，这使得它比一般处理器更高效。但是，很难对 FPGA 进行编程，Larzul 希望通过自己公司开发的新平台解决这个问题。
专业的人工智能硬件已经成为了一个独立的产业，但对于什么是深度学习算法的最佳
2024-03-21 15:19:45
表面是否存在异物，如杂质或污渍。系统能够快速识别并标记出这些异物。基于机器学习算法，机器视觉系统可以将检测到的橡胶圈按照不同的标准进行分类，提高产品检测和生产效率。 尺寸检测 机器视觉系统可以高效、精准地检测橡
2024-03-15 17:24:09
92 视觉检测技术作为一种能够代替人工眼睛的自动化检测技术，具有高效、精准、一致、多功能等优势，为多个行业带来了革命性的变化和提升效率的机会。 视觉检测技术是一种能够模拟人眼 视觉系统 进行自动化检测
2024-03-15 11:45:1329 
导读深度学习是机器学习的一个子集，已成为人工智能领域的一项变革性技术，在从计算机视觉、自然语言处理到自动驾驶汽车等广泛的应用中取得了显著的成功。深度学习的有效性并非偶然，而是植根于几个基本原则和进步
2024-03-09 08:26:2771 
缺陷形态多变，还可能出现各种无法预测的异常情况，传统的缺陷模拟方法往往难以应对，这无疑增加了检测的成本和难度。良品学习阿丘科技的良品学习模式，拥有非监督分类与非监
2024-01-26 08:25:10155 
基于机器视觉和深度学习的焊接质量检测系统是一种创新性的技术解决方案，它结合了先进的计算机视觉和深度学习算法，用于实时监测和评估焊接过程中的焊缝质量。这一系统在工业制造中发挥着重要作用，提高了焊接质量
2024-01-18 17:50:52239 2016年AlphaGo 击败韩国围棋冠军李世石，在媒体报道中，曾多次提及“深度学习”这个概念。
2024-01-15 10:31:30401 
在如今的网络时代，错综复杂的大数据和网络环境，让传统信息处理理论、人工智能与人工神经网络都面临巨大的挑战。近些年，深度学习逐渐走进人们的视线，通过深度学习解决若干问题的案例越来越多。一些传统的图像
2024-01-11 10:51:32594 
该味觉系统有效整合了传感器和深度学习技术，能够同时准确地检测咸度、酸味、苦味和甜味，有望应用于食品、酒业、化妆品和制药等多个行业。
2024-01-03 17:19:52258 
Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现圆检测与圆心位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个自定义的圆检测与圆心定位预测模型
2023-12-21 10:50:05513 
OCT成像技术克服了传统视觉相机技术无法获得内部缺陷图像与深度检测的问题，是断层截面成像利器。友思特OQ LabScope系列便携式小巧紧凑的OCT成像系统，有效发挥着灵活的OCT成像技术，反映了OCT的无限发展前景。
2023-12-20 14:49:33297 
由于深度学习，图像识别和计算机视觉任务的性能得到了显着提高。由于在庞大的数据集上训练深度神经网络，计算机现在可以可靠地分类和理解图像，从而开辟了广泛的应用。 智能手机应用程序可以从照片中快速确定
2023-12-15 16:50:49163 
人工智能的飞速发展，深度学习作为其重要分支，正在推动着诸多领域的创新。在这个过程中，GPU扮演着不可或缺的角色。就像超级英雄电影中的主角一样，GPU在深度学习中拥有举足轻重的地位。那么，GPU在深度
2023-12-06 08:27:37606 深度学习简介深度学习是人工智能（AI）的一个分支，它教神经网络学习和推理。近年来，它解决复杂问题并在各个领域提供尖端性能的能力引起了极大的兴趣和吸引力。深度学习算法通过允许机器处理和理解大量数据
2023-12-01 08:27:44732 友思特 Neuro-T为传统的深度学习视觉检测方案提供了“自动深度学习”的解决方案，结合自动标注功能，一键生成高性能视觉检测模型，无需AI领域专业知识即可创建深度学习视觉检测模型。
2023-11-24 17:58:33242 
植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键，是病虫害精准化防治与信息化管理的核心。深度学习应用于植物病害检测与识别中，可以克服传统诊断方法的弊端，大幅提升病害检测与识别的准确率，引起了广泛
2023-11-20 17:19:42245 最近做图像处理与识别相关的事情，先从OpenCV/Matlab入手，看传统算法在瑕疵检测方向能做到什么程度。
