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目標視覺檢測的根本問題是估計特定類型目標出現(xiàn)在圖像中的哪些位置.如圖 1所示, 目標視覺檢測技術(shù)在流程上大致分為三個步驟:區(qū)域建議(Region proposal)、特征表示(Feature representation)和區(qū)域分類(Region classification)....
人工智能的定義是讓機器實現(xiàn)原來只有人類才能完成的任務(wù)。機器學習專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人的學習行為，是人工智能的核心。...
1965年摩爾定律提出后，我們開始依次進入1965-2005年的單核CPU時代；2006至如今的多核CPU時代；2012至如今的多核英特爾MIC時代。...
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC 動態(tài)權(quán)限、多租戶、數(shù)據(jù)權(quán)限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能...
本系統(tǒng)在矩陣煤炭稱重系列軟件的基礎(chǔ)上，適應(yīng)當前行進列車貨運管理自動化需求，應(yīng)用視頻關(guān)鍵幀提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像識別等關(guān)鍵技術(shù)，采用自主研發(fā)訓練的深度學習模型，整體提升系統(tǒng)在動態(tài)、不同氣候、不同光照環(huán)境下的適應(yīng)能力，提高準確識別率。...
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機器學習唯一的目標是基于輸入的數(shù)據(jù)來預測結(jié)果，就這樣。所有的機器學習任務(wù)都可以用這種方式來表示，否則從一開始它就不是個機器學習問題。...
與分類不同的是，語義分割需要判斷圖像每個像素點的類別，進行精確分割，圖像語義分割是像素級別的任務(wù)，但是由于CNN在進行convolution和pooling過程中丟失了圖像細節(jié)，即feature map size逐漸變小，所以不能很好地指出物體的具體輪廓、指出每個像素具體屬于哪個物體，無法做到精確的...
從 AWS 的角度來看，負責任的人工智能需要具備幾個關(guān)鍵屬性。系統(tǒng)需要公平，無論種族、宗教、性別和其他用戶屬性如何，對所有用戶平等運作。ML 系統(tǒng)還需要可解釋，以便組織了解模型的運作方式。還需要治理機制，以確保負責任的人工智能得到實踐。...
最大的問題在于實現(xiàn)算法需要很高的計算資源，導致實時性很差，而且基本跟分辨率，檢測精度掛鉤。也就是說，分辨率越高，要求精度越高，則計算越復雜，同時，純雙目方案受光照，物體紋理性質(zhì)影響。...
訓練數(shù)據(jù)采用的是用PS調(diào)整過的高質(zhì)量圖像和對應(yīng)的合成低光照圖像（隨機減少亮度、對比度，伽馬校正）。損失函數(shù)為帶正則項的誤差矩陣的F-范數(shù)平方，即誤差平方和。...
Hinton 表示，這種設(shè)計要求意味著數(shù)字計算機已經(jīng)錯過了「硬件的各種可變、隨機、不穩(wěn)定、模擬和不可靠特性」，而這些特性可能對我們非常有用。...
為驗證本文算法對不同大小目標的檢測精度, 實驗中隨機選取100張圖片, 其中包含198個目標, 將其分為大、中、小三類. 由于該網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像尺寸為300××300, 將圖像中的檢測目標按照其面積占圖像總面積的比例分為三類。...
腦機接口技術(shù)是人與機器、人與人工智能交互的終極手段，也是連接數(shù)字虛擬世界和現(xiàn)實物理世界的核心基礎(chǔ)支撐技術(shù)之一，同時其與量子計算、云計算、大數(shù)據(jù)等信息通信（ICT）技術(shù)的結(jié)合將成為各領(lǐng)域新的重要研究方向。...
所有的經(jīng)典算法，例如多項式逼近、小波逼近，都飽受維度災難之害。很明顯，機器學習的成功告訴我們，在高維問題中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比經(jīng)典算法好很多。...
矩陣乘法是所有數(shù)學中最基本和最普遍的運算之一。要將一對 n×n 矩陣相乘，每個矩陣都有 n^2 個元素，你可以將這些元素以特定組合相乘并相加以生成乘積，即第三個 n×n 矩陣。將兩個 n×n 矩陣相乘的標準方法需要 n^3 次乘法運算，因此，例如，一個 2×2 矩陣需要八次乘法。...
提出了一種線檢測CNN（VLSE），其利用了新穎的線段表示和基于Stacked Hourglass network的定制混合卷積塊。...
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機器學習唯一的目標是基于輸入的數(shù)據(jù)來預測結(jié)果，就這樣。所有的機器學習任務(wù)都可以用這種方式來表示，否則從一開始它就不是個機器學習問題。...
計算成像能力通常體現(xiàn)在攝像機的核心處理器的ISP（Image Signal Processing)能力上，通過算力換圖像等方式提升攝像機對圖像的處理能力，以達到最佳的成像效果。這個也是智能攝像機的產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢。...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型用于將被跟蹤目標與其周圍背景區(qū)分開來的跟蹤器可以獲得更準確的結(jié)果，而CNN模型的模板匹配通常會更快。...
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