Intel CPU, GPU, FPGA, ASIC, AVX-512, VNNI, DL Boost, BFP16, Aria X , Movidius, Myriad X, Keem Bay, Nervana, Ha
共1,800張影像,含標註資料
共有15,000張標註影像
以及 OpenVINO, TensorRT, PyTorch, libtorch, TensorFlow, Keras 之比較
Python, pip, Anaconda, TensorFlow, PyTorch, Jupyter Lab, Jupyter Notebook, Spyder, ...
影片介紹如何解決目前 AI 程式設計所遇到的問題,並提出解決方案
影像分類 AlexNet 使用方法介紹
示範棘輪式壓接鉗製作 7011 公、母端子小技巧,避免拉扯時線芯夾點脫落導致短路。
本文章為深度學習應用於影像檢測的基本概念說明,並與傳統影像演算法進行比較。
Intel Neural Compute Stick 2 Myriad X 的速度比前一代快至少2.72倍。一個 Myriad X 的運算能力可以抵三個 CPU 核心。
我的影像樣本有一百萬張要如何訓練?如何避免 over fitting?案例分享,如何做到無 Underkill、無 Overkill?說到底, AI 是賺錢工具!人不會被 AI 取代 但是 不懂 AI 的人會被懂得用 AI 的人取代
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使用深度學習,分析 Live 影像及預測股價。
用 Caffe 深度學習框架、 SSD 演算法分析 PCB 電路板的影像。用 labelImg 標註影像。
使用 OpenR8 透過 Windows UI 介面,大幅降低深度學習進入門檻。
深度學習簡介、使用 TensorFlow 進行影像分析、使用 OpenR8 進行影像分析
由於全球編程,各自使用的在地語系不同,導致上傳至 GitHub 的程式碼,在別人的電腦上看起來,有可能變成亂碼。本文教您使用 Unicode 格式儲存程式碼,讓您的程式暢行世界無亂碼。
希望家用機器人能自動建立地圖、具有偵測障礙物的視覺功能,如何挑選合適的視覺設備呢?本文將從條件設定、挑選思路、到產品比較,一步步介紹小編選擇設備的過程。
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