基于深度学习的几何模型表示 分析与合成

最新推荐文章于 2023-11-22 09:43:28 发布
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中科院计算所公布了一系列开放课题，涉及计算机视觉、高性能计算等前沿领域，为科研人员提供研究方向和资源。详情及申请方式请访问指定网址。
第52篇：AI技术实战：基于深度学习的智能视频生成与编辑系统
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-10 1022
深度学习技术为智能视频生成与编辑系统提供了强大的支持，通过3D CNN、RNN、Transformer和Diffusion Models等模型，能够实现高效的视频生成和编辑。使用预训练模型可以快速实现视频生成和编辑功能，而深度学习框架则可以进一步提升性能。数据预处理、模型选择和性能优化是提升智能视频生成与编辑系统性能的关键。希望本文的代码示例和注意事项能帮助你更好地理解和应用这些技术。接下来，我们将继续探索更多AI技术实战案例。
3D点云的深度学习
点云PCL
03-22 1万+
使用卷积神经网络（CNN）架构的深度学习（DL）现在是解决图像分类任务的标准解决方法。但是将此用于处理3D数据时，问题变得更加复杂。首先，可以使用各种结构来表示3D数据，所述结构包括： 1 体素网格 2 点云 3 多视图 4 深度图 对于多视图和深度图的情况，该问题被转换为在多个图像上使用2D CNN解决。通过简单定义3D卷积核，可以将2D CNN的扩展用于3D Voxe...
基于深度学习模型Wide&Deep的推荐
weixin_33924312的博客
11-16 596
本实验选用数据为UCI开源数据集，仅用于学习，请勿商用） Wide&Deep推荐算法出自一篇论文《Wide&Deep Learning for RecommenderSystems》，Wide&Deep由两部分组成，分别是Wide和Deep。先来说wide，表示的是generalized的推荐系统，传统的推荐系统都是通过线性算法基...
模型汇总-12 深度学习中的表示学习_Representation Learning
lqfarmer的博客
06-11 9644
我们在前面的《模型汇总_9 深度学习网络的表达方式汇总及模型分类方法》这篇文章中，指出了深度学习中常用的三种表示数据的方式，即局部表达、稀疏表达和分布式表达。深度学习强大建模和知识抽取的能力，主要原因之一就是它对观测样本X采用了有效的表达方式。数据的表达方式为什么如此重要？有效的表达方式可以简化我们处理问题的难度。比如，在NLP领域中，采用word2vec把词语表示成向量（vector）形式，要比
什么是几何深度学习（Geometric Deep Learning）?
sinat_39434559的博客
07-26 7795
什么是几何深度学习Geometric Deep Learning?
人工智能助力三维几何自动化建模
11-22 4244
传统数字化建模软件的局限 无论是工业、科研还是生活娱乐中，越来越多的场合都离不开数字化三维几何建模技术。 传统的数字化建模方法需要工程师熟练掌握并使用非常专业的建模软件，如：3DMAX，AutoCAD等。这些软件基于几何算法，便于建立形状规则或变形规律的几何模型； 但对于不规则的复杂几何形状（如：人体组织）等就显得相形见绌。但无论是工业中精密部件的受力分析，还是医疗上3D打印骨组织替代物都需要高精度和还原度的数字几何模型。工程师通常需花费总工作量1/3以上的时间去完善模型提高精度，费时耗力。 ..
几何深度学习
Cethy‘s Learning Notes
09-11 8062
重点收藏，转载自：http://www.yidianzixun.com/article/0J3c2xqi   随着深度学习的发展，人们已经不满足于将深度学习应用于传统的图像、声音、文本等数据上，而是对更一般的几何对象如网络、空间点云、曲面等应用深度学习算法，这一领域被称为几何深度学习（Geometric deep learning）。人们尝试在不规则的非欧氏的数据上扩展卷积神经网络模型，这便有...
基于深度学习的视觉运动估计与理解
05-01
总之，本文通过创新的深度学习模型和算法，解决了视觉运动估计与理解中的诸多难题，提升了低层次任务的预测精度，增强了无监督学习的可靠性，优化了多目标跟踪的效率，并探索了这些技术在实际场景中的应用，为未来...
基于深度学习的合成孔径雷达自聚焦
zhiliu的专栏
11-29 4507
本文全面介绍合成孔径雷达自聚焦概念和方法
基于深度学习的移动目标智能识别.pdf
08-18
本文所提到的“基于深度学习的移动目标智能识别”是一项针对雷达目标识别的新型研究，它主要关注于在高分辨率距离像的雷达目标识别中，如何有效地识别姿态角发生变化的移动目标。 在这一领域，雷达目标识别的挑战...
