图像识别算法

素质要求： 1.计算机、图像处理、自控或电子专业本科以上学历，从事过图像处理算法工作两年以上。 2.精通C/C++/Matlab语言、数据结构，熟练阅读英文材料。...

作者：mad100回复：3

在利用PyTorch神经网络算法进行人脸图像对比的实验设置中，我们专注于对比环节，而不涉及实际项目的完整实现细节。...

作者：小火苗回复：3

但是这个软件有点局限性，他训练的模型只能是传感器的数据，并且是时间序列的（如果你要实现一些例如图像识别的AI模型，那这个软件就不合适了，图像ST有对应的图像套件） 下图为nano edge ai...

作者：不爱胡萝卜的仓鼠回复：2

而传统机器学习方法在计算机视觉领域占主导，其流水线依赖手工设计特征，计算机视觉研究人员更重视数据特征而非学习算法。 2、AlexNet 2012年，AlexNet横空出世。...

作者：xinmeng_wit回复：3

之前我们跑的功能，基本上都是一些基础的图像识别功能，没有太多AI的加持，面对一些复杂的场景，之前的那些内容就显得不足了，需要有AI的加入 我们今天就来自己训练一个AI模型，...

作者：不爱胡萝卜的仓鼠回复：1

如果您已经掌握了高等数学（如微积分、线性代数）和概率论的相关知识，理解人工智能算法中的梯度下降、矩阵运算、概率分布等概念就会容易很多。...

作者：huaqingyuanjian回复：8

如下图所示： 在计算机视觉领域，注意力机制也被用于图像识别、目标检测等任务中。通过引入注意力机制，模型能够更好地理解输入数据的结构和语义信息，从而生成更为准确和自然的输出结果。...

作者：kit7828回复：12

其强大的并行计算能力，使得显卡成为AI算法训练和推断过程中的得力助手。与传统的中央处理器（CPU）相比，显卡在处理大量数据和并行任务时具有显著优势。...

作者：wangerxian回复：4

在《深度学习》的第6章介绍了图像卷积相关的知识，对于专业的算法部分印象比较深的是互相关运算和卷积运算。...

作者：Honghuzaitian回复：1

解决方案 : 利用机器学习算法构建个性化推荐系统，根据用户的浏览历史、购买记录等信息进行精准推荐。 效果 : 显著提高了用户满意度和转化率。...

作者：fangkaixin回复：1

Convolutional Neural Network，CNN），是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一...

作者：cc1989summer回复：1

其内置KPU（神经网络处理器）可以提供高效的图像识别与处理能力，而内置的2D/3D视觉处理引擎更能够在复杂场景下实现高精度的目标识别。...

作者：EEWORLD社区回复：5

例如，MNIST数据集是手写数字识别的入门级数据集，CIFAR-10和CIFAR-100是常用的图像识别数据集，ImageNet是一个大规模的图像识别数据集，而Pascal VOC则常用于对象检测和图像分割任务...

作者：一个秋天回复：6

就像给开发板装上了一个 智慧大脑 ，无论是图像识别、语音识别还是其他AI任务，它都能轻松应对。...

作者：还没吃饭回复：4

PyTorch版）》- 数据操作及线性代数基础 一起读《动手学深度学习（PyTorch版）》- 词汇、概念理解 @kit7828 《动手学深度学习（PyTorch版）》书籍分享4：注意力机制与优化算法...

作者：EEWORLD社区回复：0

感知机是最早的监督式学习算法，是神经网络和支持向量机的基础。感知机接收多个输入信号，输出一个信号。 神经网络由输入层、中间层、输出层结构组成。与感知机不同是多输入多输出。...

作者：dirty回复：7

第二阶段:对6-10章进行阅读，对相关算法进行学习并分享。第三阶段:针对11-15的内容在能力允许的情况先进行实际训练，并分享心得。...

作者：EEWORLD社区回复：10

1 机器学习 2 计算机视觉 3 自然语言处理 4 优化算法 本书介绍了语言模型发展的4个阶段： 1 统计语言模型（Statistical Language Model）- 2 神经语言模型...

作者：wyr1989回复：2

实质上是指机器学习及推理算法。机器学习的算法已经应用到各行各业，业界目前是引领着学术界的发展。机器学习算法包括了许多种，如线性回归、决策树、支持向量机等等。...

作者：superleon123回复：2

原来是说在电子产品中加简单算法这种AI吗？我以为是软件里面加大模型这种 大模型那种已经应用的很广泛了，就是边缘AI我感觉见到还是不多。...

作者：wangerxian回复：13