对象姿势估计演示 本教程将介绍在Unity中使用UR3机械臂执行姿势估计所需的步骤。 您将获得将ROS与Unity集成，导入URDF模型，收集标记的训练数据以及训练和部署深度学习模型的经验。 在本教程结束时，您将能够在Unity中使用机械臂执行拾取和放置操作，并使用计算机视觉感知机器人拾取的对象。 是否想跳过本教程并运行完整的演示？ 查看我们的。 是否想跳过本教程，而专注于为深度学习模型收集训练数据？ 查看我们的。 注意：该项目是使用Python 3和ROS Noetic开发的。 目录 这一部分包括下载和安装Unity编辑器，设置基本的Unity场景以及导入机器人。 我们将使用软件包导入。 本部分重点介绍使用Unity Computer Vision 进行数据收集的场景。 您将学习如何使用“感知包化器”对场景的各个部分进行随机化，以便在训练数据中创造多样性。 如果您想了解更

【预测模型】基于DNN深度神经网络实现minist数据集预测matlab源码.md

基于深度可分离卷积, 提出了一种适用于嵌入式平台的小型目标检测网络MTYOLO(MobileNet Tiny-Yolo), 它将待检测的图片平均分割成多个单元格, 并采用深度可分离卷积代替传统卷积, 减少了参数量和计算量。采用点卷积和特征图融合的方法来提高检测精度。实验结果表明, 所提MTYOLO网络模型大小为41 MB, 约为Tiny-Yolo模型的67%, 其在PASCAL VOC 2007数据集上的检测准确率可达到57.25%, 检测效果优于Tiny-Yolo模型, 更适合应用于嵌入式系统。

深度神经网络计算库（clDNN） 停产的仓库 现在，该项目是Intel:registered:OpenVino:trade_mark:Toolkit分发的组成部分。 它的内容和开发已移至 。 要获取最新的clDNN来源，请参考DLDT回购。 深度神经网络计算库（ clDNN ）是用于深度学习（DL）应用程序的开源性能库，旨在加速英特尔:registered:处理器图形（包括HD图形和Iris:registered:图形）上的DL推理。 clDNN包括高度优化的构建块，用于使用C和C ++接口实现卷积神经网络（CNN）。 我们创建了这个项目，以使DL社区能够在Intel:registered:处理器上进行创新。 支持的用法：图像识别，图像检测和图像分割。 经验证的拓扑： AlexNet *，VG

问答系统的实现机制多种多样，基于信息检索 (IR: Information Retrieval) 的、基于问答知识库 (KB: Knowledge Base) 的、基于知识图谱 (KG: Knowledge Graph) 的等等，一个相对完善的问答系统往往是多种机制的组合。

使用深度神经网络的基于视觉的手机盖板玻璃缺陷检测

利用深度神经网络学习的特征进行多类轴承故障分类 该存储库包含提交给的论文的代码，该论文使用已学习的数据驱动功能进行故障诊断。 无需手动计算特征，而是通过深度神经网络从数据中学习特征。 然后将这些学习到的功能与SVM一起用于故障分类。 还提出了一种解释数据驱动功能的经验方法。 该论文已被接受并将出现在会议记录中。 数据： 我们使用公开可用的。 该数据集实际上是为预后应用准备的。 但是，我们将其用于故障诊断任务。 我们考虑四种故障类型：正常故障，内部故障，外部故障和球形故障。 原始数据是在几个月内收集的，直到其中一个轴承发生故障。 因此，对于正常情况，我们已在实验开始时收集了数据。 同样，对于错误情况，我们已在实验结束时获取了数据，该数据更接近发生错误的时间点。 我们实验中使用的文件的详细信息可以在下面找到。 提取后，包含原始数据的压缩文件提供了三个文件夹：1st_test，2nd_tes

【项目实战】Python实现深度神经网络gcForest(多粒度级联森林)分类模型(医学诊断) 资料说明：包括数据+代码+文档+代码讲解。 1.项目背景 2.数据获取 3.数据预处理 4.探索性数据分析 5.特征工程 6.构建GCForest建模 7.模型评估 8.结论与展望 注意事项

使用ConvNet的Twitter情绪分析 一个工具 预测推文的情绪“积极性” 如何使用它？ >> from sentiment import sentiment_score >> print sentiment_score(u"I love you") 0.9999 它返回的情绪索引范围为0（负情绪）到1（正情绪）。 在线演示 预测单个推文的情绪“积极性” 概述的“积极性” 点击 算法 有关该算法的更多信息，请参阅。 技术选择 作为Web框架 作为神经网络训练的实现 作为神经网络分类（在线版本）的实现 训练技巧 扇入，扇出初始化 退出 阿达达 贡献者 韩晓和姚璐

RCDNet：用于单幅图像去除的模型驱动的深度神经网络（CVPR2020） ，谢琪，赵倩和 抽象的 深度学习（DL）方法在去除单个图像雨水的任务中已经达到了最先进的性能。 但是，当前的大多数DL体系结构仍然缺乏足够的可解释性，并且没有与常规降雨条纹中的物理结构完全集成。 为此，在本文中，我们针对任务提出了一种模型驱动的深度神经网络，它具有可完全解释的网络结构。 具体而言，基于表示雨的卷积字典学习机制，我们提出了一种新颖的单图像排水模型，并利用近邻梯度下降技术设计了仅包含用于求解模型的简单算子的迭代算法。 这种简单的实现方案有助于我们将其展开为一个称为雨卷积字典网络（RCDNet）的新的深层网络体系结构，几乎每个网络模块都一对一地对应于算法中涉及的每个操作。 通过对建议的RCDNet进行端到端培训，可以自动提取所有的雨粒和近端操作员，如实地表征雨层和干净的背景层的特征，从而自然地导致其更好