由于目前谷歌等大型网络公司对神经网络的深入研究。现在卷积神经网络已经能对文字和图片的进行识别高效而准确的识别。但是对于视频内容的识别还处于开始阶段。于是我想在卷积神经网络在视频信息处理的可行性方面做出一点探究。而这次我把目光投向了游戏视频。
2020-04-17 15:10:42
5640 【深度学习】卷积神经网络CNN
2020-06-14 18:55:37
《深度学习工程师-吴恩达》03卷积神经网络—深度卷积网络：实例探究 学习总结
2020-05-22 17:15:57
。本文就以一维卷积神经网络为例谈谈怎么来进一步优化卷积神经网络使用的memory。文章（卷积神经网络中一维卷.
2021-12-23 06:16:40
卷积神经网络为什么适合图像处理？
2022-09-08 10:23:10
卷积神经网络入门详解
2019-02-12 13:58:26
Top100论文导读：深入理解卷积神经网络CNN（Part Ⅰ）
2019-09-06 17:25:54
卷积神经网络(CNN)究竟是什么，鉴于神经网络在工程上经历了曲折的历史，您为什么还会在意它呢? 对于这些非常中肯的问题，我们似乎可以给出相对简明的答案。
2019-07-17 07:21:50
分析了目前的特殊模型结构，最后总结并讨论了卷积神经网络在相关领域的应用，并对未来的研究方向进行展望。卷积神经网络（convolutional neural network，CNN） 在计算机视觉[1-
2022-08-02 10:39:39
卷积神经网络的优点
2020-05-05 18:12:50
卷积神经网络的层级结构 卷积神经网络的常用框架
2020-12-29 06:16:44
通过网络训练来确定才能使模型工作。这将在后续文章“训练卷积神经网络：什么是机器学习？—第 2 部分”中解释。第 3 部分将解释我们讨论过的神经网络的硬件实现（例如猫识别）。为此，我们将使
2023-02-23 20:11:10
什么是卷积神经网络？ImageNet-2010网络结构是如何构成的？有哪些基本参数？
2021-06-17 11:48:22
就可以做到实际中图像处理并且做到无线传输。这样的图像采集处理功能在监控系统和在线检测都有很大的前景。 本作品是基于安芯一号SLH89F5162单片机，驱动并控制带FIFO的OV7670CMOS摄像头
2013-11-05 22:35:32
使用最为有利的系统。训练往往在线下通过基于 CPU 的系统、图形处理器 (GPU) 或现场可编程门阵列 (FPGA) 来完成。由于计算功能强大且设计人员对其很熟悉，这些是用于神经网络训练的最为理想
2017-12-21 17:11:34
您好，现在计划做一个视频监控设备，将摄像头视频通过网络转发，该网络指使用USB接口的4G模块网络和有线的以太网，摄像头可以使用USB接口摄像头或者以太网接口与的摄像头，请问沁恒有可以实现该功能的单片机么？谢谢。
2022-05-16 08:06:59
神经网络的发展可以追溯到二战时期，那时候先辈们正想着如何用人类的方式去存储和处理信息，于是他们开始构建计算系统。由于当时计算机机器和技术的发展限制，这一技术并没有得到广泛的关注和应用。几十年来
2018-06-05 10:11:50
高达1.8GHz，四核图形处理器Mali-T860 MP4，集成神经网络处理器NPU，算力高达3.0Tops，兼容多种AI框架。高检测精度配置高清单目摄像头，可以清晰地检测人体关键特征点。人体骨骼特征
2022-04-01 15:55:16
的接入和处理能力对用户方案至关重要，因此，本文对Jacinto7 TDA4VM/DRA829处理的摄像头接入和处理能力进行了概述，并使用实际的Use Case 介绍了摄像头的接入和处理方案，用户可以根据
2022-11-03 06:05:15
一个改装过的无线路由器，通过刷机，将路由器中加载网络摄像头驱动，这样就可以将视频发布出去了，当然你的电脑必须有WIFI功能。建议新手直接购买成品，因为有些模块需要修改硬件电路，至于在哪购买，请自行淘宝
2013-04-14 23:36:10
想知道怎么实现labview连接多路网络摄像头采集视频，怎么实现通讯都不太清楚。
2019-12-26 23:39:12
分成多个组别进行处理。在本章节中，对常见网络算子进行了说明（如图6），卷积神经网络的核心运算方式是卷积操作，池化操作和全连接操作。
图1 思维导图
图2 GCN模块分布图
图3 GCN模块之间的关系
2023-09-11 20:34:01
项目名称：基于PYNQ的卷积神经网络加速试用计划：申请理由：本人研究生在读，想要利用PYNQ深入探索卷积神经网络的硬件加速，在PYNQ上实现图像的快速处理项目计划：1、在PC端实现Lnet网络的训练
2018-12-19 11:37:22
快速视频采集处理和快速神经网络计算的算力要求，板载HDMI与USB接口、外置512M的DDR3内存也符合作品进行图像处理并输入输出的硬件要求，充分发掘了PYNQ开发板的板载资源的应用潜力，因此想借
