AI芯片体系结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 可编程图形流处理器（GSP）能够执行“直接图形处理、片上任务图管理和执行以及任务并行性”。设计GSP是为了满足人工智能处理的需求，而这些需求以前是GPU、CPU或DSP无法满足的 ...
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2020-06-26 10:45:50
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论文从理论的角度出发，对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究，基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN，从图片级和实例级两种角度进行域对齐，并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看，论文的方法十分有效，这是一个很符合实际需求的研究，能解决现实中场景多样 ...
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2020-06-22 11:08:43
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Yolo-V4算法中对网络进行了改进，使用CSPDarknet53。网络结构如下: Yolo-V4与Yolo-V3上相比较: （1）对主干网络进行了修改，将原先的Darknet53改为CSPDarknet53，其中是将激活函数改为Mish激活函数，并且在网络中加入了CSP结构。 （2）对特征提取过程 ...
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2020-06-21 14:04:31
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boosting Boosting 算法的特点在于：将表现一般的弱分类器通过组合变成更好的模型。代表自然就是我们的随即森林了。 GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种，这里主要讲解Adaboost。 Adaboost Adaboost算法的核心就是两个权重。对于数据有一个权重，权 ...
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2020-06-21 09:50:32
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目标检测 缺陷检测 项目开发定制，详情咨询QQ: 3252314061 ...
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2020-06-20 16:57:18
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https://www.cnblogs.com/zyly/p/9416263.html adaboost底数为e 系数αkαk表示了弱分类器Gk(x)Gk(x)的重要性，这里所有αα之和并不为1，f(x)f(x)的符号决定实例xx的类，f(x)f(x)的绝对值表示分类的置信度。 ...
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2020-06-17 23:07:09
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基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮”，它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)， 然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。训练过程如下（参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法，他说得非常形象，贴切。） ...
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2020-06-17 20:12:02
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3D目标检测（CVPR2020：Lidar） LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 论文地址： ht ...
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2020-06-14 10:26:19
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【摘要】本文将为大家带来使用Atlas 200 DK的原版YOLOv3（基于Darknet-53）实现的展示。 前言 YOLOv3可以算作是经典网络了，较好实现了速度和精度的Trade off，成为和目标检测的首选网络，堪称是史诗巨作级别（我是这么认为的）。YOLOv3是在YOLOv1和YOLOv2 ...
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2020-06-11 21:36:48
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一、背景介绍、现状综述 本文作者在工作中需要实现一种适用于手机端目标检测任务的神经网络，因此撰写这篇综述性报告，详细梳理目前手机端目标检测领域的神经网络应用现状。 1959年，Hubel和Wiesel发现人类视觉系统中的可视皮层是采用分层机制处理信息的。受此启发，人们提出了卷积神经网络（Convol ...
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2020-06-09 00:01:27
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