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標簽 > 深度學習
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“缺陷”一般可以理解為與正常樣品相比的缺失、缺陷或面積。表面缺陷檢測是指檢測樣品表面的劃痕、缺陷、異物遮擋、顏色污染、孔洞等缺陷,從而獲得被測樣品表面缺...
深度學習在自動駕駛領域可謂無往不利,點云配準領域也不例外?;谏疃葘W習的點云配準算法不斷被提出,包括PointNetLK、DCP、IDAM、RPM-Ne...
如何將PP-PicoDet 目標檢測模型部署在Corstone-300虛擬硬件平臺上
百度飛槳與 Arm 深度合作,增加了 Cortex-M 硬件上支持的深度學習模型的數量,同時也填補了飛槳模型在 Arm Cortex-M 硬件上的適配空...
與傳統機器學習相比,深度學習是從數據中學習,而大模型則是通過使用大量的模型來訓練數據。深度學習可以處理任何類型的數據,例如圖片、文本等等;但是這些數據很...
用FPGA 技術更新傳統系統是許多嵌入式系統設計人員都知道的場景。但現有設計確實需要更新,這其中就包括連接互聯網、 IoT等。當然,我們也需要進一步增強...
深度學習模型作為人工智能領域的重要分支,已經在多個應用場景中展現出其巨大的潛力和價值。這些應用不僅改變了我們的日常生活,還推動了科技進步和產業升級。以下...
仿射變換,又稱仿射映射,是指在幾何中,一個向量空間進行一次線性變換并接上一個平移,變換為另一個向量空間。仿射變換能夠保持圖像的“平直性”,包括旋轉,縮放...
細胞的穩態離不開內部多種亞細胞結構的精確分工和協同合作,洞悉細胞內細胞器/蛋白分子的精密運轉是一項重要的生命科學研究需求,為揭示發育、疾病等浩瀚生命現象...
DNN解決ImageNet時的策略似乎比我們想象的要簡單得多
這就避免了對圖像的顯式分區,并且盡可能接近標準CNN,同時仍然實現概述的策略,我們稱之為模型結構BagNet-q:其中q代表最頂層的感受域大小(我們測試...
9月25日,由北京市委宣傳部、北京市海淀區委員會、中國音像與數字出版協會指導,北京市海淀區委宣傳部支持,北京海淀中關村科學城電子競技產業協會、北京時度效...
電子發燒友早八點訊:本文讓你了解當下火爆的人工智能領域還存在著多少技術瓶頸。其實,我們離真正的人工智能之間的距離還很遠。
我們可以利用純監督深度學習方法訓練出一個熟練的自動駕駛員嗎?
在傳統的規劃模塊中有許多算法,這些算法決定了車輛沿路線的確切路徑,以及相對于其他車輛的速度和距離。ChauffeurNet試圖通過觀察真實和模擬數據(包...
近年來,人工智能算法得到了快速發展,其在解決非線性問題上相比傳統算法具有高效、準確等優勢,有望解決光學系統的非線性優化問題,并提升光學系統初始結構的設計...
自從人工智能進入機器的深度學習時代,原有MCU的硬件加速已無法滿足高速海量數值計算要求,以及大數據的云間交互要求。隨著嵌入式處理器的功能不斷外延,已從量...
深度學習這一想法本身并不新穎,早在1959年就被討論過。當時受限于算法、硬件水平及數據量的限制,沒有得到很好的發展。近60年,隨著硬件水平的不斷提升,數...
有了數據后要找地方進行計算也是個頭疼的問題。雖然對于普通的機器學習問題來說,你的筆記本就能夠搞定,但是對于深度學習任務或者大數據量的數據集,小本本的算力...
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