2018-12-19 11:36:24
采集处理和快速神经网络计算的算力要求，板载HDMI与USB接口、外置512M的DDR3内存也满足作品进行图像处理并输入输出的硬件平台要求。作品将充分发掘PYNQ开发板的板载资源的应用潜力，并以一辆小车
2019-03-02 23:10:52
与成本之间获得平衡的摄像头。总体上说，机器视觉就是让电子光学系统（摄像头）连接至如计算机等处理单元，以进行图像处理并对相关系统实现控制。换言之，机器视觉系统就是指能够看到目标对象的系统或计算机。受
2019-07-19 04:30:00
图卷积神经网络
2019-08-20 12:05:29
AlexNet到MobileNetAlexnetAlexNet是首次把卷积神经网络引入计算机视觉领域并取得突破性成绩的模型。AlexNet有Alex Krizhevsky、llya Sutskever
2018-05-08 15:57:47
我知道很多人说 arduino 不是处理视频的最佳方式，但我在使用 OctoPi（基于 arduino 的 3D 打印平台，还具有网络摄像头流）方面经验丰富，所以我知道它能够做我想做的事情想。
我
2023-05-04 06:51:45
全连接神经网络和卷积神经网络的区别
2019-06-06 14:21:42
卷积神经网络探秘
2019-06-04 11:59:35
摄像头拍摄路况，并在硬件平台中对交通环境进行处理，模拟行车时基于计算机视觉的驾驶辅助功能。受限于室内展示无法提供真实道路环境，摄像头会拍摄显示器播放的行车路况视频，来模拟真实情况中摄像头从前挡玻璃处
2017-01-06 18:09:34
我们可以对神经网络架构进行优化，使之适配微控制器的内存和计算限制范围，并且不会影响精度。我们将在本文中解释和探讨深度可分离卷积神经网络在 Cortex-M 处理器上实现关键词识别的潜力。关键词识别
2021-07-26 09:46:37
为提升识别准确率，采用改进神经网络，通过Mnist数据集进行训练。整体处理过程分为两步：图像预处理和改进神经网络推理。图像预处理主要根据图像的特征，将数据处理成规范的格式，而改进神经网络推理主要用于输出结果。 整个过程分为两个步骤：图像预处理和神经网络推理。需要提前安装Tengine框架，
2021-12-23 08:07:33
对摄像头采集的图像进行处理分两步来实现完成，包括在获取探测线路后预测赛道曲率，以及检测确定赛道中心线。 预测赛道曲率为了实现预测转弯并减少计算时间，我们通过摄像头对三个感兴趣区域点（ROI）进行探测捕捉
2018-05-03 20:19:47
FPGA 上实现卷积神经网络 (CNN)。CNN 是一类深度神经网络，在处理大规模图像识别任务以及与机器学习类似的其他问题方面已大获成功。在当前案例中,针对在 FPGA 上实现 CNN 做一个可行性研究
2019-06-19 07:24:41
Tensilica Vision P6DSP@630兆赫32 KB I-cache、32 KB I-RAM和512 KB D-RAM0.3最高的神经网络计算性能华为LiteOS恩妮多个神经网络选项，如
2020-09-25 21:26:06
巡线智能车控制中的CNN网络有何应用？嵌入式单片机中的神经网络该怎样去使用？如何利用卷积神经网络去更好地控制巡线智能车呢？
2021-12-21 07:47:24
有一个难题，摄像头处于视频模式，当物体进入到摄像头的视野内后，再进行图片的保存；物体缓慢的进入过程中，不保存。在以上方法中，不能采用红外等传感器，如何利用图像处理的方法进行？求各位大神指导
2014-06-13 11:19:19
原文链接：http://tecdat.cn/?p=5725 神经网络是一种基于现有数据创建预测的计算系统。如何构建神经网络？神经网络包括：输入层：根据现有数据获取输入的层隐藏层：使用反向传播优化输入变量权重的层，以提高模型的预测能力输出层：基于输入和隐藏层的数据输出预测
2021-07-12 08:02:11
为什么用VideoCapture进行USB摄像头的视频捕捉会失败呢？如何用VideoCapture进行USB摄像头的视频捕捉呢？
2022-02-14 07:25:06
，并能在脑海中重现这些图像信息，这不仅与人脑的海量信息存储能力有关，还与人脑的信息处理能力，包括数据压缩能力有关。在各种神经网络中，多层前馈神经网络具有很强的信息处理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
本文提出了一个基于FPGA 的信息处理的实例：一个简单的人工神经网络应用Verilog 语言描述，该数据流采用模块化的程序设计，并考虑了模块间数据传输信号同 步的问题，有效地解决了人工神经网络并行数据处理的问题。
2021-05-06 07:22:07