因之前并没有相关的经验，乍开始生怕闭门造车，遂多方搜寻，相关的会议与论述很多，不乏深度学习或者深度学习与传统算法相结合的，以有限的资源来看，深度学习并没有特别大的优势：表现在
2023-11-20 15:19:17350 在很多人眼里，深度学习是一个非常神奇的技术，是人工智能的未来，是机器学习的圣杯。今天深视创新带您一起揭开他神秘的面纱，了解什么才是深度学习。
2023-11-09 10:58:02421 
深度学习是指在大部分未处理或“原始”数据上运行的非常大的神经网络模型。深度学习通过将特征提取操作拉入模型本身，对计算机视觉产生了巨大影响，从而使算法根据需要学习信息量最大的特征。
2023-11-07 10:11:53131 
工业制造领域中，产品质量的保证是至关重要的任务之一。然而，人工的检测方法不仅费时费力，而且容易受到主观因素的影响，从而降低了检测的准确性和一致性。近年来，基于深度学习的技术在工业缺陷检测领域取得了显著的突破，其凭借其出色的特征学习和自动化能力，逐渐成为工业缺陷检测的热门方向。
2023-10-24 09:29:27470 
编程视觉通用软件，目前已被多家自动化设备公司采购，累计销售量500多套。利用LabVIEW结合深度学习开发了“PCBA插件AOI检测设备”、”锂电池盖板焊接缺陷检测软件“，目前运行稳定，已批量出货。
2023-10-17 15:37:40
一、引言 随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临
2023-10-10 18:14:53444 深度学习作为机器学习的一个分支，其学习方法可以分为监督学习和无监督学习。两种方法都具有其独特的学习模型：多层感知机 、卷积神经网络等属于监 督学习；深度置信网 、自动编码器 、去噪自动编码器 、稀疏编码等属于无监督学习。
2023-10-09 10:23:42301 
缺陷检测在电子制造业中是非常重要的应用。然而，由于存在的缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难对缺陷特征进行完全建模和迁移缺陷特征，致使传统机器视觉算法可重复使用性不是很大，并且需要区分工作条件，这将
2023-09-22 12:19:00449 
Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等，此外还支持预训练模型库下载相关的模型，直接预测推理。
2023-09-22 09:49:51391 
物体，并在检测器上产生图像。不同的物质会对X射线有不同的吸收率，因此可以从图像中区分不同的物质。 - 传统检测方法: 例如视觉检查、摸检、听检等，依赖于人的感官。或者使用特定的工具和设备，例如微量计、测量尺、硬度计等。 2. 信息类型: - X-ray检测: 可以提供
2023-09-19 11:32:14281 某种程度上，深度学习最大的优势就是自动创建没有人会想到的特性能力。如今，深度学习在众多领域都有一席之地，尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人
2023-09-12 08:29:46372 深度学习这几年特别火，就像5年前的大数据一样，不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内，所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。
2023-09-06 12:48:401173 
随着科技的不断进步，工业机器视觉自动化检测在制造业中扮演着越来越重要的角色。利用先进的图像处理和机器学习算法，机器视觉系统能够准确、高效地检测和分析产品的质量和性能。那么，未来工业机器视觉自动化检测的发展趋势是什么呢？让我们来探讨一下。
2023-09-01 10:37:58340 机器学习和深度学习是当今最流行的人工智能(AI)技术之一。这两种技术都有助于在不需要人类干预的情况下让计算机自主学习和改进预测模型。本文将探讨机器学习和深度学习的概念以及二者之间的区别。
2023-08-28 17:31:09884 近年来，深度学习模型（DLM）在软件漏洞检测领域的应用探索引起了行业广泛关注，在某些情况下，利用DLM模型能够获得超越传统静态分析工具的检测效果。然而，虽然研究人员对DLM模型的价值预测让人惊叹，但很多人对这些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:10343 
