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通俗易懂讲解什么是卷积

在深度学习和计算机视觉领域，我们常常会听到一个词汇：卷积。那么，卷积到底是什么?如何通俗易懂地解释它?本文将为大家详细解析卷积的概念、原理和应用。

技术前线
2024-08-01

卷积 CNN
将CNN硬件加速器集成进通用MCU，ADI的MAX78000和MAX78002实现高能效边缘AI应用

边缘AI落地，需要满足端侧的功耗要求。因此内置硬件CNN进行专门的AI运算，成为了AI MCU的最佳选择。

刘岩轩
2023-01-12

MCU AI ADI ML CNN
人脸表情识别算法综述

摘要：人脸表情识别因其广泛的应用领域与良好的发展前景，成为计算机视觉领域的一个研究热点。文中综合论述了表情识别的研究状况与各类算法，并对其中的特征提取算法与表情分类算法进行了简单描述。常规的特征提取算法有基于几何特征的提取方法、基于整体统计特征的提取方法、基于频率特征率的提取方法和基于运动特征的提取方法。常规的表情分类算法则从基于传统机器学习与深度学习两个角度进行介绍。

《物联网技术》杂志
2021-10-21

特征提取表情识别表情分类 SVM HMM CNN
CNN结构演化进程

演化脉络下图所示CNN结构演化的历史，起点是神经认知机模型，已经出现了卷积结构，但是第一个CNN模型诞生于1989年，1998年诞生了LeNet。随着ReLU和dropout的提出，以

人工智能AI
2020-08-06

cnn
卷积神经网络(CNN)的简单介绍及代码实现

卷积神经网络(CNN)的基础介绍见，这里主要以代码实现为主。 CNN是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。以MNIST作为数据库，仿照

人工智能AI
2020-08-06

cnn
CNN模型思路、加速算法设计及其实验样例

自从AlexNet一举夺得ILSVRC 2012 ImageNet图像分类竞赛的冠军后，卷积神经网络（CNN）的热潮便席卷了整个计算机视觉领域。CNN模型火速替代了传统人工设计（hand-cra

人工智能AI
2020-08-06

计算机视觉 cnn
NLP中CNN模型常见的Pooling操作方法及其典型网络结构

CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最常见的深度学习模型。图1展示了在NLP任务中使用CNN模型的典型网络结构。一般而言，输入的字或者词用Word Embedding的方式表达，这样

人工智能AI
2020-08-06

nlp cnn
神奇GIF动画让你秒懂各种深度学习卷积神经网络操作原理

严格来说不是在讲Python而是讲在Python下使用OpenCV。本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用，并完成4个有趣实用的小例子： - 延时摄影小程序 - 视频中截屏

人工智能AI
2020-08-06

cnn
用卷积神经网络检测脸部关键点之训练专项网络教程

训练专项网络还记得我们在开始时丢弃的70％的培训数据吗？结果表明，如果我们想在Kaggle排行榜上获得一个有竞争力的得分，这是一个很糟糕的主意。在70％的数据和挑战的测试集中，我们的模

人工智能AI
2020-08-06

网络技术 cnn
卷积神经网络检测脸部关键点的教程之卷积神经网络训练与数据扩充

上一次我们用了单隐层的神经网络，效果还可以改善，这一次就使用CNN。卷积神经网络上图演示了卷积操作 LeNet-5式的卷积神经网络，是计算机视觉领域近期取得

人工智能AI
2020-08-06

cnn
卷积神经网络检测脸部关键点的教程之两个重要参数：学习率，学习动量

Pybrain号称最好用的Python神经网络库。其实Scikit-Learn号称Python上最好用的机器学习库，但是它偏偏就没有神经网络这块，所以就与我无缘了。之前也看过一些提到N

人工智能AI
2020-08-06

深度学习 cnn
基于nolear建立的ConvNet体系结构并用它去训练一个特征提取器

摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷积层和池化层来建立一个简单的ConvNet体系结构，以及如何使用ConvNet去训练一个特征提取器，然后在使用如SVM、LogisTIc回归等不同

人工智能AI
2020-08-06

python cnn
由Python算法编程来实现神经网络设计理论

一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输

人工智能AI
2020-08-06

python cnn
卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中应用的3D感知与物体检测

无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文是无人驾驶技术系列的第八篇，深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。 C

机器视觉
2020-08-06

FPGA cnn
基于IoT设备的CNN推理机实现深度学习方案

通过深度学习技术，物联网（IoT）设备能够得以解析非结构化的多媒体数据，智能地响应用户和环境事件，但是却伴随着苛刻的性能和功耗要求。本文作者探讨了两种方式以便将深度学习和低功耗的物联网设备成功整

人工智能AI
2020-08-05

IoT 深度学习 cnn
适用于自动驾驶的神经网络解决方案及学习方法

CEVA 汽车市场营销主管 Jeff VanWashenova 高级辅助驾驶系统 (ADAS) 可提供解决方案，用以满足驾乘人员对道路安全及出行体验的更高要求。诸如车道偏离警告、自动刹车

汽车电子技术文库
2020-07-30

自动驾驶 adas cnn
泓观科技发布首款异步卷积神经网络芯片

1.瑞萨否认将以200亿美元收购美信稍早，CNBC报道瑞萨电子正在洽谈收购美国芯片制造商美信集成Maxim Integrated, 收购价格接近200亿美元。今日彭博社报道

人工智能AI
2020-07-29

芯片 cnn
深度学习遇上物理学,更好地识别粒子和分析数据

当你向Facebook上传了一张你朋友的照片后，这张照片就进入了一个复杂的幕后处理过程。算法迅速行动并分析照片的每一个像素，直到将朋友的名字和这张照片匹配起来。这类型的前沿技术也被用在了自动驾驶

人工智能AI
2020-07-17

facebook 神经网络深度学习 cnn
深度学习：卷积神经网络在每一层提取到的特征以及训练的过程

前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN，但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白，所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道，神经网络本身包含了一系

人工智能AI
2020-07-17

深度学习 cnn 卷积神经网络
知识普及：卷积神经网络模型是怎样工作的？可以做些什么？

在走进深度学习的过程中，最吸引作者的是一些用于给对象分类的模型。最新的科研结果表示，这类模型已经可以在实时视频中对多个对象进行检测。而这就要归功于计算机视觉领域最新的技术革新。众所周知

人工智能AI
2020-07-03

深度学习 cnn

CNN

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人脸表情识别算法综述

CNN结构演化进程

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用卷积神经网络检测脸部关键点之训练专项网络教程

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基于nolear建立的ConvNet体系结构并用它去训练一个特征提取器

由Python算法编程来实现神经网络设计理论

卷积神经网络（CNN）在无人驾驶中应用的3D感知与物体检测

基于IoT设备的CNN推理机实现深度学习方案

适用于自动驾驶的神经网络解决方案及学习方法

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深度学习遇上物理学,更好地识别粒子和分析数据

深度学习：卷积神经网络在每一层提取到的特征以及训练的过程

知识普及：卷积神经网络模型是怎样工作的？可以做些什么？

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