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目标检测网络是一种对输入图像中的目标进行定位和分类的深度学习算法,具有计算密集型,并行性的特点,被广泛应用于人脸识别、军事......
近年来人工智能（AI）应用飞速发展，嵌入式设备与移动设备等有限资源对于深度神经网络的需求急剧增加，如何在不影响深度神经网络效果的基......
近年来,深度学习技术发展迅速,其中以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习网络在各个领域都得到了广泛的应用。但是由于其参数量过大,......
传统的基于卷积神经网络的目标检测技术已经取得很大的成功,这一切都归功于有大量的带注释的数据集。然而,在某些样本稀缺的应用场......
在线视频行业激烈的市场竞争使得保持良好的视频质量至关重要,因此有效地检测视频中的受损视频帧成为了一个重要的课题。传统受损......
为了提高在如无人机航拍图像等背景复杂情况下的小目标检测能力,本文在YOLOv4网络的基础上,提出了一种引入注意力机制的轻量级小目......
如今,汽车为人们出行带来便利的同时,也存在交安全隐患。驾驶员因注意力不集中、疲劳驾驶等常导致交通事故,因此,研究车载安全辅助......
图像分类在当今计算机视觉领域占据着重要的地位,通用目标分类在目前深度学习飞速发展的时代几乎已经不存在问题,而细粒度图像分类......
类脑计算是本世纪学术界和工业界的重大挑战之一,在计算机科学、神经科学、人工智能等众多领域备受关注。在类脑计算领域中有两个......
随着深度学习任务越来越复杂,相应的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）模型也变得越来越臃肿,这对嵌入式硬件上的实时......
该文针对单图像超分辨率网络(SISR)提出了一种简单的网络剪枝方法.该方法通过评估超分网络中各模块的相似性,用一种简单办法将相似......
从2000年开始,深度学习在计算机视觉等领域再一次蓬勃发展,解决了很多使用传统方法无法解决的难题。在深度神经网络（DNN）的发展历程......
通过分析唇部动态识别出说话者的表达内容是唇语识别的基本目的,其在人机交互领域是广受关注的研究项目。由于传统唇语识别模型具......
深度学习是近年来机器学习领域最有影响力的研究方向,在计算机视觉、自然语言处理的许多问题上都取得了突出的效果。深度学习的本......
由于深度学习在自然语言处理和图像处理上的优秀表现,深度学习技术已经被广泛地应用在人工智能领域。然而,目前大多数深度学习的神......
深度神经网络有着很强的特征学习能力,以卷积神经网络为代表的深度学习技术,在图像处理、自然语言处理、视频处理等传统人工智能领......
近年来,深度神经网络在计算机视觉和自然语言处理等领域的性能不断超越传统算法,成为新的研究热点。虽然深度神经网络拥有强大的性......
深度神经网络由于尺寸过大难以在资源有限的嵌入式设备中部署,同时,其存在严重的冗余和过高的复杂度。因此,对深度神经网络进行高......
目标检测是机器视觉中基础和重要的研究方向,其主要目标是为了解决机器视觉对环境自主感知过程中“是什么”和“在哪里”的问题。......
近年来,卷积神经网络在机器学习与计算机视觉领域取得了巨大成功,如图像分类、语义分割、目标跟踪、对象检测等领域。由于巨大的存......
目前深度神经网络(DNN)被广泛应用于计算机视觉中的各个领域并取得了瞩目的成效,然而其仍面临着两个重要难题:(1)所需计算规模庞大......
当前深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)加速器设计已经成为学界和业界的研究热点。随着DNN朝着预测更加精确和功能更加强大的......
目标检测一直以来都是图像处理领域中基础且较难的任务之一。近年来,深度学习作为人工智能领域中的突破性进展,已逐渐成为了图像处......
学位
目的使用深度孪生网络解决图像协同分割问题,显著提高了图像分割精度。然而,深度孪生网络需要巨大的计算量,使其应用受到限制。为......
对压缩编码视频流在静态多跳Ad Hoc网络中实时传输的性能进行了研究,比较了AODV、Bellmanford、DSR、Fisheye、ZRP等多种路由协议......
无人艇在进行全自主航行时，会面对复杂多变的水面场景，需要快速而准确地检测识别出周围不同类型的障碍物。传统的水面目标检测算法，大......
为了解决资源有限的在轨处理环境对光学遥感舰船检测网络速度和精度的影响,提出了应用倒置残差结构的舰船检测算法。采用端到端网......
针对卷积神经网络规模庞大、参数数量众多、在资源受限的在轨场景中难以应用的问题,提出了一种基于知识蒸馏的剪枝压缩改进方法。......
网络压缩是一种简明呈现宏观网络结构的重要网络可视化技术,针对现有压缩方法在节点划分中存在不公平的现象,为了快速呈现不同规模......
神经网络压缩为神经网络在资源受限设备上的部署提供了便利,基于特征图的神经网络剪枝算法充分挖掘数据的先验信息,表现出很好的压......
随着深度学习网络的不断发展,卷积神经网络在图像识别与处理领域的正确率已达到甚至超越人类水平。但是,越来越复杂的网络结构导致......
语音增强可以改进语音质量,抑制、降低噪声干扰,提高信噪比,在手机等语音通信设备中广泛应用。近年来,由于深度神经网络学习的语音......
随着社交网络、移动互联网等新兴服务的不断涌现，在线社会网络正以前所未有的速度增长并且呈现出极强的演化特性．网络压缩技术能够将......
运行在IBMe Server p系列和其它IBM POWER架构处理器系统上的BakBone NetVault for Linux，提供可升级、模块化、高性能的备份与恢复......
随着科技的发展,汽车已成为人们出行的重要交通工具。然而,汽车在给人们带来很大便利、快捷与舒适的同时,却因驾驶员不专心等问题......
卷积神经网络已经成为人工智能应用中不可或缺的算法之一。近年来,在互联网普及带来的大量数据和高性能硬件推陈出新带来的算力增......
近年来,深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理和文本数据等各个领域取得卓越成就。但随之而来的问题是深度神经网络随着模型加......
随着人们生活方式的改变以及社会人口老龄化的发展,心血管疾病的发病率和死亡率呈逐年递增趋势,现已成为国民健康的第一杀手。据20......
随着大数据时代的来临,卷积神经网络的研究不断加深,卷积神经网络已经在处理计算机视觉领域包括目标检测、目标跟踪等许多问题上取......
幂图分析技术将所有具有相同邻居的节点集合汇聚成单个模块以大幅压缩网络图,被广泛地应用于网络图无损压缩与可视化中.然而获取最......
关键词识别(Keyword spotting,KWS)是一个热门的研究方向,在可穿戴设备、机器人和智能家居等领域有着大量的应用空间。卷积神经网......
近些年来,随着计算能力的大幅提升,深度学习网络得以快速的发展,已经被广泛应用于语音识别、计算机视觉、自然语言处理等研究。为......
随着数字化时代的到来与通信技术的快速发展,越来越多的中大型数据中心被用于数据的集中处理与传输,其中对服务器运行状态的监控是......
