卷积 深度 图像pytorch
OpenCV 卷积运算和卷积核
卷积运算和卷积核 图像运算中经常会碰到卷积运算这个讲法, 初看不知道具体含义, 其实非常简单, 工作原理如下: 首先提供一个小的矩阵, 一般是3*3, 或者是 5*5 或者是 7*7, 一般是方形矩阵, 维度为奇数, 这样中心点可以作为锚点, 矩阵中的元素取值多为很小的整数(或正或负或零), 该矩阵 ......
c4w2_深度卷积网络案例探究
深度卷积模型：案例探究 为什么要学习一些案例呢？ 就像通过看别人的代码来学习编程一样，通过学习卷积神经模型的案例，建立对卷积神经网络的（CNN）的“直觉”。并且可以把从案例中学习到的思想、模型移植到另外的任务上去，他们往往也表现得很好。 接下来要学习的神经网络： 经典模型：LeNet5、AlexNe ......
c4w1_卷积神经网络
卷积神经网络 计算机视觉问题 计算机视觉（computer vision）是因深度学习而快速发展的领域之一，它存进了如自动驾驶、人脸识别等应用的发展，同时计算机视觉领域的发展还可以给其他领域提供思路。 计算机视觉应用的实例：图片分类（识别是不是一只猫）、目标检测（检测途中汽车行人等）、图片风格转移等 ......
c2w1_深度学习的实用层面
深度学习的实用层面 数据集：Train/Dev/Test sets 深度学习是一个典型的高度迭代的过程，需要不断地进行循环测试，来找到最适合当前网络的超参。一方面可以提升迭代的效率，另一方面可以避免过度拟合等问题。 在实践中，（合理的）高质量训练集、验证集和测试集，有助于提升迭代的效率。 Train ......
深度剖析 Vite 配置文件
Vite 构建环境分为开发环境和生产环境，不同环境会有不同的构建策略，但不管是哪种环境，Vite 都会首先解析用户配置。那接下来，就与你分析配置解析过程中 Vite 到底做了什么？即 Vite 是如何加载配置文件的。 流程梳理 先来梳理整体的流程，Vite 中的配置解析由 resolveConfig ......
基于Alexnet深度学习网络的人员口罩识别算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 人员口罩识别算法是一种基于深度学习的图像分类问题。在这个问题中，我们需要在图像中检测并识别出人员是否佩戴口罩。为了解决这个问题，我们可以使用AlexNet模型，它是一种深度学习网络，广泛应用于图像识别任务。 Al ......
深度学习---单目标关键点检测网络Stacked Hourglass
Stacked Hourglass Networks是2016年提出的一种用于单人人体姿态估计的网络，并取得了很好的效果。这里我们从网络结构以及一些实现细节简单分析下这个网络。 paper: https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf code: https://git ......
MRI roi图像合并
笔记来源：MRI roi的图像合并 dpabi小工具_哔哩哔哩_bilibili 1. 如果几个图像的维度不一致，需要先进行reslice 1）如何看图像的维度 以软件MRIcron为例, window→information，如红框所示，如果几幅图像的维度不一致，则需要进行重采样，length[9 ......
使用FP8加速PyTorch训练
现代的人工智能硬件架构(例如，Nvidia Hopper, Nvidia Ada Lovelace和Habana Gaudi2)中，FP8张量内核能够显著提高每秒浮点运算(FLOPS)，以及为人工智能训练和推理工作负载提供内存优化和节能的机会。 在这篇文章中，我们将介绍如何修改PyTorch训练脚本 ......
修改jpg图像的经纬度
import piexif from PIL import Image # Read Image fname = 'Wide.JPG' img = Image.open(fname) exif_dict = piexif.load(img.info['exif']) exif_dict['GPS'] ......
深度学习笔记：搭建基于Python的tensorflow运行环境1
使用python3命令创建tensorflow虚拟运行环境 首先，在系统下创建python虚拟环境目录Venvs，本文我们设置的虚拟环境目录如下：C:\Users\wuchh\venvs，接下来打开cmd命令窗口 进入创建的目录（C:\Users\wuchh\venvs）。 在命令行窗口中，执行创建 ......
「总结」同或卷积
前置知识：FWT 的另一种理解 FWT 的另一种理解，文中使用的系数矩阵 \(F\) 似乎不太标准，本文中认为 \(\mathscr{F}(\bm a)=F\times\bm a\)。 摘要：FWT 使用的线性变换的系数矩阵 \(F\) 需要满足 \(F(i,x\oplus y)=F(i,x)\ti ......
【C++】【图像处理】形态学处理（腐蚀、膨胀）算法解析（以.raw格式的图像为基础进行图像处理、gray levels：256）
1 void erosion(BYTE* image, int w, int h, BYTE* outImg) 2 { 3 int rept; 4 //腐蚀 5 memcpy(outImg, image, sizeof(BYTE) * w * h); //将读取的图像赋值给outImg，方便进行腐蚀 ......
