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图像识别中的深度学习

AI视觉芯片模组 UCVM

...oud-CV模组是专业的计算机视觉嵌入式芯片模组,内嵌基于深度学习的算法,为硬件集成厂商提供二次开发能力。可广泛集成到不同设备,如平板,手持机,摄像头等完整智能硬件中,支持安防、园区、交通、工业、能源等复杂环...

图像识别中的深度学习问答精选

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 1195人阅读

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?

回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903

XboxYan | 2422人阅读

如何用python监视mysql数据库的更新?

回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统,用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的,所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时,也传递给一个python字典,里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时,通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...

jonh_felix | 1148人阅读

什么是人脸识别?

回答:最早听到人脸识别概念还是从科幻电影中,通过一个人的面部特征,机器可以知道你是谁。随着技术的进步,人脸识别已经走入了人们的生活,iPhone手机上的Face ID就是其中的代表产品,第一次让这项技术与消费者有了近距离的接触。Face ID于2017年在iPhone X上推出,该技术取代了苹果的Touch ID指纹扫描系统。Face ID使用True Depth摄像头系统,该系统由传感器、摄像头和位于...

Binguner | 1481人阅读

什么拨号器可以云识别

问题描述:关于什么拨号器可以云识别这个问题,大家能帮我解决一下吗?

付永刚 | 765人阅读

如何识别虚拟主机服务器

问题描述:关于如何识别虚拟主机服务器这个问题,大家能帮我解决一下吗?

ernest | 968人阅读

图像识别中的深度学习精品文章

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    本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络,本文将详细探讨网络 中每一层在图像识别中的原理和作用,例如卷积层(convolutional layer),采样层(pooling layer),全连接层(hidden layer),输出层(softmax outpu...

    UnixAgain 评论0 收藏0
  • 深度学习在人脸识别中的应用 —— 优图祖母模型的「进化」

    ...群(SNG),团队整体立足于腾讯社交网络大平台,专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘、深度学习、音频语音分析等领域开展技术研发和业务落地。序言——「弱弱」的人工智能说到人工智能(Artificial Intelligence, AI...

    546669204 评论0 收藏0
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    雅虎开源了一个进行色情图像检测的深度学习解决方案。据文章介绍,这可能是较早的识别 NSFW 图像的开源模型。开源地址:https://github.com/yahoo/open_nsfw自动识别一张对工作做来说并不适合/不保险的图像(Not Suitable/Safe For Work - N...

    saucxs 评论0 收藏0
  • 计算机在识别图像时“看到”了什么?

    图像识别技术近来进步飞速。去年,微软和谷歌展示了能比人类更准确地识别图像的系统。 这些进步得益于一个叫做深度学习的技术,它涉及将数据通过模拟神经元的网络,以培养该网络在未来过滤数据(更多信息见Teachin...

    yanbingyun1990 评论0 收藏0
  • Nature重磅:Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

    ...数据集的复杂结构。深层卷积网络(deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处理上带来突破性进展,而递归网络(recurrent nets )也给序列数据(诸如文本、语言)的处理带来曙光。机器学习为现代生活诸多方面带来巨大动...

    GT 评论0 收藏0
  • LeCun 谈深度学习技术局限及发展

    ...局损失函数过程包括特征提取,识别器,环境后处理器(图像模型)问题:通过图像模型进行梯度后向传播。浅层结构化预测方法:有NLL损失的条件随机域,有Hinge Loss的较大边缘马尔可夫网络和隐支持向量机(Latent SVM),有感...

    LuDongWei 评论0 收藏0
  • 深度学习综述

    ...,这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破,而递归网络在处理序列数据,比如文本和演讲方面表现出了闪亮的一面。机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功...

    NoraXie 评论0 收藏0

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