，摄像头系统越来越需要在端侧进行对图像、视频流以及其他传感器数据有效地进行分析处理，这就对摄像头硬件系统的处理能力的需求日益提高。简而言之，为了在边缘或终端摄像头上运行先进的AI工作负载，就需要更高
2022-01-11 08:00:00
如何将摄像头所采集的数据进行分割处理后，然后进行数据处理 找到图片上需要找到的一点！！！
2013-07-20 18:07:10
解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践
2020-06-14 22:21:12
为什么要用卷积神经网络？
2020-06-13 13:11:39
，非局部运算将某一处位置的响应作为输入特征映射中所有位置的特征的加权和来进行计算。我们将非局部运算作为一个高效、简单和通用的模块，用于获取深度神经网络的长时记忆。我们提出的非局部运算是计算机视觉中经
2018-11-12 14:52:50
对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包括卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。一、卷积神经网络概念 上世纪60年代
2017-11-16 01:00:0210692 
上一次我们用了单隐层的神经网络，效果还可以改善，这一次就使用CNN。 卷积神经网络 上图演示了卷积操作 LeNet-5式的卷积神经网络，是计算机视觉领域近期取得的巨大突破的核心。卷积层和之前的全连接
2017-11-16 11:45:072011 之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解
2017-11-16 13:18:4056168 
针对电力信息网络中的高级持续性威胁问题，提出一种基于混合卷积神经网络（ CNN）和循环神经网络（ RNN）的入侵检测模型。该模型根据网络数据流量的统计特征对当前网络状态进行分类。首先，获取日志文件
2018-12-12 17:27:20
19 卷积神经网络（CNN）是一种目前计算机视觉领域广泛使用的深度学习网络，与传统的人工神经网络结构不同，它包含有非常特殊的卷积层和降采样层（有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层），其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接，从而大大降低了参数数量。
2020-05-04 18:24:0013077 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network， CNN） 是一种源于人工神经网络（Neural Network， NN）的深度机器学习方法，近年来在图像识别领域取得了巨大
2021-03-25 09:45:217 随着深度学习的发展，卷积神经网络作为其重要算法被广泛应用到计算机视觉、自然语言处理及语音处理等各个领域，并取得了比传统算法更为优秀的成绩。但是，卷积神经网络结构复杂，参数量和计算量巨大，使得很多算法
2021-05-17 15:44:056 在介绍卷积神经网络之前，我们先回顾一下神经网络的基本知识。就目前而言，神经网络是深度学习算法的核心，我们所熟知的很多深度学习算法的背后其实都是神经网络。
2023-02-23 09:14:442251 一。其主要应用领域在计算机视觉和自然语言处理中，最初是由Yann LeCun等人在20世纪80年代末和90年代初提出的。随着近年来计算机硬件性能的提升和深度学习技术的发展，CNN在很多领域取得了重大的进展和应用。 一、卷积神经网络模型 （一）卷积层（Convolutional Layer） 卷积神经网络最
2023-08-17 16:30:30804 卷积神经网络结构 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络，常用于图像处理、自然语言处理等领域中。它是一种深度学习（Deep
2023-08-17 16:30:35804 卷积神经网络python代码 ; 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种可以在图像处理和语音识别等领域中很好地应用的神经网络。它的原理是通过不断
2023-08-21 16:41:35613 多维数组而设计的神经网络。CNN不仅广泛应用于计算机视觉领域，还在自然语言处理、语音识别和游戏等领域有广泛应用。下文将详细地介绍CNN的各层及其功能。 1.卷积层(Convolutional
2023-08-21 16:41:404397 的前馈神经网络，卷积神经网络广泛用于图像识别、自然语言处理、视频处理等方面。本文将对卷积神经网络的应用进行详尽、详实、细致的介绍，以及卷积神经网络通常用于处理哪些任务。 一、卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络通过学习特定的特征，可以用来识别对象、分类物品等