深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其主要特点是模型由多个隐层组成，可以自动地学习特征，并进行预测或分类。该算法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统和数据挖掘等领域被广泛应用，成为机器学习领域的一种重要分支。
2023-08-21 18:22:53923 计算机视觉中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法正在针对某些特定问题取得最新成果。
在最基本的问题上，最有趣的不仅仅是深度学习模型的表现;事实上，单个模型可以从图像中学习意义并执行视觉任务，从而无需使用专门的手工制作方法。
2023-08-21 09:56:05306 
本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。
2023-08-18 11:33:25442 机器学习和深度学习的区别 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习已经成为大家熟知的两个术语。虽然它们都属于人工智能技术的研究领域，但它们之间有很大的差异。本文将详细介绍机器学习和深度学习
2023-08-17 16:11:402715 深度学习服务器怎么做 深度学习服务器diy 深度学习服务器主板用什么 随着人工智能的飞速发展，越来越多的人开始投身于深度学习领域。但是，随着深度学习的算法越来越复杂，需要更大的计算能力才能运行
2023-08-17 16:11:29489 深度学习框架和深度学习算法教程 深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，多年来深度学习一直在各个领域的应用中发挥着极其重要的作用，成为了人工智能技术的重要组成部分。许多深度学习算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26637 ，深度学习框架能够很好的为应用程序提供预测、检测等功能。因此本文旨在介绍深度学习框架连接技术的基本原理及其应用。 基本原理 深度学习框架连接技术指的是将深度学习框架与应用程序进行连接的技术，通过连接，应用程序就可
2023-08-17 16:11:16443 深度学习框架对照表 随着人工智能技术的发展，深度学习正在成为当今最热门的研究领域之一。而深度学习框架作为执行深度学习算法的最重要的工具之一，也随着深度学习的发展而越来越成熟。本文将介绍一些常见
2023-08-17 16:11:13456 深度学习算法库框架学习 深度学习是一种非常强大的机器学习方法，它可以用于许多不同的应用程序，例如计算机视觉、语言处理和自然语言处理。然而，实现深度学习技术需要使用一些算法库框架。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:11:07411 深度学习框架tensorflow介绍 深度学习框架TensorFlow简介 深度学习框架TensorFlow由Google开发，是一个开放源代码的深度学习框架，可用于构建人工智能应用程序
2023-08-17 16:11:021277 深度学习框架的作用是什么 深度学习是一种计算机技术，它利用人工神经网络来模拟人类的学习过程。由于其高度的精确性和精度，深度学习已成为现代计算机科学领域的重要工具。然而，要在深度学习中实现高度复杂
2023-08-17 16:10:571070 深度学习框架是什么？深度学习框架有哪些？ 深度学习框架是一种软件工具，它可以帮助开发者轻松快速地构建和训练深度神经网络模型。与手动编写代码相比，深度学习框架可以大大减少开发和调试的时间和精力，并提
2023-08-17 16:03:091584 深度学习框架pytorch入门与实践 深度学习是机器学习中的一个分支，它使用多层神经网络对大量数据进行学习，以实现人工智能的目标。在实现深度学习的过程中，选择一个适用的开发框架是非常关键
2023-08-17 16:03:061074 什么是深度学习算法？深度学习算法的应用 深度学习算法被认为是人工智能的核心，它是一种模仿人类大脑神经元的计算模型。深度学习是机器学习的一种变体，主要通过变换各种架构来对大量数据进行学习以及分类处理
