流程圖
線框圖
思維導圖
文件
Whimsical AI
Mappedin, Boardmix, Voxweave, Textomap, WiseMap.AI, Chatmind AI 心智圖生產力工具, MindmapAI, DeciMap, Ideamap, TreeMind 是最好的付費/免費 Map tools.
Map (Mask Average Pooling) 是由 Google Brain 的研究人員於2023年開發的一種新型池化技術。其旨在解決傳統平均池化和最大池化方法在卷積神經網絡 (CNNs) 中的局限性。Map 池化根據輸入特徵圖動態學習最佳池化區域,使網絡更好地捕捉和保留重要的空間信息。
核心功能
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價格
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如何使用
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Whimsical | 流程圖 | 為每個專案建立一個真相來源,視覺化地進行腦力激盪和組織想法,使用一個靈活工具包明確用戶流程和流程,通過拖放元件來建立線框圖 | |
MyMap.AI | 人工智能聊天界面 | 使用 MyMap 非常簡單。只需註冊一個免費賬戶,然後開始在聊天界面中輸入或粘貼您的想法。人工智能副駕駛將立即將您的文本轉換為視覺表示,例如思維導圖或演示文稿。然後,您可以組織、編輯和與他人分享您的創作。 | |
Algor Education | 自動概念地圖生成 |
免費版 創建最多 3 個多媒體地圖。50MB 文件儲存。與朋友和教師分享。基本在線支持
| 要使用 Algor Education,只需將文本粘貼或上傳文件,AI 將為您生成概念地圖。然後您可以自定義並與他人共享概念地圖。 |
Xmind AI: The Collaborative Mind Mapping Tool | 應用AI技術的思維導圖 | 要使用Xmind AI,只需在我們的網站上註冊一個帳號。登錄後,您可以通過添加節點、連接想法和自定義佈局來開始創建思維導圖。您可以邀請他人加入您的思維導圖,進行實時協作。憑藉AI技術,您將能夠更有效地組織和展示您的想法。 | |
Boardmix | 即時協作 | Boardmix 標準版 $79 新版本的終身訂閱優惠 | 使用 Boardmix 在即時中與團隊協作。使用白板、思維導圖和流程圖功能創建、討論和分享想法。使用 AI 功能增強生產力。無縫集成檔案和文檔,提供更好的兼容性。 |
Panda Video | DRM(數位權限管理) |
銅牌
| 熊貓視頻是一個影片主機平台,為數位製作者提供先進的功能和解決方案。通過DRM(數位權限管理),快速播放,私人高畫質直播和具有競爭力的價格,熊貓視頻是那些希望提高課程安全性並增加數位產品銷售的人的最佳選擇。 |
ChartAI | ChartAI的核心功能包括生成各种类型的图表和图解,提供有关所表示数据的见解和说明,以及提供交互工具来自定义和操作可视化内容。 | 要使用ChartAI,只需访问网站并输入您想要可视化的数据或信息。然后,您可以向ChatGPT提出特定问题或指示,以了解如何创建特定类型的图表或图解。 | |
Mappedin | 使用AI技術創建室內地圖 | 使用Mappedin,只需上傳地面平面圖檔案或圖片,並使用AI快速製作和編輯地圖。你也可以自動導航地圖、添加地圖內容、發佈地圖,以及管理和更新地圖上的最新信息。 | |
Infografix | 利用生成AI創建資訊圖表 | 無需設計技能,節省大量時間創建多個資訊圖表!- 使用AI來進行重活部分的設計工作- 創建時間線,層次結構,流程圖- 直接將資訊圖表發布到社交媒體上 | |
TreeMind | AI智慧思維圖 | 要使用TreeMind,只需在網站上創建帳戶,開始創建思維導圖。您可以添加節點,連接它們,並使用不同的顏色和圖標組織您的想法。 |
醫學影像分析: Map 池化可以幫助CNN更好地捕捉醫學影像中的細微細節,從而實現更準確的診斷和解剖結構分割。
自動駕駛: 通過保留重要的空間信息,Map 池化可以增強CNN在物體檢測和語義分割等任務中的性能,這對於安全可靠的自動駕駛系統至關重要。
監控與安全: Map 池化可以提高CNN在監視錄像中檢測和識別物體、人物和活動的準確性,從而有助於犯罪預防和調查。
用戶讚揚Map 池化能夠提升CNN在各種計算機視覺任務中的性能。許多用戶報告稱,與使用傳統池化方法的網絡相比,精度提高並獲得更詳細的輸出。一些用戶注意到訓練時間和計算需求略微增加,但整體來說,共識是Map 池化的好處大於任何缺點。
用戶上傳圖像到使用了Map 池化進行圖像分類的 Web 應用程序,從而獲得更準確的預測
一個移動應用程序採用基於Map 池化的CNN進行實時物體檢測,提供更準確的檢測精度和更快的響應時間
要在CNN中使用Map 池化,請將傳統的池化層 (例如平均池化或最大池化) 替換為Map 池化層。Map 池化層接收輸入特徵圖並學習一個確定最佳池化區域的遮罩。在訓練期間通過反向傳播學習遮罩,使網絡能夠根據具體任務和數據集調整池化操作。
在圖像分類、物體檢測和語義分割等任務上性能提高
更好地保留空間信息,從而獲得更準確和詳細的表示
增加池化操作的可解釋性,因為學習的遮罩提供了重要區域的見解
通過減少對池化區域手動設計的需求,有望實現更有效的網絡架構