網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)SEARCH AGGREGATION
...的類別？由于這是一個(gè)如此常見的問題，并且是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)器實(shí)際工作的一個(gè)誤解，所以我決定在今天的博客中重溫深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)的話題。具體地，你將在這篇文章中學(xué)到以下內(nèi)容：圖像分類和目標(biāo)檢...
...先由算法生成一系列作為樣本的候選框，再通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行樣本分類；后者則不用產(chǎn)生候選框，直接將目標(biāo)邊框定位的問題轉(zhuǎn)化為回歸問題處理。正是由于兩種方法的差異，在性能上也有不同，前者在檢測(cè)準(zhǔn)確率和定位精...
...、孫富春、Anbang Yao、劉華平、Ming Lu 和陳玉榮?；谏疃染W(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)可以分為 region-based 和 region-free 兩種方法目標(biāo)對(duì)象檢測(cè)領(lǐng)域正在取得重大進(jìn)展，這主要得益于深度網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)前較好的基于深度網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)框架可以...
...近日聯(lián)合發(fā)布了一篇論文，名為《利用空間融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過面部關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行偽裝人臉識(shí)別Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network》，該論文利用空間融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為刑偵過程的人...
...這種技術(shù)讓兩種人工智能算法相互對(duì)抗?，F(xiàn)在，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被應(yīng)用于各種各樣問題，如自動(dòng)駕駛車輛、癌癥檢測(cè)等，但是我們迫切需要更好地理解這些模型容易受到攻擊的方式。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，在圖像中添加小的、往往...
...積模型 [2,3]。Scale[4,5,6]、context[7]、采樣和深度聯(lián)合卷積網(wǎng)絡(luò)在 DET 任務(wù)中得到了有效的使用。同時(shí)他們的得分排名也使用了物體概率估計(jì)。[1] Residual Attention Network for Image Classification[J]. arXiv:1704.06904, 2017.?[2] Deep residual learning for...
...些區(qū)域被轉(zhuǎn)換為固定大小的圖像，并分別饋送到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。該網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)后面會(huì)跟幾個(gè)全連接層，以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類并提煉邊界框。使用候選區(qū)域、CNN、仿射層來定位目標(biāo)。以下是 R-CNN 整個(gè)系統(tǒng)的流程圖：通過使用更少且更...
...教程包含五個(gè)部分： 1. YOLO 的工作原理 2. 創(chuàng)建 YOLO 網(wǎng)絡(luò)層級(jí) 3. 實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播 4. objectness 置信度閾值和非極大值抑制 5. 設(shè)計(jì)輸入和輸出管道 所需背景知識(shí) 在學(xué)習(xí)本教程之前，你需要了解： 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
劉明
鄒立鵬
韓冰
王偉廷
高勝山
馬龍駒