2023-08-21 16:41:453484 卷积神经网络概述 卷积神经网络的特点 cnn卷积神经网络的优点 卷积神经网络（Convolutional neural network，CNN）是一种基于深度学习技术的神经网络，由于其出色的性能
2023-08-21 16:41:481659 、视频等信号数据的处理和分析。卷积神经网络就是一种处理具有类似网格结构的数据的神经网络，其中每个单元只处理与之直接相连的神经元的信息。本文将对卷积神经网络的模型以及包括的层进行详细介绍。 卷积神经网络模型 卷积神经网络模型主要包括以下几个部分： 输入层：输
2023-08-21 16:41:521305 卷积神经网络模型原理 卷积神经网络模型结构 卷积神经网络是一种深度学习神经网络，是在图像、语音、文本和视频等方面的任务中最有效的神经网络之一。它的总体思想是使用在输入数据之上的一系列过滤器来捕捉
2023-08-21 16:41:58602 各种类型的数据，例如图像、视频、语音、文本等，因此被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理领域。 CNN的发展可以追溯到20世纪80年代，当时，人们开始意识到神经网络的潜力，并开始研究它的应用，然而，由于当时的硬件条件不好，科技水平有限，神经网络的应用发展十分缓慢
2023-08-21 16:49:20258 。CNN可以帮助人们实现许多有趣的任务，如图像分类、物体检测、语音识别、自然语言处理和视频分析等。本文将详细介绍卷积神经网络的工作原理并用通俗易懂的语言解释。 1.概述 卷积神经网络是一个由神经元构成的深度神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。在卷积神经网络中，
2023-08-21 16:49:242213 卷积神经网络如何识别图像 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的图像识别能力而成为深度学习的重要组成部分。CNN是一种深度神经网络，其结构
2023-08-21 16:49:271284 卷积神经网络应用领域 卷积神经网络(CNN)是一种广泛应用于图像、视频和自然语言处理领域的深度学习算法。它最初是用于图像识别领域，但目前已经扩展到了许多其他应用领域。本文将详细介绍卷积神经网络
2023-08-21 16:49:292024 是一种基于图像处理的神经网络，它模仿人类视觉结构中的神经元组成，对图像进行处理和学习。在图像处理中，通常将图像看作是二维矩阵，即每个像素点都有其对应的坐标和像素值。卷积神经网络采用卷积操作实现图像的特征提取，具有“局部感知”的特点。 从直觉上理解，卷积神
2023-08-21 16:49:323045 中最重要的神经网络之一。它是一种由多个卷积层和池化层（也可称为下采样层）组成的神经网络。CNN 的基本思想是以图像为输入，通过网络的卷积、下采样和全连接等多个层次的处理，将图像的高层抽象特征提取出来，从而完成对图像的识别、分类等任务。 CNN 的基本结构包括输入层、卷积层、
2023-08-21 16:49:391127 卷积神经网络基本结构 卷积神经网络主要包括什么 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域
2023-08-21 16:57:193551 卷积神经网络层级结构 卷积神经网络的卷积层讲解 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，在许多视觉相关的任务中表现出色，如图
2023-08-21 16:49:423757 的深度学习算法。CNN模型最早被提出是为了处理图像，其模型结构中包含卷积层、池化层和全连接层等关键技术，经过多个卷积层和池化层的处理，CNN可以提取出图像中的特征信息，从而对图像进行分类。 一、卷积神经网络算法 卷积神经网络算法最早起源于图像处理领域。它是一种深
2023-08-21 16:49:461229 卷积神经网络算法是机器算法吗 卷积神经网络算法是机器算法的一种，它通常被用于图像、语音、文本等数据的处理和分类。随着深度学习的兴起，卷积神经网络逐渐成为了图像、语音等领域中最热门的算法之一。 卷积
2023-08-21 16:49:48437 取特征，并且表现出非常出色的性能，在计算机视觉、自然语言处理等领域都有广泛的应用。在本文中，我们将详细介绍卷积神经网络的算法原理。 一、卷积操作 卷积操作是卷积神经网络的核心操作之一，它模拟了神经元在感受野局部区域的激活过程，能够有效地提取输入数据的局部特征。具体地，卷
2023-08-21 16:49:54690 卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是一种深度学习神经网络，主要用于图像和视频的识别、分类和预测，是计算机视觉领域中应用最广泛的深度学习算法之一。该网络模型可以自动从原始数据中学习有用的特征，并将其映射到相应的类别。
