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輕量云服務(wù)器

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894974231 | 795人閱讀

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李義 | 805人閱讀

語義分割中的深度學(xué)習(xí)方法全解：從FCN、SegNet到DeepLab

...別。其中，使用圖像塊的主要原因是分類網(wǎng)絡(luò)通常具有全連接層，其輸入需為固定大小的圖像塊。2014年，加州大學(xué)伯克利分校的Long等人提出的完全卷積網(wǎng)絡(luò)(Fully Convolutional Networks)，推廣了原有的CNN結(jié)構(gòu)，在不帶有全連接層的情...

zhangke3016 2019-04-25 18:15 評(píng)論0 收藏0
自然語言理解-從規(guī)則到深度學(xué)習(xí)

...取。對(duì)于整個(gè)NUI平臺(tái)的介紹可以參考孫健/千訣寫的從連接到交互—阿里巴巴智能對(duì)話交互實(shí)踐及思考。自然語言理解的難點(diǎn) 為什么自然語言理解很難？本質(zhì)原因是語言本身的復(fù)雜性。自然語言尤其是智能語音交互中...

CntChen 2019-07-31 12:23 評(píng)論0 收藏0
語義分割淺析

...語義分割任務(wù)提出的模型，主要使用DCNN(深度卷積網(wǎng)絡(luò)),CRF(條件隨機(jī)場(chǎng)），空洞卷積做像素級(jí)預(yù)測(cè)。DCNN在語義分割中存在兩個(gè)主要問題：下采樣帶來的分辨率下降，細(xì)節(jié)信息丟失平移不變性，限制了定位精度針對(duì)以上問題，D...

RaoMeng 2019-06-26 18:54 評(píng)論0 收藏0