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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），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
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近年来大规模视觉 Transformer 的蓬勃发展推动了计算机视觉领域的性能边界。视觉 Transformer 模型通过扩大模型参数量和训练数据从而击...
一般来说，分类问题是计算机视觉模型的基础，它可以延申解决更复杂的视觉问题，例如：目标检测的任务包括检测边界框并对其中的对象进行分类。而分割的任务则是对图...
高分辨率和高级语义表示对于密集预测都至关重要。从经验上看，低分辨率特征地图通常实现更强的语义表示，而高分辨率特征地图一般可以更好地识别边缘等局部特征，但...
步速、步长和关节运动学等步态指标是临床环境中步态障碍患者的关键评估参数。步态的时空和运动学参数已被用于评估神经系统疾病的治疗效果，并预测老年人摔倒的风险。
虽然在SLAM和SFM中，特征点已经被广泛研究，但在图像中分布不均匀的特征点可能会导致不稳定和不准确的姿态估计。
然后，查询集利用原型生成相应的查询表示。最后，通过测量每个原型表示与相应查询表示之间的距离来进行类别预测。
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。
图解：卷积神经网络数学原理解析 源自：数学中国 过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组，形成连续的层。每一个这样的神经元...
深度学习算法可以更精准的识别出崩边等生产隐患，即杜绝由于玻璃碎片导致的产线停机，也杜绝识别错误带来的误报警，从而提升生产效率。
对于大多数卷积神经网络，通过特征提取网络获取图像最终的特征图后，直接在该特征图上进行预测。这种方式仅能获取图像中单一尺度的语义信息，识别的尺度范围有限
PIC32MZ EF 的其他有用方面包括其集成的 10/100 Mbit 以太网 MAC 和大量系统接口（品种和数量在某种程度上取决于封装和引脚分配……...
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。
使用 C 语言的OpenCL 2a并行编程扩展来补充基于 FPGA 的 CNN 加速应用程序的开发。适用于卷积神经网络的 FPGA 器件的一个示例是英特...
ARM 通过其对 ARM Cortex 微控制器软件接口标准 (CMSIS) 的神经网络 (NN) 扩展提供了一种替代方法。
本文所设计的网络对ORL人脸数 据库中的识别率提高1.25%，样本识别率提升0.25%。
前文中，我们介绍了一些传统计算机视觉的算法，包括降噪滤波、二值化、缩放、锐化等，最终我们在FPGA上实现了实时的运动目标跟踪算法。近些年基于神经网络的机...
CNN 是多层感知器的正则化版本。多层感知器通常表示全连接网络，即一层中的每个神经元都连接到下一层中的所有神经元。这些网络的“完全连通性”使它们容易过度...
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...
基于煤矿监控视频流进行违章行为识别、设备环境隐患识别，由于视频流数据量较大，加上煤矿井下环境嘈杂、煤尘水雾影响、光照度低和照明亮度变化较大，成功案例较少。
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