2023-08-17 16:03:041299 深度学习是什么领域 深度学习是机器学习的一种子集，由多层神经网络组成。它是一种自动学习技术，可以从数据中学习高层次的抽象模型，以进行推断和预测。深度学习广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理
2023-08-17 16:02:59984 深度学习算法简介 深度学习算法是什么?深度学习算法有哪些? 作为一种现代化、前沿化的技术，深度学习已经在很多领域得到了广泛的应用，其能够不断地从数据中提取最基本的特征，从而对大量的信息进行机器学习
2023-08-17 16:02:565989 深度学习的七种策略 深度学习已经成为了人工智能领域的热门话题，它能够帮助人们更好地理解和处理自然语言、图形图像、语音等各种数据。然而，要想获得最好的效果，只是使用深度学习技术不够。要获得最好的结果
2023-08-17 16:02:531166 深度学习基本概念 深度学习是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它模仿人类神经系统的工作方式，使用大量数据训练神经网络，从而实现自动化的模式识别和决策。在科技发展的今天，深度学习已经成为了计算机
2023-08-17 16:02:49979 “目标检测是计算机视觉中最令人兴奋和具有挑战性的问题之一，深度学习已经成为解决该问题的强大工具。”
2023-08-17 11:49:58523 AI视觉检测设备具备更高的效率和更精准的检测产品外观尺寸能力，实现了生产环节的自动化，从而有效提升生产效率、降低生产成本，并且极大地提升了产品质量。
2023-08-16 13:16:58451 包括数据集的准备、模型构建和训练过程，并探讨了该技术在实际应用中的潜在价值。 随着深度学习技术的不断发展，图像识别已经成为其中的一个重要应用领域。猫狗图像识别是计算机视觉领域中的一个经典问题，它对于理解和区分不
2023-08-15 10:38:301611 
来源：易百纳技术社区 随着人工智能技术的不断进步，深度学习成为计算机视觉领域的重要技术。微表情识别作为人类情感分析的一种重要手段，受到了越来越多的关注。本文将介绍基于深度学习的微表情识别技术，并提
2023-08-14 17:27:051205 
LabVIEW可以实现深度学习嘛，今天我们一起来看看使用LabVIEW 实现物体识别、图像分割、文字识别、人脸识别等深度视觉
2023-08-11 16:02:21758 
最近做图像处理与识别相关的事情，先从OpenCV/Matlab入手，看传统算法在瑕疵检测方向能做到什么程度。
因之前并没有相关的经验，乍开始生怕闭门造车，遂多方搜寻，相关的会议与论述很多，不乏深度学习或者深度学习与传统算法相结合的，以有限的资源来看，深度学习并没有特别大的优势。
2023-08-04 11:11:51356 、相机、图像采集卡、视觉传感器等。“觉”则是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。机器视觉在工业上应用领域广阔，核心功能包括：测量、检测、识别、定位等。
2023-07-31 19:32:17420 
深度学习和神经网络的区别在于隐藏层的深度。一般来说，神经网络的隐藏层要比实现深度学习的系统浅得多，而深度学习的在隐藏层可以有很多层。
2023-07-28 10:44:27295 
摘 要：点云分割是点云数据理解中的一个关键技术，但传统算法无法进行实时语义分割。近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展。综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作，按基本思想分为
2023-07-20 15:23:59
0 摘要：基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为，其产生的候选区域形状和尺寸变化单一，导致目标检测精确度较低。为此，在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上，提出联合回归与深度
2023-07-19 14:35:020 随着机器学习， 深度学习的发展，很多人眼很难去直接量化的特征， 深度学习可以搞定， 这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。
2023-07-17 12:55:43280 
