云天励飞公布国际专利申请:“基于卷积神经网络模型的图像识别方法...
证券之星消息,根据企查查数据显示云天励飞(688343)公布了一项国际专利申请,专利名为"基于卷积神经网络模型的图像识别方法、装置及终端设备",专利申请号为PCT/CN2022/142412,国际公布日为2024年4月18日。专利详情如下:图片来源:世界知识产权组织(WIPO)今年以来云天励飞已公布的国际专利申请10个,...
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...
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和分类能力,能够从复杂的图像中提取出有用的特征信息,并将其用于物体识别和跟踪,并使用大规模的动态图像数据...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。我们先来看看卷积层,卷积层提取局部特征的过程,和人类视觉的提取特征类似,如下图所示:图中的黄色部分是一个滤波器(Filter),我们称它为“卷积核”,它是一个小的矩阵。卷积核通过滑动窗口的...
计算机视觉十大算法:从图像识别到自动驾驶的技术革命
一、卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是计算机视觉领域最重要的算法之一。它通过模拟人类大脑的视觉处理方式,实现了对图像的高级特征提取和分类。CNN已经在图像识别、目标检测、人脸识别等领域取得了巨大的成功。二、支持向量机(SVM)支持向量机是一种用于模式识别和分类的强大算法。它通过在高维空间中构建超平面来实现...
微美全息研究基于深度卷积神经网络的增强现实动态图像识别
具体而言,WIMI微美全息首先采用了深度卷积神经网络作为图像识别的基础模型。通过对大量标注好的图像数据进行训练,让网络学习到不同物体的特征表示,并在输入图像中准确地定位和识别这些物体。为了适应动态图像的处理,WIMI微美全息对网络进行了适当的调整,以便在连续帧之间进行信息传递和跟踪。接下来,将识别到的物体与增强...
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(www.e993.com)2024年8月5日。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。
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-DL是ML的一个子集,它使用多层的神经网络来学习数据的复杂模式。深度学习让计算机能够识别图像中的对象,如自动标记社交媒体上的照片。4.神经网络NeuralNetwork-神经网络是一种模拟人脑神经元的计算系统,能够处理复杂的数据输入。这类网络是深度学习的基础。
一文读懂机器学习和深度学习的关系|算法|语音识别|神经网络|自然...
1.图像识别:深度学习在图像识别领域取得了重要的突破,如人脸识别、物体检测和图像生成等。深度学习的卷积神经网络可以自动学习到图像的特征表示,从而实现更准确和鲁棒的图像识别。2.语音识别:深度学习在语音识别领域也取得了显著的进展,如语音识别、语音合成和语音转换等。深度学习的循环神经网络可以处理序列数据的...
应用丰富的“卷积神经网络”技术,怎样实现了图像识别?
“卷积神经网络”的处理流程图片:deeplearning4j从左到右观察上图,你会发现:输入的图像将会经过特征扫描处理,图中浅色的矩形就是进行特征扫描的滤波器。“激活映射”是一层一层相互叠加的,一个“激活映射”对应一个滤波器。较大的矩形将会在下一批被进行“下采样”。
卷积神经网络如何进行图像识别
过程的第一步是卷积层,它自己本身就包含几个小步骤。首先,我们要将包含老爷爷的图片分解为一系列有重叠的3*3的像素块。在这之后,我们将每个像素块输入一个简单的、单层的神经网路,保持权重不变。这一步将像素块集转化成一个矩阵。只要我们保持每块像素块都比较小(这里是3*3),处理它们所需的网络也可以保持...