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首页标签神经网络

#神经网络

模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型,用于对函数进行估计或近似

基于 FPGA 及神经网络SSD算法目标检测系统设计

FPGA技术江湖

随着人工智能的发展,神经网络正被逐步应用于智能安防、自动驾驶、医疗等各行各业。目标识别作为人工智能的一项重要应用也拥有着巨大的前景,随着深度学习的普及和框架的成...

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图像+声音+文本,多模态AI为什么让各行业都在追?

CoovallyAIHub

当我们谈论“看懂世界”的AI,我们真的只是让它“看”吗?CVPR 2025给出了不一样的答案:未来的AI必须是多模态的——能“看”、能“听”、能“感知”,甚至能...

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Intan RHD 脑电记录系统详解:模块化、高通道、低成本的电生理采集解决方案

Scivaro_科采通

Intan RHD 记录系统是一款基于 RHD 系列芯片 的高性价比电生理信号采集平台。与传统模拟放大方案不同,RHD 系统采用“前端数字化”的架构,即在靠近电...

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数字化转型 | 高速公路交通控制理论体系与交通流算法的简单介绍

高速公路那点事儿

(2)非参数方法:神经网络、K-近邻、支持向量回归、随机森林、梯度提升回归树、贝叶斯神经网络、模糊神经网络等;

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YOLOv13都来了,目标检测还卷得动吗?别急,还有这些新方向!

CoovallyAIHub

2025年已过半,AI领域依旧风起云涌。就在大家还在研究多模态和大模型融合时,YOLOv13 的发布再次把目标检测领域推上热搜,但目标检测,这个曾经被视为CV领...

30410

当AR遇上深度学习:实时超声肾脏分割与测量技术全解析

CoovallyAIHub

本研究旨在解决超声(US) 用于肾脏体积测量时面临的操作复杂(学习曲线陡)和需要频繁在患者与屏幕间切换视线(效率低、易疲劳)的难题。为此,我们提出了一套整合方案...

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【交通气象】6-基于AI的高速公路能见度识别平台建设思路

高速公路那点事儿

将道路摄像机图像进行分窗格处理,通过相关性分析筛选出最优兴趣窗格的亮度均方差特征矩阵,建立BP神经网络修正线性残差组合模型,通过模型监测道路能见度。

5010

用 YOLOv8 + DeepSORT 实现目标检测、追踪与速度估算

CoovallyAIHub

目标检测与追踪技术是计算机视觉领域最热门的应用之一,广泛应用于自动驾驶、交通监控、安全防护等场景。今天我们将带你一步步实现一个完整的项目,使用YOLOv8 + ...

42510

YOLOv13 实战指南:优缺点、训练方法、注意事项全都有

CoovallyAIHub

今天我想和你聊聊刚刚发布不久的 YOLOv13 模型——不是那种堆参数、列数据的纯技术长文,而是一篇使用者视角的评价和建议。

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深度神经网络为什么这样判断?一文读懂 Grad-CAM 可视化原理与应用(含实操平台推荐)

CoovallyAIHub

为什么 AI 模型会做出这样的判断?这是每一个使用深度神经网络的人都曾疑惑过的问题。尽管 CNN(卷积神经网络)在图像识别中表现卓越,但“黑盒”特性让人难以信服...

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推进自动驾驶车辆智能:基于深度学习和多模态LLM的交通标志识别与鲁棒车道检测

CoovallyAIHub

为提升自动驾驶车辆在复杂环境下的感知可靠性,本文提出融合深度学习与多模态大语言模型(MLLM)的综合方案。研究评估了ResNet-50、YOLOv8、RT-DE...

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DETR、去噪与视觉Transformer目标检测的进化之路

CoovallyAIHub

自2020年DETR提出以来,基于Transformer的目标检测模型成为学界研究热点。虽然 DETR 展示了新范式的巨大潜力,但也暴露出诸如收敛慢、匹配机制不...

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YOLOv13重磅发布!Coovally平台可一键调用,体验超图建模带来的检测性能飞跃

CoovallyAIHub

YOLO 系列从 v1 一路进化到 v13,始终在追求更快、更准、更轻的目标检测模型。而刚刚发布的 YOLOv13,不仅性能全系领先,还带来了“超图”这个硬核概...

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卷积神经网络(CNN):开启机器视觉的智能之眼

CoovallyAIHub

在人工智能蓬勃发展的今天,计算机视觉技术正以前所未有的速度改变着我们的世界。从手机解锁到疾病诊断,从自动驾驶到艺术创作,机器“看懂”图像的能力至关重要。卷积神经...

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YOLOv12技术突破全解析:最新改进与前沿论文速览

CoovallyAIHub

本文汇总了多篇围绕YOLOv12这一实时目标检测前沿模型的最新研究论文。内容涵盖其核心架构创新(如高效注意力机制、轻量化设计),在特定场景(水下探测、果园绿色水...

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AI和大模型时代底层技术知识-推荐深度学习基础与概念

人月聊IT

今天给大家推荐和导读《深度学习-基础与概念》这本书。首先还是看下下官方对这本书的一个简单说明和介绍。

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数据集分享 | 智慧交通领域核心数据集精选

CoovallyAIHub

在智慧交通的演进中,算法的实战能力需通过极端天气、高动态目标、微观标识识别的严苛场景验证。TuSimple、CULane、UA-DETRAC、CCPD四大支柱数...

16710

NUS & Marvell:基于FeFET+铌酸锂调制器的大规模光电混合存算架构

光芯

      在2025 Symposium on VLSI Technology and Circuits会议上,新加坡国立大学NUS、新加坡下一代混合微电子中...

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YOLOv8/v10/v11自动驾驶实测对比:揭秘v11遮挡车辆检测精度提升关键

CoovallyAIHub

本文分析 YOLO11 在车辆检测上的性能。相比前代(YOLOv8/v10),YOLO11 通过架构改进提升了速度、精度和在复杂环境(小目标、遮挡)下的鲁棒性。...

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数据集分享 | 无人机视觉如何认知世界?多种数据集揭示核心难题

CoovallyAIHub

在无人机视觉领域,算法的鲁棒性需在动态视角、尺度变化、复杂背景的严苛环境下验证。UAVDT 与 VisDrone 作为全球公认的无人机视角双雄,以其大规模、多维...

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领券