检测，一直不能实现自动检测。深度学习技术的出现，为这一领域带来了曙光，其高精度、高效率、升级维护简单等特点，使之在这一领域应用越来越广。 说明：由于工作原因，不能开放相关源码。实际情况是，大部分源码都是修改而来，
2023-07-06 14:49:57337 
联合学习在传统机器学习方法中的应用
2023-07-05 16:30:28489 
苏州视立得机器视觉检测-磁铁检测磁铁在各行各业中被运用的越来越广泛，在我们生活中工作中大部分的电子产品就有需要它的存在。人工生产逐渐被机器替代，说明了时代的进步、科技在发展，那么如何能提高磁铁
2023-06-30 16:41:18
机器视觉检测平台 系统包含工业级智能机械手、机器视觉边缘处理终端、机器视觉感知单元、机器视觉显示单元、机器视觉场景应用资源包等部分组成，可模拟人工智能典型应用场景，实现人工智能应用技术教学落地。系统
2023-06-29 11:39:42440 机器视觉检测装置 机器视觉自动化检测设备在工业检测领域中占有越来越重要的地位，机器视觉检测技术的出现大大提高了检测系统的效率，其机器视觉自动化检测系统还可以进行数据统计和分析。 机器视觉自动化检测
2023-06-29 11:26:39267 机器视觉精度检测 机器视觉检测技术及应用随着越来越多的制造商使用机器视觉系统，必须确保检测系统尽可能准确和高效，同时有正确的机器视觉检测解决方案。而在实际场景中，机器视觉检测设备在检测产品时的一些
2023-06-29 11:18:59514 机器视觉检测系统 机器视觉系统是怎样检测产品外观缺陷的呢？ 机器视觉检测技能替代了在传统工业检测，在传统工业检测技能需要大量的人工品鉴挑选。不只印象生产功率慢，而且在人疲劳心情状态既有可能带来不可
2023-06-29 11:17:30468 可扩展且保密的深度学习
2023-06-28 16:09:14194 
钟表行业的组装件都是微型零部件，比如表扣，它在生产过程中对于关键位置尺寸检测非常费时费力。随着科技的发达，现在可以通过图像处理、计算机和成像的技术，利用机器视觉检测的方式进行工业产品缺陷、尺寸检测
2023-06-28 14:30:39
、有漏检、检验不到位、检验马虎等问题——视觉检测给客户带来改善——视觉检测系统是指由相机镜头将产品捕捉，通过图像进行检测分析产品是否缺陷/瑕疵，后将数据整理汇总系
2023-06-28 14:28:26
不断发展进步的传统计算机视觉技术被淘汰。近期，来自爱尔兰垂利理工学院的研究者发表论文，分析了这两种方法的优缺点。 该论文旨在促进人们对是否保留经典计算机视觉技术知识进行讨论 。此外，这篇论文还探讨了 如何结合传统计算机视觉与深度学习 。文中提及了多个近期混合方法，这些方法既提升了计算机
2023-06-26 10:51:36319 
，也是近年来理论研究的热点。作为计算机视觉中的基础算法，目标检测对后续的人脸识别、目标跟踪、实例分割等任务都起着至关重要的作用。 基于深度学习的卷积学习网络（CNN）在目标检测任务上取得了优越的性能，例如FasterRCNN、
2023-06-25 10:37:48357 
目前工业机器视觉系统主要采用的是传统的基于规则学习的思路。以缺陷检测为例，首先需要人去总结缺陷的类型，提取出判断各类缺陷的特征，再通过大量的含特征的样本训练使得计算机能够区分这些特征从而判断是否存在缺陷。
2023-06-21 12:36:41466 
、判断和检测生产线上的各种产品，保证产品的质量和一致性。与传统的视觉检测方法相比，工业AI视觉检测系统具有如下几个显著优点：
1.高效性：工业AI视觉检测系统可以实现自动化检测，大大提高了生产效率
2023-06-15 16:21:56
机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。 傅里叶变换是一种众所周知的将函数从一个域转换
2023-06-14 10:01:16718 
机械臂抓取摆放及堆叠物体是智能工厂流水线上常见的工序，可以有效的提升生产效率，本文针对机械臂的抓取摆放、抓取堆叠等常见任务，结合深度强化学习及视觉反馈，采用AprilTag视觉标签、后视经验回放机制
2023-06-12 11:25:221214 
深度学习能够实现的前提是大量经过标注的数据，这使得计算机视觉领域的研究人员倾向于在数据资源丰富的领域搞研究，而不是去重要的领域搞研究。
2023-06-11 10:22:53248 
尽可能小（例如没有 GUI），但它仍然有足够的库（ISP、VPU、NPU）来运行基于视觉的板载深度学习功能。
2023-06-07 06:16:07
