深度学习技术逐步取代了传统图像算法，成为当前的主流解决方案，在图像分类、物体检测、语义分割和人脸识别等任务上表现出优异的性能，并推动了许多实际应用的产品落地，比如自动驾驶、安防监控、医学图像分析等。自动驾驶领域在自动驾驶领域，深度学习算法被广泛应用于感知和决策等方面。图像算法相当于自动驾驶系统的“眼睛”...
人工智能 （AI） 使用深度学习来自动化、分析和物理任务，而人类参与最少。深度学习为多种日常产品和服务提供支持，包括数字助理、支持语音的电视遥控器、欺诈检测程序和新兴技术（如自动驾驶汽车）。网络安全中的深度学习 到2023年，网络威胁将不再是唯一的安全挑战。采用新技术会带来脆弱性，而长期存在的问题构成了“...
深度学习在帮助实现计算机视觉和克服挑战方面有多种用途 - 这里有五个。 面部识别 大多数人熟悉的计算机视觉功能可能是面部识别,这是当今智能手机和相机的常见功能。大型企业的现代面部识别系统由深度学习网络和算法提供支持。 Facebook的DeepFace使用九层神经网络识别数字图像中的人脸。该系统的准确率为97%,比FBI的面部...
深度学习应用篇-计算机视觉-语义分割综述5:FCN、SegNet、Deeplab等分割算法、常用二维三维半立体数据集汇总、前景展望等 语义分割综述(semantic segmentation) 1.初识语义分割 1.1.计算机视觉 目前,计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。从广义上来说,计算机视觉就是要“赋予机器自然视觉的能力”。实际上,计算机...
使用深度学习计算机和机器可以成功识别图像和视觉效果。就像一个普通的人眼一样,机器知道世界是由什么组成的。它现在可以成功区分对象和识别图像。这是深度学习的一个有影响力的应用,并且它在许多领域都有应用。视觉识别系统主要应用于监控领域。甚至自动驾驶汽车也使用图像识别来识别它们之前的物体。视觉识别领域是多种多...
01 深度学习的崛起之路 1. 人脸识别的起源 2012年,Alex Krizhevsky等人提出了AlexNet网络结构模型,以一种结构上轻巧简单但计算量上远超传统模型的方式轻易战胜了传统的机器学习模型,并凭借它在ImageNet图像分类挑战赛上赢得了冠军。 自此,在图像领域点燃了深度学习的热潮,无数公司与学者纷纷转向该领域,并在短短几年...
本文将研究以下几个深度学习运用于计算机视觉中的应用领域，主要介绍影像重建、图像分辨率强化、图像合成、其他问题的应用领域。图像分类区域识别的图像分类物体检测对象分割图像样式转移图像着色影像重建图像分辨率强化图像合成其他问题每个问题都会进行详细阐述，并举例说明，同时介绍相关的学术论文。影像重建 影像重建是指填充...
锯材评价,研究领域主要采用卷积神经网络(CNN)DL算法开展锯材表面评价研究,YOLOv4、YOLOv5m算法实现近实时目标检测识别。 (2)基于DL建立适合的森林资源遥感图像识别方法,在未来森林资源调查、森林植被覆盖率统计、植物生长状况监测分析等领域具有重要应用价值。 (3)基于深度学习的树种识别方法有效地避免了其他方法需要对...
提起深度学习的再次兴起,大家首先可能会想到2012年AlexNet在图像分类上的突破,但是最早深度学习的大规模应用发生在语音识别领域。自从2006年Geoffrey Hinton提出逐层的Pretraining之后,神经网络再次进入大家的视野。2009年Geoffrey Hinton和Deng Li把DNN用于声学模型建模,用于替代GMM,同时大家发现在训练数据足够的情况下Pretrain...
深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]:ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解 后预训练模型时代 1.ERINE 1.1 ERINE简介 ERINE是百度发布一个预训练模型,它通过引入三种级别的Knowledge Masking帮助模型学习语言知识,在多项任务上超越了BERT。在模型结构方面,它采用了Transformer的Encoder部分作为模型...