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卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;摘要 随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了卷积神经网络(CNN)及其......
基于卷积神经网络的人脸识别检测分析;基金项目：河南省高等学校青年骨干教师培养计划，项目编号：2021GGJS190本文引用地址：0 引言 技术的关键就在于人脸检测，作为重要研究方向广泛应用......
早在1989年就已经问世了，最初人们用它解决手写字符的识别问题，但是受限于当时计算机的硬件水平，其处理速度较慢，并没有推广到其他应用领域。1999年GPU的问世为卷积神经网络......
卷积神经网络简介：什么是机器学习？——第一部分;随着人工智能(AI)技术的快速发展，AI可以越来越多地支持以前无法实现或者难以实现的应用。本系列文章基于此解释了(CNN)及其......
表面缺陷检测是FCN较为普遍的应用场景之一。 （2）采用Yolo算法实现目标检测。Yolo算法是基于回归的单阶段目标检测算法，属于卷积神经网络，最初版本的Yolo算法由24层卷积层、2层全连接层以及4层最......
卷积神经网络的硬件转换：什么是机器学习？——第三部分;摘要 本系列文章由三部分组成，主要探讨卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。作为系列文章的第三部分，本文重点解释如何使用硬件转换卷积神经网络......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
训练卷积神经网络：什么是机器学习？——第二部分;摘要 本文是系列文章的第二部分，重点介绍卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。在第一部分文章《卷积神经网络简介：什么......
处理速度上，比M33核心快出40倍，显著减少了设备的唤醒时间，并有效降低了总体功耗。 eIQ Neutron NPUs能够支援包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、TCN（时间卷积网络......
减少内存占用的方法往往会导致额外的计算开销或工作负载的失衡。 本文介绍了 NVIDIA 和智能电动汽车开发商蔚来的联合研究。具体来说，文中探讨了张量并行卷积神经网络（CNN）训练如何有助于减少 GPU 内存占用，并展......
为弯曲传感器的comb-shaped TENG（CS-TENG）组成，灵敏度达到110V/kPa，经过20000次按压测试后仍能维持稳定输出。最后结合一维卷积神经网络，该仿生传感系统实现了实时物体识别功能。 这项......
主机厂与解决方案供应商深化合作，加速技术应用。 随着AI技术的不断进步，自动驾驶技术正迎来新的突破。从卷积神经网络(CNN)到Transformer，每一......
一种机器学习方法，通过多层次的神经网络结构来学习图像的特征表示。深度学习在机器视觉领域取得了巨大的突破和成功，常见的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络......
算法对于大词汇量语音识别的识别性能不如HMM好。 　　在孤立字（词）语音识别系统中得到了很好的应用。 　　另外，还有基于人工神经网络（ANN）的算法和混合算法，如ANN/HMM法，FSVQ/HMM法等......
也能进行识别和其他作业，因此促进了热潮。模型根据应用的不同，又分为影像识别的深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、语音识别的循环神经网络（RNN）和自然语言处理的Transformer。模型可以在不同的应用......
，深度学习模型便受到广泛关注而迅速发展。常用的深度神经网络模型有深度信念网络（ＤＢＮ）、受限玻尔兹曼机（ＲＢＭ）、循环神经网络（ＲＮＮ）、卷积神经网络（ＣＮＮ）等。利用......
上特殊的设计却能够实现更好的效果。本文提出基于改进FCOS的表面缺陷检测算法，提升钢铁表面的缺陷检测效率。 针对现有钢带表面缺陷检测所存在的检测效率低、适用范围有限等缺陷，提出一种基于改进FCOS的钢带表面缺陷检测算法。该算法使用含形变卷积的卷积神经网络......
驾驶系统中的其他模块受益于这些像素级分割结果，例如轨迹预测和路径规划，以确保自动驾驶车辆在复杂环境中可以进行安全导航。近年来，多模态数据融合卷积神经网络（CNN）架构极大地提高了自由空间检测算法的性能。为了......
制器(MCU)的边缘设备上运行的经济实惠且功能强大的计算机视觉应用。 STM32Cube功能包FP-AI-VISION1包含几个完整的计算机视觉应用代码示例，这些例程在STM32H747上运行卷积神经网络......
了深度学习的黑箱，找到了真正让深度学习产生应用效果的根源，我们结合深度学习在特征抽出，卷积神经网络的训练是深度学习对应用效果起到重要作用的部分，同我们的SDL模型嫁接，既可以体现SDL模型......
层卷积神经网络，实现手写数字识别的应用，理论正确率90 %，实际正确率可达86 %； 功耗：仅为295 µW，器件总数也为新型卷积加速硬件中的最低值； 实际应用效果：该芯片可使用180 nm碳基......
些用例中，它可能需要比决策树更多的资源，但它可以处理更大的数据流，以便在更广泛的领域提供更准确的结果应用程序。 STM32Cube.AI 为数据科学家带来嵌入式系统 依赖于神经网络的应用......
] 吕艳.采用卷积神经网络的老年人跌倒检测系统设计[J].浙江大学学报,2019,53(6):1130-1138. [15] 刘青玉.基于浅层学习和深度学习的传感器活动识别对比研究[D].秦皇岛:燕山......
每秒钟可以进行的操作数量，用于衡量自动驾驶的算力， 计算机视觉(Computer Vision)算法会消耗很大一部分自动驾驶芯片的算力，那么视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络的......