12.1. 优化和深度学习¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:30326 
电子发烧友网站提供《PyTorch教程5.5之深度学习中的泛化.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:31:231 目前有很多大产品的配件比如橡胶圈，在装配过程中容易脱落、漏检导致产品不良，对公司超成一定损失。技术在不断发展的，随着机器视觉技术的越来越成熟，现在可以用2D/CCD视觉检测系统对胶圈数量、2D胶圈
2023-06-05 11:39:35
深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层，而深度网络可能有几百层。
2023-05-29 09:16:001 本期就为大家详细介绍一则康耐视深度学习技术，在样品前处理以及血液检测仪器上所涉及到的血清质量检测应用案例。当异常血液样本（黄疸、溶血、脂血）等不良血液误入到正常样本测试中，可能会出现污染检测物，堵针等问题。通过使用康耐视深度学习技术进行相关测试与分析，可以有效解决这些问题。
2023-05-26 16:21:46549 
今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。
2023-05-25 15:13:54268 
在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的canny边缘检测器更精确。
2023-05-19 09:52:291607 
边缘检测是计算机视觉中一个非常古老的问题，它涉及到检测图像中的边缘来确定目标的边界，从而分离感兴趣的目标。
2023-05-18 10:10:15556 
早期的机器学习以搜索为基础，主要依靠进行过一定优化的暴力方法。但是随着机器学习逐渐成熟，它开始专注于加速技术已经很成熟的统计方法和优化问题。同时深度学习的问世更是带来原本可能无法实现的优化方法。本文将介绍现代机器学习如何找到兼顾规模和速度的新方法。
2023-05-09 09:58:33540 PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。
2023-05-08 14:20:58773 
深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。
2023-05-05 11:35:28720 此页面可帮助您在Raspberry Pi或Google Coral或Jetson Nano等替代品上构建深度学习模式。有关深度学习及其限制的更多一般信息，请参阅深度学习。
2023-05-05 09:47:091995 
智造之眼®科学设计深度学习各应用流程，在尽量简化前期准备工作的基础上为客户提供稳定且准确的深度学习解决方案。
2023-05-04 16:55:52424 
在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后，我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时，甚至可能不需要深度学习模型，经过一些处理后一个简单的分类器可能就足够了。
2023-04-26 11:57:12457 
自深度学习出现之后，研究者设计出了多种多样的基于卷积神经网络的解决方案。和传统方法一样，早期的深度学习方法依然需要依赖一定量的人工辅助信息，例如三分图（trimap），涂抹（scribble），背景图像等等
2023-04-20 09:31:43399 我们生活在三维空间中，如何智能地感知和探索外部环境一直是个热点难题。2D视觉技术借助强大的计算机视觉和深度学习算法取得了超越人类认知的成就，而3D视觉则因为算法建模和环境依赖等问题，一直处于正在研究
2023-04-16 10:36:16953 如果将图像输入深度学习模型，则必须使用批归一化等技术对图像进行归一化，这将有助于标准化网络的输入。这将有助于网络学习得更快、更稳定。批量归一化有时也会减少泛化误差。
2023-04-12 08:59:00100 人工智能包含了机器学习和深度学习。你可以在图中看到，机器学习是人工智能的子集，深度学习是机器学习的子集。所以人工智能、机器学习和深度学习这三者的关系就像爷爷、父亲与儿子。
2023-03-29 11:04:101101 
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