深度学习图像识别自动驾驶第15页

人工智能|机器学习——基于机器学习的舌苔检测

代码下载：基于深度学习的舌苔检测毕设留档.zip资源-CSDN文库1研究背景1.1.研究背景与意义目前随着人们生活水平的不断提高，对于中医主张的理念越来越认可，对中医的需求也越来越多。

博士僧小星·2024-02-20 16:35

《自动驾驶汽车的缺陷及其产品责任》（一）

先看摘要：摘要自动驾驶汽车的驾驶安全需要自动驾驶技术自身的安全和一系列配套条件的实现。

刘东利2020·2024-02-20 16:27

自动驾驶前端

{{item.navItem}}-->主页场景库仿真测试事故分析自动驾驶安全测试平台exportdefault{name:'NavMenu',data(){return{navList:[{name:'

Little Xi·2024-02-20 16:01

Deep Learning with OpenCV DNN Module介绍

2.1支持的不同深度学习功能2.2支持的不同模型2.3支持的不同框架3.如何使用OpenCVDNN模块3.1使用从Keras和PyTorch等不同框架转换为ONNX格式的模型3.2使用OpenCVDNN

lida2003·2024-02-20 16:18

文献阅读（42）——使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）

使用深度学习在眼底照中检测糖网并分类（综述）Deeplearningfordiabeticretinopathydetectionandclassificationbasedonfundusimages

柚子味的羊·2024-02-20 16:39

算法工程师（机器学习）面试题目4---深度学习算法

基础问题CNN1.卷积神经网络和全连接网络的根本不同之处在哪里两者之间的唯一区别是神经网络相邻两层的连接方式。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连；全连接网络缺点：参数太多，计算速度变慢，容易过拟合卷积神经网络：局部链接；权值共享；参数更少，降低过拟合的可能卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络。RNN

小葵向前冲·2024-02-20 15:34

jetson agx orin 实时内核调度延时测试

jetsonagxorin是nvidia推出的计算平台，在自动驾驶领域得到广泛应用。确定性执行是自动驾驶系统的基本要求，而任务调度的确定性是影响确定性执行的重要因素。

王燕龙(大卫)·2024-02-20 15:33

计算机视觉与图像处理面试题,深度学习图像处理算法工程师面试题

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

ZW9·2024-02-20 15:32

深度学习+计算机语言,深度学习计算机语言

AI开发平台ModelArtsModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力

中国计算机学会·2024-02-20 15:32

【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】

目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问：笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝，彩色图像如何进行分类？一辆带车牌的汽车，图像亮度整体呈现偏亮状态，如何去提高图像的清晰度？并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张，进行目标检测，写出选择的模型以及设计方案？样本量不足怎么去提高检测的准确性？数据增强梯度下降法的优化算法有哪些，各有什么优缺点？损失函数有哪些？优缺点

有情怀的机械男·2024-02-20 15:30

深度学习图像算法工程师--面试准备（1）

1请问人工神经网络中为什么ReLU要好过于tanh和Sigmoidfunction？采⽤Sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量⼤，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对⼤，⽽采⽤ReLU激活函数，整个过程的计算量节省很多。对于深层⽹络，Sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况（在Sigmoid接近饱和区时，变换太缓慢，导数趋于0，这种情况会造成信

小豆包的小朋友0217·2024-02-20 15:28

机器学习-特征提取-字典特征提取-文本特征提取-TF-IDF

2、特征提取分类：字典特征提取(特征离散化)文本特征提取图像特征提取(深度学习介绍)3、特征提取API：sklearn.feature_extraction二、字典特征提取：作用：对字典数据进行特征值化

涓涓自然卷·2024-02-20 15:19

计算机设计大赛深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

iuerfee·2024-02-20 15:09

图像识别基础之模板匹配

principle图像匹配本质：图像的相似度很高(矩阵的相似度很高)code/*\brief我的图像匹配函数，获取差方和均值最小的矩阵作为结果\paramsrcPicFile:用以匹配的图像文件\paramtemplatePicFile:模板图像文件\paramdestPicFile:输出的检测结果文件*/voidMyPictureMatch(constchar*srcPicFile,constc

lxzlife·2024-02-20 14:07

GPT在机器学习，深度学习等领域应用

详情点击公众号：技术科研吧链接：GPT在机器学习，深度学习等领域应用第一：2024年AI领域最新技术1.OpenAI新模型-GPT-52.谷歌新模型-GeminiUltra3.Meta新模型-LLama34

夏日恋雨·2024-02-20 14:02

自动驾驶中之定位总结

1前言2典型的单个定位方式2.1基于通信的定位方法2.1.1GNSS全球卫星导航系统2.1.1.1gnss的优点与缺点2.1.1.2gnss定位技术2.1.1.2.1RTK定位技术2.1.1.2.2PPP定位技术2.1.1.2gnss定位技术总结2.1.2车联网定位2.1基于航位推算的定位方法2.1.1惯性测试单元定位IMU2.1.1.1IMU陀螺仪的三个角度2.1.1.2IMU的优缺点2.1.1

