卷积神经网络（CNN）是一种特殊类型的神经网络，在图像上表现特别出色。卷积神经网络由Yan LeCun在1998年提出，可以识别给定输入图像中存在的数字。
2022-09-21 10:12:50
636 处理技术也可以通过深度学习来获得更优异的效果，比如去噪、超分辨率和跟踪算法等。为了跟上时代的步伐，必须对深度学习与神经网络技术有所学习和研究。本文将介绍深度学习技术、神经网络与卷积神经网络以及它们在相关领域中的应用。
2024-01-11 10:51:32596 
关系。同时，它的首款产品也顺利从原型阶段进入了量产阶段，并与业内领先制造商 Jabil 签订了合作协议。在 CES 2018 上，它将推出首款高分辨率 3D 激光雷达——InnovizPro，为各家
2018-07-26 20:45:02
【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
十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积
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
模型。第 3 部分将研究使用专用 AI 微控制器测试模型的特定用例。什么是卷积神经网络？神经网络是系统或神经元结构，使人工智能能够更好地理解数据，使其能够解决复杂的问题。虽然有许多网络类型，但本系
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
多层感知机 深度神经网络in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 与许忠传，林敏涛和华佳勇合作
2021-07-12 06:35:22
想了解行业国内做固态激光雷达的厂家，激光雷达里面是怎么样的啊
2021-01-17 15:29:39
激光雷达实际上是一种工作在光学波段（特殊波段）的雷达，它的优点非常明显：1、具有极高的分辨率：激光雷达工作于光学波段，频率比微波高2～3个数量级以上，因此，与微波雷达相比，激光雷达具有极高的距离
2017-09-19 15:51:15
认为是 L3 级及以上自动驾驶必备传感器。激光雷达兼具测距远、角度 分辨率优、受环境光照影响小的特点，且无需深度学习算法，可直接获得物体的距离和 方位信息。这些相较于其他传感器的优势，可显著提升自动驾驶
2021-03-18 11:14:17
并不只是简单的加速激光雷达内部扫描电机旋转这么简单，对应的需要提高测距采样率。否则当采样频率固定的情况下，更快的扫描速度只会降低角分辨率。 除了测距距离、扫描频率之外，测量分辨率和精度对于激光雷达性能
2018-02-07 13:40:27
，其云底高度的测量范围可达7500m。 按线数分类： 单线激光雷达 单线激光雷达主要用于规避障碍物，其扫描速度快、分辨率强、可靠性高。由于单线激光雷达比多线和3D激光雷达在角频率和灵敏度反映更加
2020-07-14 07:56:45
简单的3D雷达，获取三维数据呢？目前市面上主流的有2种方式：1、采用线状激光器，将原先的一个点变成一条线型光；2、使用一个2D激光雷达扫描，同时在另一个轴进行旋转，从而扫描出3D信息；图片来源于网络
2018-05-11 15:33:44
及 3x3 的 24 层卷积神经网络， 其性能表现几乎是一个在典型的 GPU/CPU 综合处理引擎上运行的类似 CNN 的三倍，尽管其所需的内存带宽只是后者的五分之一且功耗大幅降低。下一代深度学习神经网络
2017-12-21 17:11:34
FMCW激光雷达与dTOF激光雷达的区别在哪？
2021-07-23 13:22:37
关系。5．结论经过实践证实，可以说坤驰科技的QT1130高速数据采集卡应用于测污激光雷达具有最高的性能价格比。在一些特殊应用上，还能够提高测污激光雷达的性能，实现了高分辨率的采集功能。
2016-05-23 14:44:42
连接块是一种模块，通常用于深度卷积神经网络中，特别是在残差网络（Residual Network，ResNet）中广泛使用，也是我比较熟悉的。组卷积块是一种卷积神经网络中的模块，其主要目的是将卷积操作
2023-09-11 20:34:01
，得到训练参数2、利用开发板arm与FPGA联合的特性，在arm端实现图像预处理已经卷积核神经网络的池化、激活函数和全连接，在FPGA端实现卷积运算3、对整个系统进行调试。4、在基本实现系统的基础上
2018-12-19 11:37:22
，更有信心。”具有超分辨率和4d 定位的先进4d 感知软件Aeva 的专有感知软件利用原始的4d 传感器数据提供新的实时性能，这是传统的飞行时间激光雷达传感器所无法提供的:超分辨率: 一个实时摄像机
2022-02-25 11:37:50
了。下面介绍几种深度学习的方法，它们使识别错误率极大地降低。 卷积神经网络：AlexNet 在 2012 年，深度学习第一次被运用到 ImageNet 比赛中。其效果非常显著， 错误率从前一年的 26
2018-05-11 11:43:14
图卷积神经网络
2019-08-20 12:05:29
分辨率、转换、迁移、描述等等都已经可以使用深度学习技术实现。其背后的技术可以一言以蔽之：深度卷积神经网络具有超强的图像特征提取能力。其中，风格迁移算法的成功，其主要基于两点：1.两张图像经过预训练
2018-05-08 15:57:47
光的形式（例如点阵形式），且牺牲一定的切线分辨率，则可以提高回波光强度。此外，垂直腔面发射激光器(VCSELs)使得在不同方向同时发射数千束光束的出射成为可能。# 摆脱ToF法的限制 ToF激光雷达
2018-09-10 14:10:45
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
