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标签 > 神经网络
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
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GA-RPN:Region Proposal by Guided Anchoring 引导锚点的建议区域网络
原文链接 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf 代码地址: GitHub - open-mmlab/mmd...
DW-Siam:Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking 更宽更深的孪生网络
原文链接 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdf 摘要 目前在孪生网络追踪器中使用的主干网络相对较浅,例Al...
为了理解如何为图像创建数据,让我们从仅由两个相邻灰度像素组成的简单图像开始。我们可以根据每个像素的阴影(从 0 为全黑到 255 为全白)用两个值来完整...
这就会带来一些同语义相关的有趣问题:对于给定的图像,哪种文本描述最准确地描述了图像?同样地,对于给定的文本,最有意义的图像实现方式又是哪种?针对第一个问...
John Jumper团队开创性地利用人工智能技术,终于破解了这一著名猜想,不仅让蛋白质结构预测的研究走入一个新阶段,也将人们对“AI for Scie...
由于汽车安全性、舒适性及环保要求不断提高,汽车上电路数量与用电量显著增加,从而使整车线束成倍增加,在有限汽车空间中如何更有效合理布置已成为汽车制造业面临问题。
EDVAC是ENIAC(世界第一台电子计算机)的小老弟,由冯·诺伊曼设计。EDVAC最大的改变之一,就是将计算机划由运算器、控制器、存储器、输入和输出这...
机器学习已迅速获得认可,成为广泛应用的强大技术,这是理所当然的。机器学习算法,尤其是深度神经网络 (DNN),已经大大超越了早期的图像识别方法,当谷歌将...
为什么使用连续学习,它与一般的深度学习联合训练所有场景数据有何不同?连续学习是不断从传入的数据流中学习,在这种设置下,所有场景是依次遇到的,如图1所示。
该芯片的作用是学习——具体来说,是学习手写识别,这是通过深度置信算法实现的一项壮举。与目前研究的大多数使用新兴非常规技术的神经形态芯片不同,这款芯片基于...
SynSense时识科技开源类脑软件组合,助力开发者快速搭建脉冲神经网络
类脑技术模仿生物脑信息处理的方式,同时也集成了其众多优势。以超低功耗、超低延迟作为最突出特点,类脑技术为边缘计算带来了全新视野。自成立以来,SynSen...
近年来,计算机视觉在智能交通系统(ITS)和自动驾驶(AD)中的应用逐渐转向深度神经网络架构。虽然在基准数据集上的性能似乎有所改善,但在研究中还没有充分...
通过场景landmark做定位的新思路(CVPR 2022)
与大多数landmark通常可见的人体姿态估计不同,由于相机视野有限并且无法同时观察场景的不同部分,相机姿态估计任务中大多数场景landmark不会同时...
我们在学习人工智能时常会遇到训练(Training)和推理(Inference)两个概念,这是人工智能实现的两个环节。今天我们一起讨论一下以下两个问题。
来自美国东北大学和罗切斯特理工的研究者提出参数集约型掩码网络(Parameter-Efficient Masking Networks (PEMN))。...
1. 视频预处理,它包括编码前应用于高质量源视频的任何转换。视频降分辨率是这里最相关的例子,它根据不同设备的屏幕分辨率定制我们的编码,并在不同的网络条件...
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