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术 APP 加固方式 iOSAPP 加固是优化 APK 安全性的一种方法，常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下 iOSAPP 加固的具体实现方式。 混淆代码： 使用 ProGuard 工具可以对代码进行混淆，使 ......
linux配置miniconda、pytorch、torch_scatter以及cuda. - 叶辰
在西方的天际，正在云海中下沉的夕阳仿佛被溶化着，太阳的血在云海和太空中弥漫开来，映现出一大片壮丽的血红。“这是人类的落日。” 一，miniconda下载安装以及注意事项 1，下载 进入官网miniconda 正常选择最新版Miniconda3 Linux 64-bit, jetson选择Minico ......
【ElasticSearch】突破深度分页数据限制的方案
一、场景需求 最近在忙一个新的项目，数据源是ES，但是功能就是对文档进行翻页查询 ES提供了分页查询，就是from + size深度查找，但是使用有限制，只能在1万条内 我和同事的意见是1万条之后的数据没有任何意义，就限制1万吧 但是后面内部测试后产品对这个方案是不满意的，既要又要 所以ES现有的几 ......
pytorch tensorboard
转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103630393 安装 pip install tensorboard 使用逻辑 将代码运行过程中的，某些你关心的数据保存在一个文件夹中 这一步由代码中的writer完成 再读取这个文件夹中的数据，用浏览器显示出来 这一步通过在命令行 ......
pytorch训练过程中显存爆掉
之前学c/c++，for循环中的变量只在for循环内部有效，for循环结束，则变量也被销毁。 for(int i = 0; i < 10; ++i){ int x = i + 1; } cout << x << "\n"; //error: ‘x’ was not declared in this ......
【Datawhale 11月组队学习】深度强化学习基础
深度强化学习笔记 第一章：简介&辨析 Definition 强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。 根据我粗浅的理解，强化学习是一种 AI 学习范式，它并不是用于 ......
warp-transducer源码安装，warprnnt_pytorch生成
warp-transducer是可以在CPU和GPU上实现并行RNN-transducer的开源库，现在支持pytroch和tensorflow的调用，主要用来计算RNNTLoss， 本文是在ubuntu18.04的系统上进行的。 warp-transducer下载地址 源码编译warp-trans ......
基于深度学习网络的人员吸烟行为检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 基于Faster R-CNN深度学习网络的人员吸烟行为检测算法是一种利用深度学习技术进行人员吸烟行为检测的方法。该算法主要基于Faster R-CNN网络结构，通过对视频或图像序列中的人员进行目标检测和特征提取， ......
深度学习项目框架
常见项目架构如下： |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集，加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | ......
基于深度学习网络的火灾检测算法matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 火灾检测在许多领域都是一项重要的任务，包括建筑、森林、甚至是太空。近年来，深度学习网络在图像识别和分类上的应用取得了显著的进步，这使得基于深度学习的火灾检测算法变得越来越普遍。下面，我们将详细介绍一种基于卷积神经 ......
深度解剖Linux权限的概念
以上是对 Linux 权限概念的深度解剖，其中包括了文件系统基础、用户与用户组、权限的基本概念、权限的表示方式、权限的作用对象、权限的分配和修改、特殊权限、- SUID、SGID、SBIT：特殊权限可以赋予程序特定的权限，例如以文件所有者的权限执行程序。- 扩展权限：ACL 可以实现更加精细的文件权... ......
相机靶面和图像传感器的理解与应用
一、相机靶面（Sensor Size）的基本概念 相机靶面，即相机内部的图像传感器尺寸，是衡量相机性能的重要指标。靶面尺寸越大，通常意味着相机能够捕获更多的光线和细节，具有更好的低光表现和更浅的景深效果。靶面尺寸的大小直接影响着相机的图像质量和使用场景。 二、特定靶面尺寸的理解：以2/3英寸为例 在 ......
图像二值化--阈值自动选取
图像分割是图像处理这门学科中的基础难题，基于阈值的分割则又是图像分割的最基本的难题之一，其难点在于阈值的选取。事实证明，阈值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。由于阈值选取对图像分割的基础性，本文主要在【1】、【2】、【3】、【4】等的基础上，对一些当前流行的阈值选取算法做了探讨、实现和比 ......
Delphi图像处理中ScanLine的使用
一般我们在Delphi中进行图像处理时采用Pixels像素点赋值的方法，Delphi代码如下： varx,y:Integer;cColor:TColor;begin for y:=0 to Image1.Height-1 do for x:=0 to Image1.Width-1 do cColor ......
【Python&图像超分】Real-ESRGAN图像超分模型（超分辨率重建）详细安装和使用教程
图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。今天给大家介绍一下腾讯ARC实验室发布的一个图像超分辨率模型Real-ESRGAN，同时奉上详细的安装使用教程。 ......