卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
图片内容多变,导致准确率不高:如果对同一物体做翻转、位置变换等处理,使物体以不同的姿态显示在图片中,虽然物体本身并没有太大变化,但却大大提升了图片识别的难度。而CNN可以有效的解决这两个问题,它不仅可以大幅减少参数数量,降低复杂度;还可以使用类似视觉处理的方式保留图像特征,即使图像翻转、移动,也可以进行有...
微美全息(NASDAQ:WIMI)研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态...
例如,当物体在移动或者场景发生变化时,传统的图像识别算法往往无法准确地识别出物体或者跟踪物体的位置和姿态。为此,微美全息(NASDAQ:WIMI)采用深度卷积神经网络作为图像识别的核心算法,设计了能够实时识别和跟踪动态场景中物体的增强现实系统,从而实现对增强现实场景中物体的识别和定位。深度卷积神经网络具有较强的特征提取...
dreamcoder-arc:用于抽象和推理的神经网络 ARC-AGI
我们的网格的二维图像特性意味着我们将图像识别网络作为一个基础,但有几个设计挑战需要克服。我们将依次讨论这些问题。最终选择的架构如图6所示。首先,高度可变的网格大小排除了卷积神经网络(CNN)的使用,CNN依赖于固定大小的图像输入,或者至少在使用自适应或全局池化层时有一个最小大小的输入[33,34]。在我们的例子中...
哔哩哔哩申请图像识别专利,提升图像识别效率并降低资源消耗
所述方法包括:利用训练的第一模型从总样本中识别出目标样本图像;针对识别出的目标样本图像,利用多网络集成的第二模型进行二次识别,从而识别出目标图像,其中,所述多网络集成的第二模型为至少包含两个不同类型的神经网络的模型。
...识别、图像搜索、自动驾驶……你了解AI图像识别是如何工作的吗?
卷积和汇聚让卷积神经网络能够非常好地对图片信息进行提取,对于图像的学习处理效率有了非常大的提升。当然,卷积神经网络也会使用与神经网络相同的反向传播算法,不断根据已知结果逆向调整神经网络中的参数,以做出越来越准确的判断。卷积神经网络是在20世纪80年代末出现的,直到2000年以后,人们发现卷积神经网络和GPU的配合...
写给小白的AI入门科普
4、它很适合自然语言处理(NLP)任务(www.e993.com)2024年8月6日。相比循环神经网络,它的计算可以高度并行化,简化了模型架构,训练效率也大大提升;5、它也被扩展到了其他领域,如计算机视觉和语音识别。6、现在我们经常提到的大模型,几乎都是以transformer为基础。神经网络还有很多种,我在网上找到一张图,供参考:...
机器视觉毕业设计 基于深度学习的动物识别
之后通过建立相应的神经网络对数据进行学习和分析,从而提高对目标预测和识别的准确率。如今,深度学习技术已经相对成熟,在对目标进行特征提取方面,卷积神经网络技术逐渐取代了传统的图像处理技术,并且在人类的生产生活中得到了广泛应用,这为研究野生动物更高效的识别方法奠定了基础。2.2常用的网络模型图像识别是指...
AI看舌识人 究竟是不是智商税
事实上,这些差异如此之大,以至于仅凭单个乳突的特征,研究者就能够以48%的准确率识别出参与者的身份。这表明舌头乳突可以作为一种独特的生物标识符。每个人的乳突都是有差异的(图片来源:参考文献3)我们日常生活中比较常见的身份识别方式主要有指纹识别、虹膜识别等,本研究所揭示的舌头的独特性为现代身份识别又增加...
万字长文揭秘黄仁勋:AI“军火商”大BOSS,是如何炼成的?
ImageNet竞赛的参赛者们纷纷转向神经网络,到2015年,GPU训练的神经网络在图像识别上的准确率已经达到了惊人的96%,超越了人类的水平。这一切的成功,验证了黄仁勋过去十年所倡导的“超级计算机民主化”运动的正确性。此时的他思索着,神经网络将对整个社会带来怎样的深刻变革,而他手中的Cuda,无疑是这场变革的关键...
《纽约客》万字长文揭秘黄仁勋:AI大佬是怎样炼成的
06坚信神经网络将彻底改变社会黄仁勋引领的英伟达在人工智能领域的崛起成为了一个引人注目的故事。ImageNet竞赛的参赛者们纷纷转向神经网络,到2015年,GPU训练的神经网络在图像识别上的准确率已经达到了惊人的96%,超越了人类的水平。这一切的成功,验证了黄仁勋过去十年所倡导的“超级计算机民主化”运动的正确性。此时...