此ppt分别从脉冲神经元、编码方式、学习策略以及总结展望四个方面对SNN进行讲解,并刨析了两篇基础论文。
2022-12-07 09:28:53 2.09MB 计算机视觉 深度学习 脉冲神经网络 SNN
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李立宗《计算机视觉40例》PPT课件:第3章
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用于计算机静态图像的几何校正(畸变)等图像处理源码,有示例图片验证算法,结果完全正确、可用
2022-12-06 11:57:14 455KB VC++
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python计算机视觉、python计算机视觉、python计算机视觉
2022-12-05 21:24:48 20.56MB python 计算机视觉
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计算机视觉、激光雷达-相机多传感器融合、相机标定的坐标系描述图
2022-12-05 13:26:16 96KB 计算机视觉 slam
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java版天网人脸识别系统,获取视频流 进行人脸识别后推送到流媒体服务器实时展示
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《计算机视觉40例》课件:第1章。 课件对《计算机视觉40例》内第1章内容进行了系统的阐释。 内容全面,制作精美,欢迎有需要的朋友下载。
2022-12-04 21:27:21 8.05MB 计算机视觉40例课件
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李立宗《计算机视觉40例》课件,第2章
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用于提取imagenet数据集中的验证集的脚本。由于imagenet数据集过大,在解压后需要按照固定格式进行存放,该脚本即为解压程序。
2022-12-03 14:24:03 2.12MB 深度学习 计算机视觉
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【AAAI2023】视觉辅助的常识知识获取Visually Grounded Commonsense Knowledge Acquisition 论文源码。大规模的常识知识库为广泛的AI应用提供了能力,其中常识知识的自动提取(CKE)是一个基本和具有挑战性的问题。文本中的CKE因其固有的稀疏性和文本中常识的报道偏差而闻名。另一方面,视觉感知包含了丰富的关于现实世界实体的常识知识,如(人、能拿的东西、瓶子),这可以作为获得基础常识知识的有前途的来源。在这项工作中,我们提出CLEVER,它将CKE描述为一个远端监督的多实例学习问题,其中模型学习从一组关于实体对的图像中总结常识关系,而不需要对图像实例进行任何人为注释。为了解决这一问题,CLEVER利用视觉语言预训练模型来深入理解袋子中的每个图像,并从袋子中选择信息实例,通过一种新颖的对比注意力机制来总结常识性的实体关系。综合实验结果表明,CLEVER方法能够较好地提取常识性知识,比基于语言模型的预训练方法提高了3.9个AUC点和6.4个mAUC点。预测的常识得分与人的判断具有较强的相关性,斯皮尔曼系数为0.78。提取出来的常识也可以根植于具
2022-12-01 17:27:51 42.1MB 常识知识 知识图谱 计算机视觉
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