江南霹雳堂雷家雷无桀·2024-02-20 14:56

RNN循环神经网络原理理解

深度学习的网络都是水平方向延伸的，都没有考虑单个隐藏呢个在时间上的变化。这种普通的神经网络模型对于很多问题是无能为力的，例如，在语言分析或者时序预测时就会遇到问题。

Andy_shenzl·2024-02-20 14:54

Bert基础(一)--transformer概览

1、简介当下最先进的深度学习架构之一，Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。

Andy_shenzl·2024-02-20 14:22

深度学习基础——卷积神经网络（一）

卷积操作与自定义算子开发卷积是卷积神经网络中的基本操作，对于图像的特征提取有着关键的作用，本文首先介绍卷积的基本原理与作用，然后通过编写程序实现卷积操作，并展示了均值、高斯与sobel等几种经典卷积核的卷积效果，接着调用MindSpore中的卷积算子Conv2d来实现卷积操作，最后介绍了MindSpore中pyfunc和TBE两种自定义算子实现方法。卷积基本原理1.1卷积的概念卷积操作发展于信号处

牛哥带你学代码·2024-02-20 13:04

零基础入门金融风控-贷款违约预测Task2 数据分析

赛题：零基础入门数据挖掘-零基础入门金融风控之贷款违约目的：1.EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况（缺失值，异常值），对数据集进行验证是否可以进行接下来的机器学习或者深度学习建模.2.了解变量间的相互关系

一缕阳光lyz·2024-02-20 13:45

【踩坑系列记录】Anaconda环境将torch由cpu换成gpu

概要很早前做过深度学习，配环境之类的坑由于没记录都记不清了。

RoyZz_·2024-02-20 13:37

深度学习模型：GAN（生成对抗网络）

简述生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks，简称GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。

缘起性空、·2024-02-20 13:59

33从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --图像金字塔

图像金字塔的作用及实现图像金字塔简单来说就是用多个不同的尺寸来表示一张图片。如下图，最左边的图片是原始图片，然后从左向右图片的尺寸依次缩小直到图片的尺寸达到一个阈值，这个阈值就是多次缩小图片的最小尺寸，不会有比这更小尺寸的图片了，像这种图片的尺寸逐步递增或递减的多张图层就是图像金字塔，每张不同尺寸的图片都称为图像金字塔的一层。图像金字塔的目的就是寻找图片中出现的不同尺寸的目标（物体、动物等）。im

Jachin111·2024-02-20 13:58

大语言模型学习路线：从入门到实战

本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。

Tim_Van·2024-02-20 12:56

51-2 万字长文，深度解读端到端自动驾驶的挑战和前沿

去年初，我曾打算撰写一篇关于端到端自动驾驶的文章，发现大模型在自动驾驶领域的尝试案例并不多。遂把议题扩散了一点，即从大模型开始，逐渐向自动驾驶垂直领域靠近，最后落地到端到端。

深圳季连AIgraphX·2024-02-20 11:52

计算机设计大赛深度学习交通车辆流量分析 - 目标检测与跟踪 - python opencv

3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head输出层5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习得交通车辆流量分析

iuerfee·2024-02-20 11:15

【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论

目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我

脚踏实地的大梦想家·2024-02-20 11:15

深度学习代码|Batch Normalization批归一化的代码实现

丁希希哇·2024-02-20 11:13

python快速检测视频跳过帧_教程 | 深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测...

原标题：教程|深度学习+OpenCV，Python实现实时视频目标检测选自PyimageSearch参与：路雪、李泽南使用OpenCV和Python对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码

weixin_39575047·2024-02-20 11:02

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析

Python+Django+Mysql个性化旅游景区推荐系统在线旅游景点推荐系统基于机器学习/深度学习/人工智能基于标签/协同过滤推荐算法爬虫可视化数据分析WebTravelRecommendSysPy

linge511873822·2024-02-20 11:26

目标检测教程视频指南大全

魔鬼面具-哔哩哔哩视频指南必看干货系列(建议搞深度学习的小伙伴都看看,特别是图像相关)深度学习常见实验问题与实验技巧(适用于所有模型，小白初学者必看!)

魔鬼面具·2024-02-20 11:25

聚焦深度学习，落实核心素养---《康巴什区第一中学物理教研活动》

为深化课堂教学改革,推进深度学习研究，促进教与学方式的根本性转变，2022年四月七日下午，“聚焦深度学习，落实核心素养”专题研讨活动在康一中东录播室举行。

ef4a8c507cf9·2024-02-20 11:12

TechDay公开课实录:PaddlePaddle车牌识别实战和心得

车牌识别作为一种常见的图像识别的应用场景，已经是一个非常成熟的业务了，在传统的车牌识别中，可以使用字符分割+字符识别的方式来进行车牌识别，而深度学习兴起后，出现了很多端到端的车牌识别模型，不用分割字符，

