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基于LM-CNN-SVM的自动驾驶目标检测

本文提出一种结合局部多卷积神经网络与支持向量机(LM-CNN-SVM)的混合系统,用于自动驾驶中的目标识别与行人检测。通过图像分块、特征提取、PCA降维及SVM分类,系统在Caltech-101和Caltech行人数据集上表现出优于传统方法的准确率与鲁棒性,有效应对光照变化、遮挡和复杂背景等挑战。

#深度学习#目标检测#自动驾驶
STM32芯片擦除实战:无Boot引脚时的Keil复位擦除技巧

本文详细介绍STM32芯片擦除实战技巧,针对无Boot引脚访问权限时的困境,提供通过Keil软件的Reset复位功能实现芯片擦除的解决方案。涵盖工作原理、详细操作步骤、参数配置及常见问题排查,帮助工程师高效解决芯片锁死问题。

移动设备支持深度学习的能力研究

本文研究了移动设备在深度学习训练与推理中的软硬件能力,扩展TensorFlow以支持移动端训练,并利用GPU加速。实验表明,网络结构影响性能,卷积层对深度敏感,全连接层对宽度敏感,GPU可显著提升效率,训练对用户体验影响较小,证明移动端深度学习具备可行性。

#深度学习
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