厦门大学方宁教授团队基于深度学习，研发了一种自动化、高速、多维的单粒子追踪 (SPT) 系统，打破了细胞微环境中纳米颗粒旋转追踪的局限性。

AlexNet是深度学习领域的一个重要里程碑，其论文全名为"ImageNet Classification with Deep Convolutional Ne...

AI绘画是一种结合了人工智能技术和绘画艺术的新兴领域。它利用深度学习和计算机视觉等技术，让计算机系统能够自动化地生成和改进艺术作品。在许多领域都有应用的潜力，包...

回到问题二，答案为深度学习中的黑天鹅确实存在，确实有种子表现得比较好或者比较差，这是一个比较令人担忧的结果，因为当前深度学习社区内，大多文章都是追求模型效果的，...

基于深度学习的交通流量检测系统 深度学习|人工智能|数据分析|VUE|SpringBoot

在数学和计算机科学中，单位矩阵常被用于表示线性变换中的恒等变换，即不改变向量的大小和方向的变换。它也被广泛应用于线性代数、计算机图形学、机器学习和深度学习等领域...

本文将从神经网络定义、深度学习定义、深度学习历史、基础神经网络来简单介绍神经网络的基础部分。

模型的训练不是单纯的调参，重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析，并给出了详细的解决方案，希望对大家...

DetNet是发表在ECCV2018的论文，出发点是现有的检测任务backbone都是从分类任务衍生而来的，因此作者想针对检测专用的backbone做一些讨论和...

ResNet-101 + R-FCN：83.6% in PASCAL VOC 2007 test datasets

把转化成的矩阵先转化成LongTensor类型后(代码要求类型，所以必须转换成LongTensor类型，或者说至少要转换成torch类型)，然后过定义好的emb...

在当前的检测项目中，需要一个高效且准确的算法来处理大量的图像数据。经过一番研究和比较，初步选择了YOLOv5作为算法工具。YOLOv5是一个基于深度学习的检测算...

带有雾霾的图像具有低对比度和模糊的特性，这会严重影响下游图像处理模型的表现，例如行人检测、图像分割等。对此，大量的单幅图像去雾方法被开发出来，它们的目的在于把输...

传统的水果图像识别系统的一般过程如下图所示，主要工作集中在图像预处理和特征提取阶段

论文: PeLK: Parameter-efficient Large Kernel ConvNets with Peripheral Convolution

众所周知，BN是深度学习中常使用的归一化方法，在提升训练以及收敛速度上发挥了重大的作用，是深度学习上里程碑式的工作，但是其仍然存在一些问题，而新提出的GN解决了...

摘要：本综述涵盖了深度学习技术应用到SLAM领域的最新研究成果，重点介绍和总结了深度学习在前端跟踪、后端优化、语义建图和不确定性估计中的研究成果,展望了深度学习...

论文: FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention

论文: LORS: Low-rank Residual Structure for Parameter-Efficient Network Stacking