...通过卷积神经网络的深度学习及训练,提取出检测图像特征,实现...
思泰克在2019年就开始AI智能算法的研究,通过卷积神经网络的深度学习及训练,提取出检测图像特征,实现部分人工替代及算法提升,包括辅助进行锡膏、字符、元件的智能识别、辅助锡膏不良智能复判,从而全面提升设备的检测精度与检测效率。感谢您的关注。点击进入交易所官方互动平台查看更多关注同花顺财经(ths518),获取更多...
脉得智能申请基于注意力自蒸馏的淋巴结结节超声图像小目标分割...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于注意力自蒸馏的淋巴结结节超声图像小目标分割系统,涉及图像分割技术领域,通过构建包括U-net网络、单层卷积神经网络以及自蒸馏监督模块的分割模型,通过自蒸馏监督模块对模型编码的结节特征和原始图像中的结节区域进行注意力指导计算,用大结节的特征信息补偿特征图分辨率降低带来的信息损失,...
酷贝科技申请基于图像增强与 3D 卷积神经网络的视频行为识别方法...
金融界2024年9月20日消息,天眼查知识产权信息显示,重庆酷贝科技发展有限公司申请一项名为“基于图像增强与3D卷积神经网络的视频行为识别方法“,公开号CN202410928270.2,申请日期为2024年7月。专利摘要显示,本申请涉及图像处理的领域,尤其是涉及一种基于图像增强与3D卷积神经网络的视频行为识别方法...
锐云科技取得一种基于卷积神经网络的人脸识别方法专利,能够更加...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于卷积神经网络的人脸识别方法,包括利用训练数据集训练人脸识别网络,将人脸图像输入训练完成的人脸识别网络,利用GAP层对中间特征图进行全局平均池化操作,初级特征向量顺次经过全连接层和softmax层,最后输出得到分类结果等步骤。人脸识别网络包括DSAG单元、GM池化层、GAP层、全连接层和softma...
双元科技:公司自主研发的机器视觉软件算法融合了基于卷积神经网络...
公司回答表示:公司自主研发的机器视觉的软件算法既包含传统的图像解码、缺陷定位融合特征提取和缺陷过滤筛选等图像处理算法等,还融合了基于卷积神经网络的表面缺陷检测方法等,完成对被测物复杂的表面缺陷类型识别,避免了传统方法漏检率高、检测精度低和适应性差的问题。本文源自:金融界AI电报作者:公告君...
一篇文章系统看懂大模型
包括GPT4.0以及国内大部分的大模型,都是采用这个架构,Transformer架构之所以被广泛的使用,主要的原因是这个架构类型让大模型具备了理解人类自然语言、上下文记忆、生成文本的能力;常见的模型架构,除了Transformer架构,还有卷积神经网络(CNN)架构,适用于图像处理,以及生成对抗网络(GAN),适用于图像生成领域;详细关于Transformer...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
CNN由卷积层、池化层、全连接层三部分构成,它们各自的作用如下:卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。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...
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...
基于深度卷积神经网络的增强现实动态图像识别技术在未来还有很大的发展潜力。未来WIMI微美全息将通过模型优化、数据集扩充、实时性和多模态融合等方面的研究,进一步提高该技术的性能和应用范围,为增强现实领域的应用提供更好的支持。
微美全息(NASDAQ:WIMI)开发卷积光谱融合技术,创新性克服高光谱...
WIMI微美全息ConvSpectralFusion技术的出现标志着高光谱遥感领域的一次革新。通过将深度学习中的自动编码网络与卷积神经网络有机结合,该技术成功解决了高光谱图像分类中的两大挑战:高数据维度和空间信息忽视。在光谱降维和谱空间分类的双重作用下,ConvSpectralFusion在多个领域展现了广泛的应用前景。
合肥君正申请一种解决HDR图像融合后SNRDrop问题的方法,未损失场景...
专利摘要显示,本发明提供一种解决HDR图像融合后SNRDrop问题的方法,包括:S1.采集数据;S2.HDR图像标签制作;S3.选择训练对组合;S4.数据扩增;S5.数据裁剪;S6.设计卷积神经网络;S7.训练卷积神经网络;S8.模型推理后处理和可视化。本方法提出的HDR融合算法仅使用两帧,而传统算法连续多帧以上合成SNRDrop现象才有所改善...