在這些領域中， CNN 可以透過使⽤卷積運算來提取序列資料的特徵，從⽽實現對序列資料的分類...

缺陷檢測模型介紹本專案採用YOLOv3及輕量級網路efficientnet改進的YOLOv3對接觸網缺陷絕緣子進行檢測...

與在推理階段具有固定計算圖和引數的靜態模型相比，動態網路可以使其結構或引數適應不同的輸入，在準確性、計算效率和適應性等方面具有顯著優勢...

0和工業需求的增加，難度的增加，機器視覺的相關重要相機和演算法也得到了更新...

現在越來越多的車上除了攝像頭之外開始裝配有鐳射雷達，透過論文中描述的方法能夠更快更好地進行三維重建、場景理解等三維感知任務，從而更好地為自動駕駛系統的全面安全保駕護航...

將影象和卷積核都變換到頻域中，變換後，卷積核可以看作是一個濾波器，對變換後頻域後的影象進行處理，當卷積核對應的濾波器是一個低通濾波器時，進行影象處理時會過濾掉一些較高的頻率，再將頻域影象轉換為畫素，我們會發現影象會丟失一些細節，這是因為頻域...

1 卷積神經網路卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）針對全連線網路的侷限做出了修正，加入了卷積層（Convolution層）和池化層（Pooling層）...

本文目錄選擇性核卷積SKNet：網路體系結構實驗結果消融研究分析與解釋選擇性核心卷積（Selective Kernel Convolution）“選擇性核心”（SK）卷積使神經元能夠自適應地調整其RF大小...

大會次日，IEEE/IAPR Fellow，京東集團副總裁，京東探索研究院副院長梅濤在GAIR大會上做了《從感知智慧到認知智慧的視覺計算》的報告，他指出視覺計算的感知研究雖然已經相對成熟，某些人工智慧（AI）任務已經能夠透過圖靈測試，例如在...

2D和3D的區別如下圖，輸出是立體：動態操作如下（來自網路）：總結本文和大家分享卷積神經網路中各種不同的卷積操作和作用，希望對大家有幫助，總結如下：CNN三劍客：卷積層+pooling下采樣+啟用函式（非線性）空洞卷積：增大感受野，多尺度信...

YOLOv2YOLO9000： Better， Faster， Stronger單階段檢測模型的先驅工作YOLO迎來了全面的更新：在卷積層新增BN，捨棄Dropout更大尺寸的輸入使用Anchor Boxes，並在頭部運用卷積替代全連線層使...

3.簡述Deeplab v3網路相比於之前的v1和v2網路有哪些改進①重新討論了空洞卷積的使用，這讓我們在級聯模組和空間金字塔池化的框架下，能夠獲取更大的感受野從而獲取多尺度資訊...

五、Faster R-CNN完整訓練流程透過上面的說明，我們知道了，Faster R-CNN是將經過共享卷積模組提取出來的feature map透過RPN網路來進行候選框的提取，同時進行粗分類和粗迴歸，然後再經過ROI池化層來提取出固定的特...

輸出特徵圖是基於具有增強偏移量的區域進行池化的3. Deformable Positive-Sensitive (PS) RoI PoolingDeformable Positive-Sensitive (PS) RoI Pooling (...

Conv1（下圖右側區域）顯示，從輸入值中取出3x3的區域後，乘以卷積核，會讓兩個過濾器都被啟用...

ROI劃分為k^2個區域示意圖對於一個位置敏感得分圖上的點，假設其座標為m×n，通道在右上區域，類別為人，則該點表示當前位置屬於人並且在人這個“物體”的右上區域的特徵，因此這樣就包含了位置資訊...

單元透過權重與其他神經元相連線，即，它可以連線到前一層的所有神經元...

LeCun提出的網路稱為LeNet5（效果和paper等的連結在這），其網路結構如下：這是一個最典型的卷積網路，由卷積層、池化層、全連線層組成，透過巧妙的設計，利用卷積、引數共享、池化等操作提取特徵，避免了大量的計算成本，最後再使用全連線神...

以訊號失真率（SDR）作為評判標準，可以看到ResUNetDecouple系統在分離人聲、低音、其他和伴奏方面明顯優於以前的方法：在消融實驗中，143層殘差網路的表現也證實了，結合有界掩碼估計和直接幅值預測確實能夠改善聲音源分離系統的效能...

為了更好地理解該系統，作者進行了一項消融研究，其中系統的不同部分被移除 - 例如，移除CNN的一個或兩個完全連線的層導致效能損失驚人地少...