视觉处理能力为什么用TOPS评估呢？通常计算机视觉算法是基于卷积神经网络的，而卷积神经网络的本质是累积累加算法（Multiply Accumulate） 转自：知乎，泛亚汽车技术中心 Wayne 转自：知乎......
个微控制器内核（ARM Cortex M4F和RISC-V）和卷积神经网络（CNN）加速器构成。这一架构针对边缘进行了高度优化，数据的加载和启动由微控制器内核负责，而AI推理由卷积神经网络......
模型泛化的一个关键特性。 针对这一关键特性，马健指出，Arm Ethos-U85不仅仅提供卷积神经网络（CNN）所需的权重矩阵乘的运算，同时还支持矩阵相乘，这是Transformer架构网络的......
-V处理器集成的特殊功能支持以低功耗将数据快速加载到神经网络加速器。配置并加载了数据后，MAX78000 442-KB的卷积神经网络 (CNN) 加速器运行AI推理的速度比MCU解决方案快100倍......
考验的超低功耗微控制器相结合。基于硬件的卷积神经网络(CNN)加速器使电池供电的应用程序能够执行人工智能推理，同时仅消耗微焦的能量。 图 3：Analog Devices MAX78002微控制器的架构 您可......
,Computer Vision）的卷积神经网络（CNN,Convolutional Neural Networks）和应用于自然语言处理（NLP,Natural Language......
技术路线其实早就提出来了，普通人都能想得到的嘛，问题是之前为什么没有实现呢？是因为原来的感知神经网络主要基于卷积神经网络-CNN，CNN的优势在于做二维图像识别，比如......
峰等[3]融合了GPR 与B-scan 三维数据特征，充分利用卷积神经网络，实现高效率识别机场跑道病害。Moalla等[4]在检测埋藏危险物时选取视图方向为横断面和纵断面，利用GPR 三维数据以及CNN......
Innoviz与经纬恒润在中国港口部署InnovizOne激光雷达;经纬恒润的卷积神经网络 (CNN)解决方案利用 InnovizOne 激光雷达技术提高港口运营效率潜力与安全高性能汽车级LiDAR......
采用芯原NPU IP的AI类芯片已在全球出货超过1亿颗;使嵌入式设备能够高效实现从AI语音、AI视觉、AI像素到AIGC的应用 2024年2月29日，中国上海——芯原股份（芯原）今日宣布集成了芯原神经网络......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
和人工智能技术。 Moissenkov 的想法就是让软件用深度学习（Deep Learning）的方法用照片创造出一张全新的图片。在选取滤镜后，软件将照片上传，让人工智能用一种更深层次的学习方法“卷积神经网络......
构建人工特征的对象检测技术传统上在精度和速度方面具有较差的记录。基于卷积神经网络的目标检测算法明显比传统的目标检测方法更高效。由于社会的需要和深度学习发展的支持，在光学遥感图像中使用神经网络进行目标检测是必要的。 目前......
简介 1.4 光子学器件构建神经网络的应用......
全面地理解当前交通环境，并做出更准确的决策。 多模态大模型的另一个重要特点是它可以使用不同类型的深度学习算法来处理不同类型的数据。例如，卷积神经网络（CNN）通常用于处理图像数据，而循环神经网络（RNN......
取代手工代码 从2012年开始，也就是在NIPS上发表Convolution Neural Network（卷积神经网络）论文作为起点，深度学习开始成为计算机视觉的主力算法。这个......
赛灵思器件上的 INT4 优化卷积神经网络（1）; 对于 AI 推断，在提供与浮点相媲美的精度的同时，INT8 的性能优于浮点。然而在资源有限的前提下，INT8 却不能满足性能要求， 优化......
市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力 我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力 我们可以看到，随着......
市面上比较成熟量产的还是以Level3以下为主。智能驾驶目前主要的感知更多的依赖视觉，这也推动了卷积神经网络加速器即NPU，在智驾领域占据了比较重要的地位。 为什么车企都在拼算力我们可以看到，随着自动驾驶等级的提升，其对......
备了广泛且成熟的软件开发工具包（SDK），支持所有主流的深度学习框架，以确保客户产品能够快速投放市场。 芯原最新推出的VIP9000系列提供了可扩展和高性能的处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。结合......
。此类方法可以避免行人遮挡带来的影响，但是泛化能力和准确性较低[5]，难以满足实际需求。另一类是基于深度学习的方法。通过多层卷积神经网络(CNN) 对行人进行分类和定位。与传统特征算子相比，CNN 能根......
一代的芯原VIP9000系列NPU IP具备可扩展的高性能处理能力，适用于Transformer和卷积神经网络（CNN）。 此外，VIP9000系列还融合了4位量化和压缩技术，以解决带宽限制问题，方便......
个优势是：SDL模型融合深度学习的精华可以获得超越深度学习的应用效果。 通过我们团队日以继夜的奋战，打开了深度学习的黑箱，找到了真正让深度学习产生应用效果的根源，我们结合深度学习在特征抽出，卷积神经网络的训练是深度学习对应用......
推理的功耗不到微控制器软件运行功耗的百分之一，大幅提高了机器视觉、语音和面部识别等应用的工作效率。MAX78000的核心是专用硬件，其设计旨在最大程度地降低卷积神经网络(CNN)的能耗和延迟。该硬......
模型达到设计者的预期要求，如图 3-15 所示。 图 3-15 神经网络训练 随着神经网络的发展，“卷积”的概念逐步走入人们的视野。卷积神经网络是一种为 了处理二维输入数据而特殊设计的多层人工神经网络，输入......

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