PaddleWeekly·2024-02-20 11:03

路径跟踪算法Stanley 实现 c++

参考博客：【自动驾驶】Stanley（前轮反馈）实现轨迹跟踪|python实现|c++实现Stanley前轮反馈控制(Frontwheelfeedback),又称Stanley控制。

Big David·2024-02-20 10:45

深度学习——概念引入

深度学习深度学习简介深度学习分类根据网络结构划分：循环神经网络卷积神经网络根据学习方式划分：监督学习无监督学习半监督学习根据应用领域划分：计算机视觉自然语言处理语音识别生物信息学深度学习简介深度学习（DeepLearning

韶光流年都束之高阁·2024-02-20 10:31

深度学习主流开源框架：Caffe、TensorFlow、Pytorch、Theano、Keras、MXNet、Chainer

2.6深度学习主流开源框架表2.1深度学习主流框架参数对比框架关键词总结框架关键词基本数据结构（都是高维数组）Caffe“在工业中应用较为广泛”，“编译安装麻烦一点”BlobTensorFlow“安装简单

seasonsyy·2024-02-20 09:50

卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层

八：最大汇聚层和平均汇聚层九：Lenet介绍十：总结所有项目代码+UI界面一：回顾上一篇介绍了深度学习中的层和块以及参数管理,深度学习模型由层和块组成。

QTreeY123·2024-02-20 09:49

【MATLAB源码-第140期】基于matlab的深度学习的两用户NOMA-OFDM系统信道估计仿真，对比LS,MMSE,ML。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述深度学习技术在无线通信领域的应用越来越广泛，特别是在非正交多址接入（NOMA）和正交频分复用（OFDM）系统中，深度学习技术被用来提高信道估计的性能和效率。

Matlab程序猿·2024-02-20 09:45

ChatGPT和LLM

首先，LLM是一个更为抽象的概念，它包含了各种自然语言处理任务中使用的各种深度学习模型结构。这些模型通过建立深层神经网络，根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。

小米人er·2024-02-20 08:58

目标检测算法之YOLOv5的应用实例（零售业库存管理、无人机航拍分析、工业自动化领域应用的详解）

通过使用深度学习模型来实时识别货架上的商品，零售商可以更高效地管理库存，减少人工盘点的时间和成本。

小嘤嘤怪学·2024-02-20 08:16

机器学习中梯度下降法的缺点

机器学习中的梯度下降法是一种寻找函数最小值的优化算法，广泛应用于训练各种模型，尤其是在深度学习中。

华农DrLai·2024-02-20 08:08

AI手机是什么原理

这些原理主要包括：机器学习和深度学习：AI手机利用机器学习算法，尤其是深度学习模型，来分析和理解用户数据（如照片、视频、文本和语音）。

小黄人软件·2024-02-20 08:04

WSL安装Ubuntu22.04，以及深度学习环境的搭建

安装WSL安装WSL2之前，必须启用“虚拟机平台”可选功能。计算机需要虚拟化功能才能使用此功能。以管理员身份打开PowerShell并运行：dism.exe/online/enable-feature/featurename:VirtualMachinePlatform/all/norestart下载Linux内核更新包:l链接：https://wslstorestorage.blob.core.

静静AI学堂·2024-02-20 07:28

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

作业地址：吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记：吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖（附18个代码实战项目）-知乎(zhihu.com

向来痴_·2024-02-20 07:26

论文阅读 - Non-Local Spatial Propagation Network for Depth Completion

在AR、无人机控制、自动驾驶和运动规划等应用当中，需要知道物体

七元权·2024-02-20 07:46

【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿：2024年的关键突破与趋势

文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络（NeuralNetworks）1.2前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）1.3反向传播算法（Backpropagation

浅夏的猫·2024-02-20 07:41

Pytorch 配置 GPU 环境

1、Pytorch深度学习跑代码的时候，因为简单的操作不适合cpu运行，我们更习惯用GPU加速代码。

听风吹等浪起·2024-02-20 07:38

用 Python 制作一款炫酷的二维码！

来源：https://blog.csdn.net/jinyj1转自：深度学习算法与计算机视觉1.导入myqr库下载myqr库使用windows+R键，输入cmd调出命令窗口在黑框里输入(在python3

Python数据之道·2024-02-20 07:34

计算机设计大赛深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的实现 - python

文章目录1前言1课题背景2技术原理和方法2.1基本原理2.2技术选型和方法3实例分割4实现效果5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习人体语义分割在弹幕防遮挡上的应用该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

iuerfee·2024-02-20 07:03

【PyTorch][chapter 16][李宏毅深度学习][Neighbor Embedding][t-SNE]

前言：前面LLE讲了两个点在高维空间距离相近，通过降维后也要保持这种关系但是如果两个点在高维空间距离很远（不属于K邻近）,降维后有可能叠加在一起了.t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种降维技术，LLE在进行降维时，都强调了降维后的相似的数据要尽可能地保持相似，但并没有说对于那些不相似的数据，要有多不相似这个问题.这就导致了在进行降维时

明朝百晓生·2024-02-20 07:33

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