基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
qq_44926214的博客
11-22 3420
近年来，基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中。这篇文章对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理，根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类，并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析，总结了每种方法的优缺点和应用场景。这篇文章探讨了表面缺陷检测中三个关键问题，介绍了工业表面缺陷常用数据集。最后，对表面缺陷检测方法进行了总结。
深度学习模型列举
zhangzhechun的专栏
03-17 6007
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）：由生成器和判别器两部分组成，用于生成能够欺骗判别器的假样本，主要应用于图像、视频、音频等生成任务。它可以学习序列中的上下文信息，能够自动捕捉输入数据中的长期依赖性。自编码器（Autoencoder，AE）：一种无监督学习模型，用于数据压缩、去噪和特征提取等任务，能够学习输入数据的低维表示。除了上述模型，还有很多其他的深度学习模型，如Transformer、BERT、GPT等，它们在自然语言处理领域中应用广泛。
三维重建 几何方法 深度学习_三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法？
weixin_29197699的博客
12-24 1662
主要的深度学习系列算法有DBN， ConvNets, RNN等，基本上经典的深度学习算法都用过。详细请看唐路路(研究方向 深度学习 3D重建)在专栏 机器学习&深度学习--学术水准的理解 总结的文章 深度学习在3D重建上的应用近年来Deep Learning在计算机视觉上的应用主要在2D image 的detection，segmentation，classification等方面，感觉已...
主流的25个深度学习模型
angciyu的博客
08-19 3万+
深度学习发展很快，新的模型层出不穷，所以要想全部列举是不可能的。另外，很多模型都是这里提出很长很长时间了，所以也不是说“老”模型就没用，大家学习的话，还是要全面而深入的学习。 1、 Feed forward neural networks (FF or FFNN) and perceptrons (P) 前馈神经网络和感知机，信息从前（输入）往后（输出）流动，一般用反向传播（BP）来训练...
基于深度学习的13种通用图像分类模型及其实现
weixin_44085245的博客
12-13 2万+
基于深度学习的通用13种图像分类名对图像作分类 #基于深度学习的通用13种图像分类名对图像作分类 所用到的分类模型为： VGG16,VGG19,InceptionV3,Xception,MobileNet,AlexNet,LeNet,ZF_Net, ResNet18,ResNet34,ResNet50,ResNet_101,ResNet_152 ##项目开源地址和特点 开源地址图像分类 基...
几何深度学习：超越欧几里得的数据
在路上
11-29 2669
几何深度学习：超越欧几里得的数据 文章来源IEEE Signal Processing Magazine (1区) 出版日期2017年7月 Michael M. Bronstein, Joan Bruna, Yann LeCun, Arthur Szlam, and Pierre Vandergheynst 文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 许多科学领域研究数据的基本结构是非欧几里得的。例...
基于深度学习的推荐模型的优势
weixin_44070747的博客
09-02 1828
基于深度学习的推荐模型的优势： 非线性变换。与线性模型相反，深度神经网络能够利用非线性激活（例如relu，sigmoid，tanh等）对数据中的非线性进行建模。该属性使得捕获复杂且复杂的用户项交互模式成为可能。诸如MF，FM，稀疏线性模型的常规方法基本上是线性模型。 表征学习。深度神经网络有效地从输入数据中学习潜在的解释因素和有用的表示。通常，在实际应用程序中可以获得有关项目和用户的大量描述性信...
深度学习+几何结构：1+1>2?
darren2015zdc的博客
05-31 3185
转载： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247484275&idx=1&sn=ab9208a8ec01aff81a96b7d2d5c7f82d&chksm=97d7e6e4a0a06ff2b0a7bb69913ea2a90ca7d25b710b59f90e7a86a541cc16662babf631e5a3&scene=
常用的深度学习模型
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杰径通幽
07-16 7万+
神经网络有时可以与乐高积木进行比较，在那里你可以构建几乎任何简单到复杂的结构，你的想象力可以帮助你构建。 计算机视觉任务类型 目标识别：物体识别是得到一个原始的图像，任务是给出目标位置和识别物体属于哪个类，另外还有人脸识别，行为识别等 三维重建：摄像机标定，立体匹配 图像描述：根据给定图像，给出描述文字等 深度相机：RGB-D相机，例如手势识别、骨骼跟踪、增强现实等 视觉导航：视觉...
基于深度学习的车牌识别技术实现与Android部署
本文所介绍的“基于CRNN和LPRNet的车牌识别技术实现”项目，涵盖了从车牌检测到字符识别的完整流程，融合了当前主流深度学习模型与工程优化手段，具备高度的实用性与可部署性。该技术方案不仅支持多种车牌类型（如...
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