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传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf 摘要阻碍CNN应用于视觉跟踪的主要障碍是缺乏适当标记的训...

2023-01-12 标签：神经网络图像处理视觉跟踪 705 0

基于Transformer的目标检测算法

掌握基于Transformer的目标检测算法的思路和创新点，一些Transformer论文涉及的新概念比较多，话术没有那么通俗易懂，读完论文仍然不理解算...

2023-08-16 标签：感知算法自动驾驶 cnn 694 0

NLP模型中RNN与CNN的选择

在自然语言处理（NLP）领域，循环神经网络（RNN）与卷积神经网络（CNN）是两种极为重要且广泛应用的网络结构。它们各自具有独特的优势，适用于处理不同类...

2024-07-03 标签：cnn 自然语言处理卷积神经网络 675 0

基于OpenCV的路面质量检测

在train.py中，定义从何处收集训练数据。我们应该将20％的数据分开以自动用于验证。我们还定义了batch_size为32。

2024-04-15 标签：OpenCV cnn 661 0

一种简单而高效的深度CNN模型来解决图像的Efficient SR问题

为了减少沉重的计算负担，各种方法，包括有效的模块设计，知识蒸馏，神经架构搜索和结构重新参数化等都试图提高SR算法的效率。在这些有效的SR模型中，主要有两...

2023-09-27 标签：CCM 超分辨率 CSAFM 652 0

目标跟踪相关知识总结

原文链接 feather map 在cnn的每个卷积层，数据都是以三维形式存在的。可以看成许多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature ma...

2023-01-11 标签：图像处理算法目标跟踪 641 0

CNN如何解决边缘检测问题

这种理解导致了卷积神经网络。网络的第一层由扫描图像的小块神经元组成 - 一次处理几个像素。通常这些是9或16或25像素的正方形。

2024-04-15 标签：图像处理 RGB python 616 0

如何区分计算机视觉与其相关领域计算机视觉运行原理

计算机视觉算法并非魔法。它们需要数据才能运作，输入数据的质量决定其性能。有多种不同方法和来源可供收集合适数据，这取决于你的目标。无论如何，拥有的输入数据...

2022-11-08 标签：计算机视觉 cnn 612 0

深度解析计算机视觉的语义分割网络技术

与分类不同的是，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割，图像语义分割是像素级别的任务，但是由于CNN在进行convolution和pooli...

2022-12-07 标签：计算机视觉 cnn 603 0

基于机器视觉技术的人车路特征提取中的应用案例

MSA-CNN模型结构基于多尺度注意力机制的卷积网络模型（MSA-CNN）包括三个模块，分别是多尺度卷积模块、特征强化模块和分类模型，其中多尺度卷积模...

2023-10-20 标签：机器视觉 MSA cnn 548 0

Pooling与马赛克的秘密

结合图像理解，相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小，即便是3x3，5x5等等没问题，步长（Stride）也...

2023-11-20 标签：神经网络马赛克 cnn 538 0

利用卷积神经网络实现SAR目标分类的研究

卷积神经网络（CNN）是一种在图像处理和计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，因其能够自动学习图像的层次化特征表示而成为SAR目标分类的理想选择。

2024-04-08 标签：SAR 图像处理计算机视觉 528 0

基于CNN的点线联合优化估计相机姿态

提出了一种线检测CNN（VLSE），其利用了新颖的线段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷积块。

2022-12-01 标签：cnn 卷积神经网络 496 0

如何打通机器学习的三大玄关

随着时下智能时代的发展，机器学习已成为不少专业人士的“必备技能”。尽管如此，可它在实用性上仍然存在一些问题。因而设计师们采取了架构精简、压缩、以及硬件加...

2023-08-03 标签：cpu 神经网络 sram 483 0

一种利用几何信息的自监督单目深度估计框架

本文方法是一种自监督的单目深度估计框架，名为GasMono，专门设计用于室内场景。本方法通过应用多视图几何的方式解决了室内场景中帧间大旋转和低纹理导致自...

2023-11-06 标签：RGB 深度学习 cnn 477 0

深度探索AI微控制器对CNN的硬件转换方案

MAX78000是一款具有超低功耗CNN加速器的AI微控制器，这是一种先进的片上系统。它能够以超低功耗为资源受限的边缘设备或物联网应用提供神经网络。

2023-11-24 标签：微控制器服务器 AI 456 0

基于深度学习的散射成像研究进展

卷积神经网络（CNN）是一种用于对目标进行重建、分类等处理的深度学习方法。自2016年深度学习被首次应用于散射成像，该研究一直是光学成像领域的热门方向。

2023-05-24 标签：深度学习 cnn 卷积神经网络 395 0

深度学习的四个学习阶段！

在入门级使用的数据集很小，可以放入主内存中。只需几行代码即可应用此类操作。在此阶段数据包括Audio、Image、Time-series和Text等类型。

2023-08-02 标签：深度学习 cnn dnn 374 0

CNN图像分类策略

在深度学习出现之前，自然图像中的对象识别过程相当粗暴简单：定义一组关键视觉特征（“单词”），识别每个视觉特征在图像中的存在频率（“包”），然后根据这些数...

2023-12-25 标签：神经网络图像分类深度学习 336 0

训练卷积神经网络：什么是机器学习？

本系列文章的第一部分讨论的CIFAR网络由不同层的神经元组成。如图1所示，32 × 32像素的图像数据被呈现给网络并通过网络层传递。CNN处理过程的第一...

2023-06-08 标签：滤波器人工智能 cnn 324 0

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IoT是Internet of Things的缩写，字面翻译是“物体组成的因特网”，准确的翻译应该为“物联网”。物联网（Internet of Things）又称传感网，简要讲就是互联网从人向物的延伸。
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