2023-08-21 17:03:461063 算法。它在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域有着广泛的应用，成为近年来最为热门的人工智能算法之一。CNN基于卷积运算和池化操作，可以对图像进行有损压缩、提取特征，有效降低输入数据的维度，从而实现对大量数据的处理和分析。下面是对CNN算法的详细介绍： 1. 卷积神经网络的基本结构 卷积神经网络的基本
2023-08-21 16:50:01974 深度神经网络是一种基于神经网络的机器学习算法，其主要特点是由多层神经元构成，可以根据数据自动调整神经元之间的权重，从而实现对大规模数据进行预测和分类。卷积神经网络是深度神经网络的一种，主要应用于图像和视频处理领域。
2023-08-21 17:07:361860 ）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully Connected Layer）。卷积神经网络源自对脑神经细胞的研究，能够有效地处理大规模的视觉和语音数据。本文将详细介绍卷积神经网络
2023-08-21 16:50:11745 常见的卷积神经网络模型 典型的卷积神经网络模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最流行的模型之一，其结构灵活，处理图像、音频、自然语言
2023-08-21 17:11:411641 cnn卷积神经网络模型 卷积神经网络预测模型 生成卷积神经网络模型 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习神经网络，最初被广泛应用于计算
2023-08-21 17:11:47680 卷积神经网络模型搭建 卷积神经网络模型是一种深度学习算法。它已经成为了计算机视觉和自然语言处理等各种领域的主流算法，具有很大的应用前景。本篇文章将详细介绍卷积神经网络模型的搭建过程，为读者提供一份
2023-08-21 17:11:49543 的神经网络，经过多层卷积、池化、非线性变换等复杂计算处理，可以从图像、音频、文本等数据中提取有用的特征。下文将详细介绍卷积神经网络的结构和原理。 CNN 的层级结构 卷积神经网络一共有三层，分别是输入层、隐藏层和输出层。隐藏层包括卷积层、池化层和全连接层。其中，隐藏
2023-08-21 17:11:533314 卷积神经网络模型的优缺点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种从图像、视频、声音和一系列多维信号中进行学习的深度学习模型。它在计算机视觉、语音识别
2023-08-21 17:15:191880 卷积神经网络主要包括哪些 卷积神经网络组成部分 卷积神经网络（CNN）是一类广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域的人工神经网络。它具有良好的空间特征学习能力，能够处理具有二维或三维形状的输入数据
2023-08-21 17:15:22935 cnn卷积神经网络原理 cnn卷积神经网络的特点是什么 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要应用于图像处理和计算机视觉领域
2023-08-21 17:15:251025 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种用于处理具有类似网格结构的数据的神经网络。它广泛用于图像和视频识别、文本分类等领域。CNN可以自动从训练数据中学习出合适的特征，并以此对新输入的数据进行分类或回归等操作。
2023-08-22 18:20:371131 卷积神经网络是一种运用卷积和池化等技术处理图像、视频等数据的神经网络。卷积神经网络的工作原理类似于人类视觉系统，它通过层层处理和过滤，逐渐抽象出数据的特征，并基于这些特征进行分类或者回归等操作。
2023-08-22 18:25:32655 学习(deeplearning)的代表算法之一 ，卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类
2023-11-26 16:26:01505 卷积神经网络的优点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的神经网络模型，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。相比
2023-12-07 15:37:252272
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