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  1. vidi软件人工智能深度学习缺陷检测软件视频应用

  2. ViDi 红色:分割段和缺陷探检测 ViDi 红色工具用于探检测异常和美观缺陷。无论是装饰表面上的划痕挂擦、不完整或不正确的组件,还是织品上的纺织问题,红色工具只需学习物体的正常外观,包括明显但可容受许的差异,即可识别所有这些,甚至更多问题。ViDi 红色工具也用于分割具体区域,例如缺陷或其他需要关注的区域。无论是医疗用布上的特定异物,还是织品上的切割区,红色工具只需学习目标区域的各种外观即可识别所有这些区域。 ViDi 绿色:对象和场景分类 ViDi 绿色工具用于对分类一个物体或完整场景进行
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-11-10
    • 文件大小:100663296
    • 提供者:crcsafe
  1. vidi人工智能深度学习缺陷检测软件视频外观划痕

  2. ViDi 红色:分割段和缺陷探检测 ViDi 红色工具用于探检测异常和美观缺陷。无论是装饰表面上的划痕挂擦、不完整或不正确的组件,还是织品上的纺织问题,红色工具只需学习物体的正常外观,包括明显但可容受许的差异,即可识别所有这些,甚至更多问题。ViDi 红色工具也用于分割具体区域,例如缺陷或其他需要关注的区域。无论是医疗用布上的特定异物,还是织品上的切割区,红色工具只需学习目标区域的各种外观即可识别所有这些区域。技术交流13642395590
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-11-10
    • 文件大小:548864
    • 提供者:crcsafe
  1. vidi人工智能深度学习缺陷检测软件视频手套缺陷检测

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  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-11-10
    • 文件大小:676864
    • 提供者:crcsafe
  1. vidi人工智能深度学习缺陷检测软件视频金属划痕应用

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  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-11-10
    • 文件大小:467968
    • 提供者:crcsafe
  1. YOLO介绍(深度网络物体检测)

  2. You Only Look Once,2016。将物体检测用回归的方法实现,与SSD共同走在世界的前列
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-11-13
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:yuanjiao3475
  1. 深度学习目标检测论文

  2. 基于深度学习的目标检测论文包括faster RCNN,SSD, YOLO,Mask RCNN等等,以及各种网络论文:LeNet,AlexNet、vgg,ResNet等等
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2017-12-09
    • 文件大小:66060288
    • 提供者:liumingchun13
  1. loyov2物体检测

  2. loyov2物体检测,linux下亲测可用,非常不错。编译时修改Makefile,加上链接-lrt,否则可能报错
  3. 所属分类:C++

    • 发布日期:2017-12-29
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:u012733720
  1. JcJc人工智能 错别字检测系统介绍PPT.pdf

  2. 基于 280 亿字汉语语料的分析基础 采用 NLP 自然语言语法分析和深度学习相结合的方法 使用汉语切分、汉语依存关系分析技术等中文智能技术 查错准确率和校对效率已经达到一个崭新的高度
  3. 所属分类:电子政务

    • 发布日期:2017-12-29
    • 文件大小:139264
    • 提供者:accesine960
  1. 深度学习 caffe总结.doc

  2. 深度学习相关的理论知识以及算法的caffe实现等,了解了深度学习在车道线检测上的应用。同时,学习了车道线检测中经常使用的ICP算法、RANSAN算法、EKF算法等。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-08
    • 文件大小:228352
    • 提供者:lianshengan
  1. 深度学习在美团点评的应用

  2. 近年来,深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域取得非常突出的成果,成了最引人注目的技术热点之一。美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索,其中在自然语言处理领域,我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等;在计算机视觉领域,我们将其应用于文字识别、目标检测、图像分类、图像质量排序等。下面我们就以语义匹配、图像质量排序及文字识别这三个应用场景为例,来详细介绍美团点评在深度学习技术及应用方面的经验和方法论。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-07
    • 文件大小:512000
    • 提供者:qq_40841714
  1. 1197430107深度学习文章50篇

  2. 提供给深度学习工作者一个整理好的深度学习文件包,包括最新深度学习检测模型和算法文章,水平极高!!!
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-03-18
    • 文件大小:44040192
    • 提供者:u010635288
  1. 基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究_丁春辉

  2. 基于深度学习的暴力检测及人脸识别方法研究_丁春辉
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-20
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:levin0811
  1. 基于深度学习的目标检测算法发展详解

  2. 本ppt是基于深度学习的目标检测算法发展的详解。详细地解释了rcnn、fast rcnn、faster rcnn和yolo的算法原理和流程。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-21
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:lemonpro
  1. 基于SSD神经网络目标检测的交通标志牌检测(附代码)

  2. 使用目标检测中流行的SSD算法,智能识别中国马路上的交通标志牌。文档末端附开源代码连接
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-26
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qdwangxuhong
  1. SSD目标检测算法论文-英文原版

  2. SSD目标检测算法论文-英文原版,SSD: Single Shot MultiBox Detector
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:tinyrolls
  1. CVPR2017目标检测论文

  2. CVPR2017年利用深度学习进行目标检测的论文,研究方向是目标检测的同学可以看看
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-28
    • 文件大小:930816
    • 提供者:qq_31207499
  1. e-Book 用于医学的深度学习和卷积神经网络

  2. Deep Learning and Convolutional Neural Networks for Medical 本书详细介绍了在医学图像计算中的语义对象检测和分割以及大规模放射学数据库挖掘的深度学习方法。特别关注卷积神经网络的应用,理论支持实际例子。特性:突出显示了如何使用深度神经网络来解决新的问题和协议,以及如何改进医学图像计算中的现有挑战;探讨博士的深刻研究经验。全面回顾了最新的研究和文献;描述了一系列不同的方法,这些方法利用深度学习在2D和3D医学成像中进行物体或地标检测任务;使
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-17
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:qq_40787918
  1. 吴恩达老师deeplearning.ai-全部随堂检测

  2. 吴恩达老师DeepLearning.ai.系列课程的全部随堂检测都在这里了。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-23
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:zbj366112
  1. 深度目标检测入门介绍

  2. 目标检测的入门资料,介绍了目标检测所做的任务,将传统方法和深度学习方法进行对比,总结了深度学习方法在目标检测的应用
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-04-25
    • 文件大小:18874368
    • 提供者:onenoteone
  1. 运动目标检测_潘翔.caj

  2. 运动目标检测,既古老--一历史悠久,又新颖-一研究方法日新月异。面对不 同的研究对象,运动目标检测既有一般指导意义的理论研究,又有工程背景的特殊 性研究。本文注重在理论指导下的特殊性研究,即在联合利用时间信息、空间信息、 频率信息以及目标特征能够提高运动目标检测能力的思想指导下,分别研究了声纳 的运动目标检测和基于计算机视觉的交通车辆检测。 随着降噪技术的发展,安静型目标的出现,声纳技术面临低信噪比的挑战,武器 射程的增加又对声纳提出了更高的要求,关系到声纳的四大功能(检测、定位、识别 和跟踪
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-04-26
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:mr_ma_
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