，接下来是密集全连接层。● 深度可分离卷积神经网络 (DS-CNN)最近，深度可分离卷积神经网络被推荐为标准 3D 卷积运算的高效替代方案，并已用于实现计算机视觉的紧凑网络架构。DS-CNN 首先使用独立
2021-07-26 09:46:37
赢得看展嘉宾的赞赏的同时，更是斩获许多实际订单，国内的小伙伴一直处于紧张迅速的备货和发货状态中。一、高分辨率固态激光雷达LR30LR30是北醒展出的所有雷达中唯一还处于样品阶段的产品。这款等效于480
2018-01-25 09:41:33
【新技术发布】基于深度神经网络的激光雷达物体识别系统及其嵌入式平台部署激光雷达可以准确地完成三维空间的测量，具有抗干扰能力强、信息丰富等优点，但受限于数据量大、不规则等难点，基于深度神经网络
2021-12-21 07:59:18
基于深度神经网络的激光雷达物体识别系统及其嵌入式平台部署
2021-01-04 06:26:23
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
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
单线激光雷达特点：结构简单、扫描速度快、分辨率高、可靠性高、成本低。单线激光雷达实际上就是一个高同频激光脉冲扫描仪，加上一个一维旋转扫描。单线激光雷达虽然原理简单但是可以有效、高频的测试物体的距离
2017-09-25 11:30:10
获得了2019年度GSX创新产品奖。这款OS-1-64传感器与其他供应商的产品区别，主要在于其提供的高分辨率（64通道）。“64通道激光雷达传感器获得的3D点云图更容易识别物体，”Frome说，“我们
2020-02-29 17:03:44
、甚至形状等参数。激光的频率很高，波长是纳米级的，所以激光雷达可以获得极高的角度、距离和速度分辨率。距离和速度分辨率高,意味着可以利用多谱勒成像技术来获得目标的清晰图像，这是激光雷达的一大优势。但是
2019-09-19 09:05:02
。据了解，在不同技术路线中，所使用到的传感器主要有激光雷达、毫米波雷达以及摄像头三类，且各具优缺点。 一、主流传感器对比激光雷达：激光雷达具有高精度、高分辨率的优势，同时具有建立周边3D模型的前景
2017-09-06 11:36:58
降低。激光雷达通过扫描从一个物体上反射回来的激光来确定物体的距离，可以形成精度高达厘米级的3D环境地图，因此它在ADAS（先进驾驶辅助系统）及无人驾驶系统中起重要作用。从当前车载激光雷达来看，机械式的多
2017-12-07 14:47:45
。另一个就是比较火的AR（增强现实 ），通过LIDAR能够测出这个现实中物体的大小尺寸，进而能够很好的3D建模，当然待开发的应用还有很多很多，毕竟相当于赋予了手机一双人的眼睛。主要说一下这个激光雷达
2021-07-22 09:12:51
自制低成本3D激光扫描测距仪(3D激光雷达)
2021-03-04 10:51:54
自制低成本3d激光扫描测距仪激光雷达
2020-05-27 16:23:12
。 #激光雷达的特点 与同样在汽车中有着一定应用的微波雷达相比，工作在光学波段的激光雷达其频率比微波高2-3个数量级以上，有着更高的距离分辨率、角分辨率和速度分辨率。因此，激光雷达在测量过程中可
2018-09-10 14:21:58
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
`将非局部计算作为获取长时记忆的通用模块，提高神经网络性能在深度神经网络中，获取长时记忆（long-range dependency）至关重要。对于序列数据（例如语音、语言），递归运算
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 
为提取更多有效特征并提高模型训练的收敛速度，提出一种基于并列卷积神经网络的超分辨率重建方法。该网络由两路不同结构的网络组成：一路为简单的残差网络，其优化残差映射比原始的映射更容易实现；另一路为增加了
2017-12-04 14:50:20
0 Innovusion团队展示了最新的半固态激光雷达样机Hi Def LiDAR。他是激光雷达与相机的融合， 分辨率可以达到300线以上，主攻方向是传感器和传感器融合技术，不涉及车辆的控制。
2017-12-13 12:42:276061 空间．针对这些问题，本文提出了基于深度反卷积神经网络的图像超分辨率算法，该算法利用反卷积层对低分辨率图像进行上采样处理，再经深度映射消除由反卷积层造成的噪声和伪影现象，使用残差学习降低网络复杂度，同时避免了因网
2017-12-15 10:41:082 传统2D卷积神经网络对于视频连续帧图像的特征提取容易丢失目标时间轴上的运动信息，导致识别准确度较低。为此，提出一种基于多列深度3D卷积神经网络（3D CNN）的手势识别方法。采用3D卷积核对
2018-01-30 13:59:192 而我们在深度学习中的卷积神经网络（如下图为例），就是模仿了人类视觉系统的处理过程。正因此，计算机视觉是深度学习最佳的应用领域之一。超分辨就是计算机视觉中的一个经典应用。
2018-07-12 15:07:226611 
为了弥补空间精度的损失，研究者们在分类卷积神经网络结构的基础上，通过引入上采样操作和/或组合空洞卷积减少降采样次数来提升表征的分辨率，典型的结构包括Hourglass、U-Net等（如图2）。
2019-05-25 10:43:262492 上逐步提高。由于可以自动学习样本数据的特征表示，卷积神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语乂分割以及自然语言处理等领域。首先分析了典型卷积神经网络模型为提髙其性能増加网络深度以及宽度的模型结构，分析了采用注
2021-04-02 15:29:0420 输入层。输入层是整个神经网络的输入，在处理图像的卷积神经网络中，它一般代表了一张图片的像素矩阵。比如在图6-7中，最左侧的三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道
