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文章:288个 浏览:22168次 帖子:26个
利用Transformer和CNN 各自的优势以获得更好的分割性能
概述 在这篇论文中,提出了一种新的医学图像分割混合架构:PHTrans,它在主要构建块中并行混合 Transformer 和 CNN,分别从全局和局部特...
2022-11-05 标签:数据集cnnTransformer 6452 0
如何使用TensorFlow2.0构建和部署端到端的图像分类器
从 TensorFlow Datasets 中下载的数据集包含很多不同尺寸的图片,我们需要将这些图像的尺寸调整为固定的大小,并且将所有像素值都进行标准化...
2019-05-31 标签:数据集cnntensorflow 6351 0
内容将继续秉承之前 DNN 的学习路线,在利用Tensorflow搭建神经网络之前,先尝试利用numpy手动搭建卷积神经网络,以期对卷积神经网络的卷积机...
深度学习的泛化能力为什么那么好?大家知道深度学习理论的第一个谜团就是一个大的网络动辄百万参数, 而能够泛化的如此之好, 这是非常不符合贝卡母剃刀原理的(...
高级辅助驾驶系统 ( ADAS ) 可提供解决方案,用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车及泊车辅助等系统广泛应用于...
为了克服这一挑战,在神经音频处理上得到更好的结果,我们也许需要考虑下为什么基于CNN的风格迁移在光谱上的表现不佳。这些技术基本上是通过应用机器视觉来进行...
人工智能机器学习有关算法内容,人工智能之机器学习主要有三大类:1)分类;2)回归;3)聚类。今天我们重点探讨一下卷积神经网络(CNN)算法。 前言: 人...
深度学习的目标检测技术从R-CNN到R-CNN的算法和技术资料介绍
object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物...
一种具有基于CNN的闭环反馈的用于自动驾驶车辆的端到端转向控制器
NN由10层组成,包括5个卷积层,3个归一化层和2个完全连接的层,如图1所示。如表I所示,前三个卷积层各有一个5×5内核和一个2×2跨距,接下来的两个卷...
一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP—AIScale
随着人工智能(AI)的不断发展,它已经从早期的人工特征工程进化到现在可以从海量数据中学习,机器视觉、语音识别以及自然语言处理等领域都取得了重大突破。CN...
用Intel Analytics Zoo/BigDL为客服平台添加AI的实践(一)
本系列博客主要分享了微软 Azure 的团队使用 Intel Analytics Zoo 在 Azure 的平台上为客户支持服务平台添加 AI 模块的一...
在CNN中,转置卷积是一种上采样(up-sampling)的方法。如果你对转置卷积感到困惑,那么就来读读这篇文章吧。
在深度学习中,卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种特别适用于处理图像数据的神经网络结构。它通过卷积层...
一种基于CNN的通用框架来区别自然图像NIs与计算机生成图像CG之间的差异
我们使用的实验数据包括 Columbia Photo-graphic 与 PRCG 数据库。数据库由三组图像组成:(1) 从40个 3D 图形网站中获取...
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