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  • 自动驾驶摄像头为什么很难处理纯色背景场景?
    在自动驾驶技术的感知体系中,摄像头一直被视为复刻人类视觉能力的核心组件。这种传感器通过捕捉环境光线并将其转化为像素矩阵,为车辆提供识别交通标志、车道线以及其他交通参与者的基础。然而,在实际的驾驶场景中,摄像头经常会遭遇一种极其棘手的情况,那就是面对如一堵粉刷平整的白墙、一辆横向行驶的白色大型货车,或是一片晴朗无云的蓝天等大面积的纯色、无纹理背景。在这种环境下,原本高度智能的视觉算法会出现性能骤降,
  • 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    药丸鉴定问题 想象一下这个场景:你手里有一颗药丸,但你不太确定它是什么。也许标签已经磨损,或者您在药柜中发现它松动了。正确识别药物对您的安全和健康至关重要。这就是计算机视觉的用武之地。 药丸识别的工作原理 图像捕获:要开始识别过程,您需要使用智能手机或专用设备为药丸拍摄清晰的照片。照明和角度会影响识别的准确性,因此捕获高质量的图像至关重要。 图像预处理:获得图像后,将使用计算机视觉算法对其进行预处
  • 自动驾驶感知系统中卷积神经网络原理的疑点分析
    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的核心技术主要包括以下几个方面:局部连接、权值共享、多卷积核以及池化。这些技术共同作用,使得CNN在图像和语音识别等领域取得了显著成就,并广泛用于车辆自动驾驶的图像目标识别中。
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  • 融合注意力机制的卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BiLSTM-Attention)的多变量
    CNN-BiLSTM-Attention模型是一种在自然语言处理(NLP)任务中常用的强大架构,如文本分类、情感分析等。它结合了卷积神经网络(CNN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的优势,能够捕捉局部特征和序列数据中的长程依赖关系。
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    CNN-SVM(卷积神经网络-支持向量机)是一种将卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)组合起来的深度学习模型。CNN-SVM模型的目标是通过结合CNN的特征提取能力和SVM的分类能力来提升图像分类、模式识别等任务的性能。以下详细介绍这两种模型各自的数学原理及其组合后的工作原理。
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