贵州电网申请基于原始电流故障特征图像的故障检测方法及系统专利...
并对原始电流数据进行预处理,将截取的电流数据分段拼接成二维灰度图像;构建基于卷积神经网络的故障检测模型,使用拼接的二维灰度图像作为基于卷积神经网络的故障检测模型的输入;训练基于卷积神经网络的故障检测模型,评估基于卷积神经网络的故障检测模型,对接地故障进行检测。
把整个地球装进神经网络,北航团队推出全球遥感图像生成模型
受GoogleEarth启发,北航的研究团队从俯拍视角出发,将整颗地球的卫星遥感影像“装进”了深度神经网络。基于这样的网络,团队构建出了覆盖全球的俯视视角视觉生成模型MetaEarth。MetaEarth拥有6亿参数,可实现多种分辨率、无界且覆盖全球任意地理位置的遥感图像生成。覆盖全球的遥感图像生成模型相比于此前的研究,构建世...
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
假设输入为智驾系统检测到的一幅视频图像,通常情况下,占据网络会将传感器数据(比如激光雷达或者摄像头采集到的图像)处理成分割完的图像块(传统CNN)或者是特征向量(可以是transformer)的形式输入到神经网络中进行处理。实际上,占据网络输入到神经网络中的输入端数量是不是由分割的图像子块数量来决定的。神经网络会学习如...
神经网络、Transformer、占据网络...晦涩难懂吗?看完这篇文章你...
假设输入为智驾系统检测到的一幅视频图像,通常情况下,占据网络会将传感器数据(比如激光雷达或者摄像头采集到的图像)处理成分割完的图像块(传统CNN)或者是特征向量(可以是transformer)的形式输入到神经网络中进行处理。实际上,占据网络输入到神经网络中的输入端数量是不是由分割的图像子块数量来决定的。神经网络会学习如...
AI研习丨基于马尔可夫聚类的多跳图神经网络
沿着此研究路线,提出了混合多跳图卷积神经网络来混合不同跳数的邻域节点信息,其中节点同时从1跳邻域到K跳邻域接收潜在表示信息。在这个模型中,每跳节点嵌入特征表示最终被拼接输入到分类器中,并且不共享待优化的参数。当模型跳数加深时,该模型显著地增加了参数的数量和计算复杂度。
万字硬核解读:“端到端”让特斯拉FSD V12迎来质变?
显式端到端自动驾驶将原有的算法模块以神经网络进行替代,并连接形成端到端算法(www.e993.com)2024年10月23日。该算法包含可见的算法模块,可以输出中间结果,当进行故障回溯时可以一定程度上进行白盒化调整。在这个情况下,便不再需要工程师一行一行去敲代码来撰写规则了,决策规划模块从手写规则向基于深度学习的模式进行转变。
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
1.神经元与激活函数伴随着数据量的与日俱增以及计算能力的大幅提升,深度学习模型近年来发展十分迅速,在图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域不断取得突破。人工神经网络是通过模仿人脑神经网络系统构造与功能而设计的计算模型,简称神经网络。与生物神经元类似,神经网络由多个节点(人工神经元)相互连接而成。
OpenCV分享:从新手到专家,计算机视觉工程师的成长指南
除了卷积神经网络的空间层次结构之外,我们同时有深度学习,包括各种架构,如自动编码器,生成式对抗网络和循环神经网络,可用于图像生成,风格转移和视频分析等复杂任务。5.6特征提取特征提取是识别图像中的关键点或特征,如边缘和角,并找到不同图像之间的对应关系。这对于对象识别、运动跟踪和全景拼接等任务至关重要。
深析Tesla 自动驾驶技术方案
Tesla通过使用具有时序信息的视频片段替代图像对神经网络进行训练,从而使感知模型具有短时间的记忆的能力,实现这个功能的方法是分别引入时间维度和空间维度上的特征队列进入神经网络模型。规则:每隔27毫秒pushqueue或每走过每隔1米远就会连同运动信息缓存在视频序列。
AI绘画野蛮生长现隐忧 是“拼接”还是算法生成?
不过,在专业技术人员看来,AI绘画过程并非“拼接素材”,而是通过不同算法模型迭代处理数据生成图像。资深算法工程师柳城解释AI绘画背后的原理时称,AI的本质是机器学习,机器会基于神经网络来模仿人类学习绘画的过程。开发者需要通过收集当前已有的图像来让机器学习,利用算法对图像进行分类和识别并不断训练后,AI软件才能“画...