人工智能领域边缘侧的应用场景多种多样，在功能、性能、功耗、成本等方面存在差异化的需求，因此一款优秀的人工智能边缘计算平台，应当具备灵活快速适配全场景的能力，能够在安防、医...

人工智能领域边缘侧的应用场景多种多样，在功能、性能、功耗、成本等方面存在差异化的需求，因此一款优秀的人工智能边缘计算平台，应当具备灵活快速适配全场景的能力，能够在安防、医...

介绍 在本系列的上一部分中，我们使用了CIFAR-10数据集，并介绍了PyTorch的基础知识： 张量及其相关操作 数据集和数据加载器 构建基本的神经网络 基本...

是否要识别重复或接近重复的图像？或者计算数据集中每个图像的副本数？如果是，那么这篇文章是给你的。本文的目标有五个方面：1. 理解重复图像查找器和基于内容的图像检索系统之间...

现在是学习卷积神经网络及其在图像分类中的应用了。什么是卷积？卷积运算是使用具有恒定大小的“窗口”移动图像，并将图像像素与卷积窗口相乘以获得输出图像的过程。让我们看看下面的...

作者：田永林1， 2， ， 王雨桐2， ， 王建功2， ， 王晓2， 3， ， 王飞跃2， 3，／ 导读 ／深度神经网络（Deep neural network， DNN...

欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言:由于基于transformers的架构在计算机视觉建模方面具有创新性,因此对...

介绍随着越来越多的高效体系结构出现在世界各地的研究论文中，深度学习体系结构正在迅速发展。这些研究论文不仅包含了大量的信息，而且为新的深度学习体系结构的诞生提供了一条新的途...

/ 导读 /以人工智能为导向的现代计算机视觉技术,在过去的十年中发生了巨大的变化。今天,它被广泛用于图像分类、人脸识别、物体检测、视频分析以及机器人及自动驾驶汽车中的图像...

本文介绍十年来最佳图像分类论文,来帮助你快速学习计算机视觉前言计算机视觉是一门将图像和视频转换成机器可理解信号的学科,有了这些信号,程序员可以基于这种高阶进一步控制机器的...

本研究是为X光图像中COVID－19的自动检测而开发的，完全是为了教育目的。由于COVID－19没有经过专业或学术评估，最终的应用并不打算成为一个准确的用于诊断人类的CO...

介绍深入学习中最具争议的话题之一是如何解释和理解一个经过训练的模型——特别是在医疗等高风险行业的背景下。“黑匣子”一词经常与深度学习算法联系在一起，如果我们不能解释模型是...

机器看到图像或视频就能像人类一样进行精准地表述，这看似不可能，但已在深兰科学院诞生的“智慧交通协管员”，已把它变为了现实。

这篇文章中，作者从全新的角度解决了实例分割问题，来自澳大利亚阿德莱德大学的研究人员在实例条件下提出了动态实例生成的网络模型，代替了先前逐个实例的ROI区域作为预测的输入。

近日维识科技智能工程教育中心开展了一场别开生面的人脸识别技术知识公开课

过去十年间，几项技术的进步使人工智能 （AI）成为最令人振奋的技术之一。2012年，Geoffrey Everest Hinton在Imagenet挑战赛中展示了他的广义...

深度学习框架是帮助使用者进行深度学习的工具，它的出现降低了深度学习入门的门槛，你不需要从复杂的神经网络开始编代码，就可以根据需要使用现有的模型。

作者 |Alex博士 编辑 |德新 已经过去的2023年延续了智驾市场火爆的态势，出货量和渗透率进一步提升，随着消费者认知的深入，智驾作为整车的卖点属性正在逐步加强。...

前言：通用CPU和GPU服务平台在功耗和散热受限的终端上的运用，其差异性需求难以应对AI用例严苛且多样化的计算要求。算力是实现AI PC各项功能的前提，终端异构混合（CP...

在AI发展历史上，曾有两次“圣杯时刻”。 第一次发生在2012年10月，卷积神经网络（CNN）算法凭借比人眼识别更低的错误率，打开了计算机视觉的...