神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用圖像識(shí)別SEARCH AGGREGATION
回答:我們通常看到的卷積過(guò)濾器示意圖是這樣的：（圖片來(lái)源：cs231n）這其實(shí)是把卷積過(guò)濾器壓扁了，或者說(shuō)拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過(guò)濾器是3x3x3，也就是長(zhǎng)3寬3深3，但是示意圖中卻畫(huà)成二維——這是省略了深度（depth）。實(shí)際上，卷積過(guò)濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因?yàn)榫矸e過(guò)濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫(huà)出來(lái)了。如果把深度也畫(huà)出來(lái)，效果大概就...
zhangke3016
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回答:前幾年我做過(guò)一個(gè)鋼廠眾多監(jiān)測(cè)設(shè)備的數(shù)據(jù)釆集系統(tǒng)，用戶界面是瀏覽器。數(shù)據(jù)庫(kù)是postgresql,后臺(tái)中間件是python寫(xiě)。因?yàn)獒娂瘮?shù)據(jù)是海量的，所以所有數(shù)據(jù)通過(guò)多線程或multiprocessing,數(shù)據(jù)在存入數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，也傳遞給一個(gè)python字典，里面存放最新的數(shù)據(jù)。遠(yuǎn)程網(wǎng)頁(yè)自動(dòng)刷新時(shí)，通過(guò)CGI和socket,對(duì)于authorized的session ID,就可以直接從后臺(tái)內(nèi)存里的這個(gè)字典獲...
jonh_felix
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回答:最早聽(tīng)到人臉識(shí)別概念還是從科幻電影中，通過(guò)一個(gè)人的面部特征，機(jī)器可以知道你是誰(shuí)。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人臉識(shí)別已經(jīng)走入了人們的生活，iPhone手機(jī)上的Face ID就是其中的代表產(chǎn)品，第一次讓這項(xiàng)技術(shù)與消費(fèi)者有了近距離的接觸。Face ID于2017年在iPhone X上推出，該技術(shù)取代了蘋(píng)果的Touch ID指紋掃描系統(tǒng)。Face ID使用True Depth攝像頭系統(tǒng)，該系統(tǒng)由傳感器、攝像頭和位于...
Binguner
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問(wèn)題描述:關(guān)于如何識(shí)別虛擬主機(jī)服務(wù)器這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
ernest
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回答:人臉識(shí)別系統(tǒng)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的最新應(yīng)用，它利用計(jì)算機(jī)技術(shù)和生物統(tǒng)計(jì)技術(shù)，在各種背景下識(shí)別出人臉，更進(jìn)一步可以實(shí)施跟蹤，它基于人的臉部特征，屬于生物識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別的過(guò)程可以分成人臉檢測(cè)，人臉跟蹤和人臉比對(duì)三個(gè)過(guò)程。人臉檢測(cè)是在動(dòng)態(tài)背景或者復(fù)雜背景下將人的面部找到，并從背景中分離出來(lái)。找到人臉，有數(shù)種方法可以實(shí)施。1.設(shè)計(jì)人臉的標(biāo)準(zhǔn)模板，然后系統(tǒng)將采集到的圖像和標(biāo)準(zhǔn)人臉模板進(jìn)行對(duì)比，從匹配程度上判斷是...
BicycleWarrior
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...一化變換為48×48大小的矩陣，作為4c-2s-6c-2s-30o結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行個(gè)體識(shí)別。對(duì)30頭奶牛共采集360段視頻，隨機(jī)選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)60000幀和測(cè)試數(shù)據(jù)21730幀。結(jié)果表明，在訓(xùn)練次數(shù)為10次時(shí)，代價(jià)函數(shù)收斂至0.0060，視頻段樣...
...得益于一個(gè)叫做深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，它涉及將數(shù)據(jù)通過(guò)模擬神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)，以培養(yǎng)該網(wǎng)絡(luò)在未來(lái)過(guò)濾數(shù)據(jù)（更多信息見(jiàn)Teaching Machines to Understand Us）。深度學(xué)習(xí)就是你可以使用關(guān)鍵字搜索存儲(chǔ)在谷歌的照片（更多信息），F(xiàn)acebook...
本文將詳細(xì)解析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別圖形圖像的基本原理。針對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文將詳細(xì)探討網(wǎng)絡(luò) 中每一層在圖像識(shí)別中的原理和作用，例如卷積層(convolutional layer)，采樣層(pooling layer)，全連接層(hidden layer)，輸出層(softmax outpu...
...要沒(méi)日沒(méi)夜的做作業(yè)呢？今天小編就為大家探秘一下深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理，看看聰明的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)養(yǎng)成記，比如說(shuō)它是如何認(rèn)識(shí)貓的。如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與推理？深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和我們?nèi)祟愐粯樱瑸榱藢W(xué)習(xí)工作技能需要接...
什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它為何重要？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（也稱作 ConvNets 或 CNN）是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，它在圖像識(shí)別和分類等領(lǐng)域已被證明非常有效。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了為機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車(chē)的視覺(jué)助力之外，還可以成功識(shí)別人臉...
...提升和數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)中獲得裨益。目前正在開(kāi)發(fā)的用于深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型學(xué)習(xí)算法和體系結(jié)構(gòu)必將加速這一進(jìn)程。監(jiān)督式學(xué)習(xí)不管深度與否，機(jī)器學(xué)習(xí)最普遍的形式都是監(jiān)督式學(xué)習(xí)（supervised learning）。比如說(shuō)，我們想構(gòu)造一個(gè)...
...均可閱讀原文獲取詳情鏈接。接下來(lái)介紹一種非常重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了重大的成功，而且在自然語(yǔ)言處理等其它領(lǐng)域也有很好的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)受到大家的關(guān)注很大一個(gè)原因...
...CNN、RNN這些具體的變種形式。在實(shí)際應(yīng)用中，所謂的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，往往融合了多種已知的結(jié)構(gòu)，包括卷積層或是LSTM單元。這里的DNN特指全連接的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，并不包含卷積單元或是時(shí)間上的關(guān)聯(lián)。因此，一定要將DNN、CNN、RN...
...學(xué)影像和視頻是一個(gè)新的研究方向。通過(guò)已訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能很快地搭建并訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)。 二、用 Python 進(jìn)行圖像處理的基礎(chǔ) 用于圖像處理的庫(kù)有很多，其中 OpenCV(Open computer vision) 比較主流，基于C/C++，支持...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
付永剛
