VGG关键词检索结果

2021年11月3日 23:36

#237 – 史蒂夫·维塞利：卡车运输和美国梦的破灭

#237 – Steve Viscelli: Trucking and the Decline of the American Dream

Steve Viscelli 曾是一名卡车司机，现在是宾夕法尼亚大学的经济社会学家，研究货运，包括自动驾驶卡车。请查看我们的赞助商来支持此播客：- Shopify：https://shopify.com/lex 可获得 14 天免费试用- ROKA：https://roka.com/ 并使用代码 LEX 可获得首单 20% 的折扣- Sunbasket：https://sunbasket.com/lex 并使用代码 LEX 可获得 35 美元的折扣- Blinkist：https://blinkist.com/lex 并使用代码 LEX 可获得 25% 的优惠- BetterHelp：http

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2020年4月23日 18:01

发布通知：使用卷积神经网络跨不同计算系统进行语义图像分割

PUBLICATION NOTICE: Use of Convolutional Neural Networks for Semantic Image Segmentation Across Different Computing Systems

摘要：强大的计算平台与深度学习架构的结合带来了解决许多传统计算机视觉问题的新方法，以便自动解释大型且复杂的地理空间数据。随着数据的广泛获取和无人机系统的使用越来越多，此类任务尤为重要。本文档介绍了一个工作流程，利用 CNN 和 GPU 对 UAS 图像进行自动像素级分割，以加快图像处理速度。在多核 GPU 上探索基于 GPU 的计算和并行化，以减少开发时间，减少对大量模型训练的需求，并促进任务关键信息的利用。比较不同系统（单、虚拟、多 GPU）之间的 VGG-16 模型训练时间，以研究每个平台的功能。 CNN 结果显示，应用于地面实况数据时，准确率为 88%。将 VGG-16 模型与 GPU

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