2021-05-11 17:02:5415211 
基于卷积神经网络模型的Hi-C数据分辨率
2021-06-16 11:25:3132 基于卷积神经网络的雷达目标检测方法综述
2021-06-23 14:43:0161 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 卷积神经网络通俗理解 卷积神经网络，英文名为Convolutional Neural Network，成为了当前深度学习领域最重要的算法之一，也是很多图像和语音领域任务中最常用的深度学习模型之一
2023-08-17 16:30:252059 卷积神经网络原理：卷积神经网络模型和卷积神经网络算法 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种基于深度学习的人工神经网络，是深度学习技术的重要应用之
2023-08-17 16:30:30804 卷积神经网络的应用 卷积神经网络通常用来处理什么 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在神经网络领域内广泛应用的神经网络模型。相较于传统
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 卷积神经网络模型有哪些？卷积神经网络包括哪几层内容？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中最广泛应用的模型之一，主要应用于图像、语音
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 卷积神经网络的工作原理 卷积神经网络通俗解释 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种众所周知的深度学习算法，是人工智能领域中最受欢迎的技术之一
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 卷积神经网络三大特点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，其具有三大特点：局部感知、参数共享和下采样。 一、局部感知 卷积神经网络
2023-08-21 16:49:323045 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络发展历程 卷积神经网络三大特点 卷积神经网络的基本原理 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域
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 卷积神经网络算法比其他算法好吗 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种用于图像识别和处理等领域的深度学习算法。相对于传统的图像识别算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:51407 卷积神经网络算法原理 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习（Deep Learning）的模型，它能够自动地从图片、音频、文本等数据中提
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 17:03:461064 卷积神经网络算法有哪些？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN) 是一种基于多层感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度学习
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 卷积神经网络算法代码matlab 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习网络模型，其特点是具有卷积层（Convolutional Layer
2023-08-21 16:50:11745 卷积神经网络算法流程 卷积神经网络模型工作流程 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种广泛应用于目标跟踪、图像识别和语音识别等领域的深度学习模型
2023-08-21 16:50:191315 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机
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 卷积神经网络一共有几层 卷积神经网络模型三层 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks，CNNs) 是一种在深度学习领域中发挥重要作用的模型。它是一种有层次结构
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 17:15:191881 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 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度
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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