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- FCN的基本概念:FCN是应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map。因为FCN网络中所有的层都是卷积层,故称为全卷积网络。第一个图是原图第二个图识别出人第三个图在识别人的基础上,分别出人是谁。FCN的网络结构:网络结构详细图:FCN与CNN的区别:CNN网络:在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产... FCN的基本概念:FCN是应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map。因为FCN网络中所有的层都是卷积层,故称为全卷积网络。第一个图是原图第二个图识别出人第三个图在识别人的基础上,分别出人是谁。FCN的网络结构:网络结构详细图:FCN与CNN的区别:CNN网络:在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产...
- 车联网是物联网在汽车与交通中的应用,是车与人、车与车、车与路、车与云之间的数据交换的信息通信,志在效率。联网的汽车不单单发挥着工具的作用,他还是个移动的智能终端与信息终端,无论是基于车载的信息服务、车辆数据的信息服务、分时共享、车辆自动驾驶等车联网业务和应用,其根本目的就是提升效率,这是车联网应用得以发展的基石。 车联网是物联网在汽车与交通中的应用,是车与人、车与车、车与路、车与云之间的数据交换的信息通信,志在效率。联网的汽车不单单发挥着工具的作用,他还是个移动的智能终端与信息终端,无论是基于车载的信息服务、车辆数据的信息服务、分时共享、车辆自动驾驶等车联网业务和应用,其根本目的就是提升效率,这是车联网应用得以发展的基石。
- 前言 最近在学深度学习基础,想通过博客记录一些概念,从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》,对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**:模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**:模型在任意一个测试数据样本上... 前言 最近在学深度学习基础,想通过博客记录一些概念,从而达到总结和加深印象的目的。学习的书籍是《动手学深度学习》,对书本内容感兴趣的同学可以访问[动手学深度学习](https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch)# 误差## 训练误差和泛化误差**训练误差**:模型在训练数据集上表现出的误差。**泛化误差**:模型在任意一个测试数据样本上...
- Progressive feature extraction network Pytorch implementation of semantic segmentation model Progressive feature extraction network Pytorch implementation of semantic segmentation model
- 当下用于语义分割和实例分割的方法使用的是完全不同的网络,二者之间没有很好的共享计算,Panoptic FPN将两种网络结合成一个单一网络来同时完成实例分割和语义分割的任务。 当下用于语义分割和实例分割的方法使用的是完全不同的网络,二者之间没有很好的共享计算,Panoptic FPN将两种网络结合成一个单一网络来同时完成实例分割和语义分割的任务。
- 语义分割中常见的Loss,Pytorch版本实现。 语义分割中常见的Loss,Pytorch版本实现。
- 最大互信息(MMI)作为区分性训练中一个重要的统计量,在语音识别任务中取得很好的效果,本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据,以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。 最大互信息(MMI)作为区分性训练中一个重要的统计量,在语音识别任务中取得很好的效果,本篇文章将系统的描述MMI在语音识别系统中的作为损失函数的数据理论依据,以及Lattice Free MMI在传统声学模型和端到端声学模型中的技术沿袭。
- 回望前路,物联网产业能有如今的规模、拥有当前的地位并不是偶然。专业化的模式扩大了物联网市场的潜在空间,能够与消费互联网、安全互联网携手,更深层次激发了数字经济的发展。 审视物联网的成长,可以说他的发展路径、成长逻辑、市场竞争的焦点都呈现出了专业化的特性,物联网逐步迈向专业化的深层运作。 去年物联网发展报告称中国物联网市场规模在1.62万亿人民币,而全球物联网市场规模突破一万亿美元,十万亿的规 回望前路,物联网产业能有如今的规模、拥有当前的地位并不是偶然。专业化的模式扩大了物联网市场的潜在空间,能够与消费互联网、安全互联网携手,更深层次激发了数字经济的发展。 审视物联网的成长,可以说他的发展路径、成长逻辑、市场竞争的焦点都呈现出了专业化的特性,物联网逐步迈向专业化的深层运作。 去年物联网发展报告称中国物联网市场规模在1.62万亿人民币,而全球物联网市场规模突破一万亿美元,十万亿的规
- Python Django 项目的实战笔记。 Python Django 项目的实战笔记。
- 方法一:找到CUDA跟英伟达驱动的匹配列表:如果不能解决问题见方法二(精准查找):方法二:直接查询相关显卡支持的CUDA具体版本:相关链接:https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us# 查询显卡对应CUDA的驱动对照表https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/... 方法一:找到CUDA跟英伟达驱动的匹配列表:如果不能解决问题见方法二(精准查找):方法二:直接查询相关显卡支持的CUDA具体版本:相关链接:https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?lang=en-us# 查询显卡对应CUDA的驱动对照表https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/...
- 解决AI实战营~HDZ打开不了网页的问题 首先我们通过视频学习之后,会有官方给的链接,复制之后打开如下图一,~因为复制粘贴少了一个符号- 复制粘贴后时(例子):https://nbviewer.jupyter.org/github/huaweicloud/ModelArtsLab/blob/master/notebook/DL_face_recognition_advanced/... 解决AI实战营~HDZ打开不了网页的问题 首先我们通过视频学习之后,会有官方给的链接,复制之后打开如下图一,~因为复制粘贴少了一个符号- 复制粘贴后时(例子):https://nbviewer.jupyter.org/github/huaweicloud/ModelArtsLab/blob/master/notebook/DL_face_recognition_advanced/...
- Challenges密集场景先有的detector预测结果往往存在不准确性,使得其存在incorrect和overlap。例如下图所示。Contributions为了提高检测的质量,authors提出了一个branch去预测预测出来的box的质量(与其最近的IoU值),称之为Soft-IoU作者提出使用基于clustering的EM-Merger Unit去合并冗余的bbox,而不是NMS。... Challenges密集场景先有的detector预测结果往往存在不准确性,使得其存在incorrect和overlap。例如下图所示。Contributions为了提高检测的质量,authors提出了一个branch去预测预测出来的box的质量(与其最近的IoU值),称之为Soft-IoU作者提出使用基于clustering的EM-Merger Unit去合并冗余的bbox,而不是NMS。...
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