,ASIC 芯片由基本硅材料、磷化鎵、砷化鎵、氮化鎵等材料構成。在物理結構層面,ASIC 芯片模塊由外掛存儲單元、電源管理器、音頻畫面處理器、...
在過去的一年里,人工智能(AI)、大數據、3D成像和機器人過程自動化等領域在取得了空前的發展。在即將到來的2019年,機器視覺技術應用還將蓬勃發展,新機...
YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一種基于深度學習的實時目標檢測算法,它屬于卷積神經網絡(CNN)的范疇。下面我...
如何結合TensorFlow目標檢測API和OpenCV分析足球視頻
使用Tensorflow的目標檢測API,可以快速搭建目標檢測模型。如果你不熟悉這套API,可以看下我之前寫的介紹Tensorflow目標檢測API,以...
2018-07-08 標簽:數據集深度學習TensorFlow 6402 0
為了解決模型無法檢測像素過小的目標、難以生成全新比例的圖像等限制,我們提出了一種經過優化的為衛星圖像目標檢測框架:You Only Look Twice...
簡單地描述了如何用機器學習繞過E-ZPass New York網站的驗證碼
讓我們一起攻破世界上最流行的WordPress的驗證碼插件每個人都討厭驗證碼——在你被允許訪問一個網站之前,你總被要求輸入那些煩人的圖像中所包含的文本。...
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