背景 随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破。其中，基于深度学习的人体遮挡物体重建技术成为了近年来备受关注的研究方向之一。本文将介绍这一领域的背景、挑战和最新的研究成果，...【查看原文】
背景 随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的突破。其中，基于深度学习的人体遮挡物体重建技术成为了近年来备受关注的研究方向之一。本文将介绍这一领域的背景、挑战和最新的研究成果，
深度学习编程人工智能
黎燃 2024-02-11
基于深度学习的方法通过利用深度神经网络的强大特征表示能力和端到端的训练方式，取得了令人瞩目的成果。综上所述，基于深度学习的人体关键点检测与姿态估计在计算机视觉领域具有广泛的研究和应用前景。这将为人机交互、医疗…
深度学习医疗
纯言风花 2024-02-20
30个代码示例，《Python深度学习》教你用深度学习解决实际问题。【领取方式见文末】本书前言：你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。这种突飞猛进的影响几乎蔓延到所有行业。但是，想要将深度学习技术部署到它能解决的所有问题上，就需要让尽可能多的人接触这门技术，其中包括非专家，即既不是研究人员也不是研究生的那些人。想要让深度学习充分发挥其全部潜能，就需要彻底推广给大众。2015 年
编程深度学习人工智能
编程细胞质 2023-12-20
Practical Neural Networks and Deep Learning in Python实现PyTorch、Keras、Tensorflow算法的完整指南:Python中的神经网络和深度学习你会学到:将Anaconda/iPython的力量用于实用数据科学(包括人工智能应用)了解如何在Anaconda中安装和使用重要的深度学习包(包括Keras、H20、Tensorflow和PyTorch)用张量流实现统计和机器学习技术使用深度学习包(包括Keras)实现神经网络建模MP4 |视频:h2
人工智能深度学习
云桥网络 2023-01-11
基于条纹投影轮廓术(FPP)的三维测量方法已广泛应用于工业制造领域。大多数FPP方法采用移相技术，需要多个条纹图像，因此在动态场景中的应用有限。此外，工业部件通常有高度反射的区域，导致过度曝光。本文提出了一种将FPP与深度学习相结合的单次高动态范围三维测量方法。提出的深度学习模型包括两个卷积神经网络:曝光选择网络(ExSNet)和条纹分析网络(FrANet)。ExSNet利用自注意机制增强导致过度曝光问题的高反射区域，以实现单目3D测量中的高动态范围。FrANet由三个模块组成，分别用于预测包裹相位图和绝
深度学习
3D视觉工坊 2023-09-20
相较于传统四足机器人，轮足式四足机器人在实用性方面优势明显。
时代周报 2024-12-26
数据中心、边缘机房、教育科研和个人开发者都在关注。
36氪品牌 2024-12-26
查阅更多出海好文章，请移步出海官网 letschuhai.com。
36氪出海 2024-12-26
五大电商平台趋势、七大消费趋势、三大品类新品趋势，一键洞察增长先机
Flywheel飞未 2024-12-26
这是面向未来消费者的一封情书。
36氪的朋友们 2024-12-26
低空产业火爆。
投资界 2024-12-26
OpenAI大战特斯拉？
雷科技 2024-12-26
具身智能产业的发展，或将进入实际应用的新阶段。
紫金财经 2024-12-26
随着Gemini家族的日趋完善、阵容的发展壮大，谷歌大模型将可代表用户完成更多现实工作。
极客邦科技InfoQ 2024-12-26
微软对 Windows 系统中的 Copilot 实现方式进行了又一次更新。
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