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標簽 > 深度學習
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方法多采用傳統(tǒng)機器視覺算法,通過圖像形態(tài)學處理與特征提取進行缺陷識別,往往需要根據(jù)不同形態(tài)的缺陷特征,設(shè)計不同的特征提取與識別算法。鋁型材表面缺陷形態(tài)不...
深度學習模型部署與優(yōu)化:策略與實踐;L40S與A100、H100的對比分析
隨著生成式AI應(yīng)用的迅猛發(fā)展,我們正處在前所未有的大爆發(fā)時代。在這個時代,深度學習模型的部署成為一個亟待解決的問題。盡管GPU在訓練和推理中扮演著關(guān)鍵角...
隨著人工智能的迅速發(fā)展,自動駕駛技術(shù)正經(jīng)歷著一場革命性的變革。人工智能的出現(xiàn)為自動駕駛系統(tǒng)帶來了深度學習等方法的應(yīng)用,不再完全依賴人類專家設(shè)計特征,而是...
2023-09-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自動駕駛 1010 0
為什么transformer性能這么好?Transformer的上下文學習能力是哪來的?
為什么 transformer 性能這么好?它給眾多大語言模型帶來的上下文學習 (In-Context Learning) 能力是從何而來?在人工智能領(lǐng)...
深度學習模型部署與優(yōu)化:策略與實踐;L40S與A100、H100的對比分析
深度學習、機器學習、生成式AI、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、抽象學習、Seq2Seq、VAE、GAN、GPT、BERT、預(yù)訓練語言模型、Transformer、Cha...
瑞薩電子深度學習算法在缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用
缺陷檢測在電子制造業(yè)中是非常重要的應(yīng)用。然而,由于存在的缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機器視覺算法很難對缺陷特征進行完全建模和遷移缺陷特征,致使傳統(tǒng)機器視覺算法可...
零樣本分類的技術(shù)目前正處于高速發(fā)展時期, 所涉及的具體應(yīng)用已經(jīng)從最初的圖像分類任務(wù)擴展到了其他計算機視覺任務(wù)乃至自然語言處理等多個相關(guān)領(lǐng)域。 對此, 本...
目前主要是依靠人工經(jīng)驗肉眼檢測判斷,視覺應(yīng)用難點在于極耳焊接環(huán)節(jié)存在許多金屬碎屑,可能出現(xiàn)于電池表面的任意位置,同時,金屬碎屑顏色與極片料區(qū)背景色十分接...
基于Transformer和深度證據(jù)學習的立體匹配框架
作者在各種數(shù)據(jù)集上評估了所提出的ELFNet,包括Scene Flow ,KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習Transformer 434 0
光流計算作為計算機視覺的一個長期基本任務(wù),其重要性顯而易見。由于運動視覺處理的特殊性,光流作為后面高級視覺處理的輸入,對其準確度、實時性都有著極高的要求...
2023-09-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學習 606 0
6DoF視頻分發(fā)與呈現(xiàn)中存在的關(guān)鍵問題解析
一方面,6DoF視頻通過計算重構(gòu)的方式向用戶提供包括視角、光照、焦距和視場范圍等多個視聽維度的交互與變化,使千里之外的用戶有身臨其境之感,這與元宇宙所具...
請注意,所有剩余的命令都將從Darknet目錄執(zhí)行。因此,所有路徑都將相對于該目錄,并且數(shù)據(jù)集目錄應(yīng)該是相對于Darknet目錄的一個文件夾。
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