回答:我們通常看到的卷積過濾器示意圖是這樣的:(圖片來源:cs231n)這其實是把卷積過濾器壓扁了,或者說拍平了。比如,上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3,也就是長3寬3深3,但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度(depth)。實際上,卷積過濾器是有深度的,深度值和輸入圖像的深度相同。也正因為卷積過濾器的深度和輸入圖像的深度相同,因此,一般在示意圖中就不把深度畫出來了。如果把深度也畫出來,效果大概就...
回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監測設備的數據釆集系統,用戶界面是瀏覽器。數據庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因為釆集數據是海量的,所以所有數據通過多線程或multiprocessing,數據在存入數據庫時,也傳遞給一個python字典,里面存放最新的數據。遠程網頁自動刷新時,通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內存里的這個字典獲...
回答:人臉識別系統是計算機科學的最新應用,它利用計算機技術和生物統計技術,在各種背景下識別出人臉,更進一步可以實施跟蹤,它基于人的臉部特征,屬于生物識別技術。人臉識別的過程可以分成人臉檢測,人臉跟蹤和人臉比對三個過程。人臉檢測是在動態背景或者復雜背景下將人的面部找到,并從背景中分離出來。找到人臉,有數種方法可以實施。1.設計人臉的標準模板,然后系統將采集到的圖像和標準人臉模板進行對比,從匹配程度上判斷是...
...一化變換為48×48大小的矩陣,作為4c-2s-6c-2s-30o結構的卷積神經網絡的輸入進行個體識別。對30頭奶牛共采集360段視頻,隨機選取訓練數據60000幀和測試數據21730幀。結果表明,在訓練次數為10次時,代價函數收斂至0.0060,視頻段樣...
什么是卷積神經網絡,它為何重要?卷積神經網絡(也稱作 ConvNets 或 CNN)是神經網絡的一種,它在圖像識別和分類等領域已被證明非常有效。 卷積神經網絡除了為機器人和自動駕駛汽車的視覺助力之外,還可以成功識別人臉...
本文將詳細解析深度神經網絡識別圖形圖像的基本原理。針對卷積神經網絡,本文將詳細探討網絡 中每一層在圖像識別中的原理和作用,例如卷積層(convolutional layer),采樣層(pooling layer),全連接層(hidden layer),輸出層(softmax outpu...
...學影像和視頻是一個新的研究方向。通過已訓練好的卷積神經網絡,能很快地搭建并訓練自己的深度學習系統。 二、用 Python 進行圖像處理的基礎 用于圖像處理的庫有很多,其中 OpenCV(Open computer vision) 比較主流,基于C/C++,支持...
...度。 圖3 3、雙路CNN的識別方法 這個其實就是兩個獨立的神經網絡了,最后再把兩個模型的結果平均一下。上面一個就是普通的單幀的CNN,而且文章當中提到了,這個CNN是在ImageNet的數據上pre-train,然后在視頻數據上對最后一層...
...場景中所有的物體的能力似乎已經不再是秘密。隨著卷積神經網絡架構的發展,以及大型訓練數據集和高級計算技術的支持,計算機現在可以在某些特定設置(例如人臉識別)的任務中超越人類的識別能力。我感覺每當計算機視...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...