深度学习图像处理,哪种在飞机发动机管道识别中,有更高准确率
在对象识别任务中,将实现四种不同的方法,其中两种用于2D图像,另外两种适用于处理点云,这些方法在工作原理和所需的参考数据类型上都存在差异。基于2D图像的方法和PointNet神经网络需要真实的图像或点云数据进行训练和测试,另一方面,基于点云对齐的方法需要高质量的CAD数据作为参考。第一种方法是基于BEV管道轮廓几何特性...
吉林大学管欣教授团队研究成果:基于卷积神经网络的汽车操纵稳定性...
针对汽车操纵稳定性试验评价指标自动化处理需要自动识别试验类型的需求,论文提出了一种基于卷积神经网络的汽车操纵稳定性试验类型自动分类方法。该方法利用试验采集的数据对模型进行训练和验证,其类型分类准确率为99.33%,平均识别时间为0.05s,证明了基于卷积神经网络的汽车操纵稳定性试验类型自动识别方法可有效区分不同试验类...
基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测 | 科技导报
通过改进空间金字塔池化层方法ASPP对图像特征进行增强处理,以提高模型识别不同尺寸与比例目标的能力,使模型对风电叶片的大小缺陷都可进行准确检测;通过引入SE注意力机制模块增强特征图的表达能力,并使模型能够识别空间不同像素点之间权重,以增强模型对叶片小缺陷的敏感度;通过改进回归损失函数为SIoU-Loss,在提升模型目...
2012,改变人类命运的180天|谷歌|余凯|吴恩达|人工智能技术_网易订阅
谷歌猫项目搭建了一个神经网络,从YouTube上下载了大量的视频,不做标记,让模型自己观察和学习猫的特征,然后动用了遍布Google各个数据中心的16000个CPU来进行训练(内部以过于复杂和成本高为由拒绝使用GPU),最终实现74.8%的识别准确率。这一数字震惊业界。吴恩达在“谷歌猫”项目临近结束前激流勇退,投身自己的互联网教...
中邮科技: 中邮科技股份有限公司2023年年度报告
????????????????????????????????类型区分,准确率较高;基于全局视场的单件分离路径规划????????????????????动分离????????????????????????????????算法,可以结合分离视觉系统获取实时、精确的位置信息。
可以提高你的图像识别模型准确率的7个技巧
下面是一些提高模型性能指标的策略或技巧,可以大大提升你的准确率(www.e993.com)2024年8月6日。得到更多的数据这无疑是最简单的解决办法,深度学习模型的强大程度取决于你带来的数据。增加验证准确性的最简单方法之一是添加更多数据。如果您没有很多训练实例,这将特别有用。如果您正在处理图像识别模型,您可以考虑通过使用数据增强来增加可用数据...
...开发基于仿生模式识别(BPR)的卷积神经网络(CNN)图像分类技术方案
研究表明,WIMI微美全息将BPR与CNN相结合,可以实现更好的图像分类效果。具体而言,基于仿生模式识别(BPR)的卷积神经网络(CNN)图像分类,可以将CNN特征映射到高维特征空间中,并在该空间中构建几何覆盖集,然后将新的样本映射到该空间中并判断其所属的类别。
将卷积神经网络应用于图像特征提取,加强图像识别的有效性
WIMI基于卷积神经网络的图像特征提取算法对于图像处理具有的平移和尺度不变性,可提高图像特征提取的准确度,其对进一步完成图像识别、图像分类等具有重要的意义。目前基于卷积神经网络的图像特征提取技术已广泛运用于医疗、安防、自动驾驶等领域,未来WIMI也将不断拓展其图像特征提取算法的运用领域。
今日Paper | 从纯图像重建世界;层次递归网络序列;注意力神经网络...
今日Paper|小样本学习;视觉情感分类;神经架构搜索;自然图像抠像等今日Paper|蚊子叫声数据集;提高语音识别准确率;对偶注意力推荐系统等今日Paper|人脸数据隐私;神经符号推理;深度学习聊天机器人等今日Paper|虚拟试穿网络;人群计数基准;联邦元学习;目标检测等...
【202110论著】深度卷积神经网络对胃病变普通内镜图像诊断的研究
所有测试集图像识别时间为42s。结论CNN可以作为早期胃癌及其他胃病变内镜图像的快速辅助识别方法,识别速度快,准确率高。关键词人工智能;胃肿瘤;消化性溃疡;诊断;卷积神经网络基金项目:北京大学医学青年科技创新发展平台基金(BMU2018PYB014)近年来随着我国各个内镜中心的逐步成长和完善,早期胃癌诊断水平逐步提高,...