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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在圖像中的哪些位置.如圖 1所示, 目標視覺檢測技術在流程上大致分為三個步驟:區域建議(Region proposal)、特征表示(Feature representation)和區域分類(Region classification)....
人工智能的定義是讓機器實現原來只有人類才能完成的任務。機器學習專門研究計算機怎樣模擬或實現人的學習行為，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 實現的后臺管理系統 + 用戶小程序，支持 RBAC 動態權限、多租戶、數據權限、工作流、三方登錄、支付、短信、商城等功能...
本系統在矩陣煤炭稱重系列軟件的基礎上，適應當前行進列車貨運管理自動化需求，應用視頻關鍵幀提取、神經網絡、圖像識別等關鍵技術，采用自主研發訓練的深度學習模型，整體提升系統在動態、不同氣候、不同光照環境下的適應能力，提高準確識別率。...
拋開所有和人工智能(AI)有關的扯淡成分，機器學習唯一的目標是基于輸入的數據來預測結果，就這樣。所有的機器學習任務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，但是由于CNN在進行convolution和pooling過程中丟失了圖像細節，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鍵屬性。系統需要公平，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，物體紋理性質影響。...
訓練數據采用的是用PS調整過的高質量圖像和對應的合成低光照圖像（隨機減少亮度、對比度，伽馬校正）。損失函數為帶正則項的誤差矩陣的F-范數平方，即誤差平方和。...
Hinton 表示，這種設計要求意味著數字計算機已經錯過了「硬件的各種可變、隨機、不穩定、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. 由于該網絡的輸入圖像尺寸為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。...
腦機接口技術是人與機器、人與人工智能交互的終極手段，也是連接數字虛擬世界和現實物理世界的核心基礎支撐技術之一，同時其與量子計算、云計算、大數據等信息通信（ICT）技術的結合將成為各領域新的重要研究方向。...
所有的經典算法，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，深度神經網絡的表現比經典算法好很多。...
矩陣乘法是所有數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)有關的扯淡成分，機器學習唯一的目標是基于輸入的數據來預測結果，就這樣。所有的機器學習任務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業發展趨勢。...
卷積神經網絡（CNN）模型用于將被跟蹤目標與其周圍背景區分開來的跟蹤器可以獲得更準確的結果，而CNN模型的模板匹配通常會更快。...
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