卷积 深度 图像pytorch
UNet pytorch模型转ONNX模型完整code
1 import os 2 import torch 3 import numpy as np 4 from Unet import UNET 5 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICE"] = "" 6 7 def main(): 8 demo = Demo(model_p ......
动手学深度学习笔记01
安装 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/105329219 配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系 https://blog.csdn.net/qq_18620653/article/details/10532921 ......
基于FPGA的图像中值滤波开发,包括tb测试文件以及matlab验证代码
算法运行效果图预览 通过MATLAB调用FPGA的仿真结果，显示滤波效果： 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 基于FPGA的图像中值滤波是一种在图像处理中常用的滤波技术，其原理是通过一定的算法将图像中的噪声平滑掉，同时尽量保留图像的细节信息。该 ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
深度剖析GadgetInspector执行逻辑(上)
对于member属性， 通过!来进行连接，连接的顺序分别为属性名 / 权限 / 属性类型
返回一个字符串对象数组，返回的是类名 / 父类 / 接口 / 是否是接口 / member属性 ......
小样本学习在图像识别中的挑战与突破
小样本学习（Few-Shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从很少的样本中学习并做出准确的预测。在图像识别领域，小样本学习面临一些挑战，同时也涌现出一些突破性的解决方法。 挑战： 缺乏数据： 小样本学习的主要挑战之一是样本数量有限，这使得传统深度学习模型难以学习足够的特征。 过拟合： 由 ......
【scipy 基础】--图像处理
SciPy库本身是针对科学计算而不是图像处理的，只是图像处理也包含了很多数学计算，所以Scipy也提供了一个专门的模块ndimage用于图像处理。 ndimage模块提供的功能包括输入/输出图像、显示图像、基本操作（如裁剪、翻转、旋转等）、图像过滤（如去噪、锐化等）、图像分割、分类、特征提取以及注册 ......
MarkDown文件插入图片（绝对\相对路径\调整图像大小位置）
1、 插入网络图片（有效网络连接） Markdown中插入图片的语法为，图片路径可以直接写入图片有效链接网址即可： 方法1： 方法2：<img src="图片有效链接网址"> 2、插入本地图片（文件夹路径） 绝对路径和相对路径 绝对路径是是带有盘符的链接，例如‘F: ......
【C++】【图像处理】均值滤波和高斯滤波（低通滤波）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 meanFilter(BYTE* image, int width, int height, BYTE* outImg) 2 { 3 //均值滤波 4 int smth[9]; 5 int i, j, m, n; 6 BYTE block[9]; 7 8 // 高斯卷积核初始化 9 s ......
“图像识别在智能交通系统中的应用与优化“
智能交通系统中的图像识别应用和优化是现代城市发展中的重要组成部分。以下是图像识别在智能交通系统中的主要应用和一些优化方向： 图像识别在智能交通系统中的应用： 车辆识别与跟踪： 图像识别用于识别和跟踪车辆，包括识别车牌号码。这有助于监控交通流量、管理停车场以及实施违章行为检测。 交叉口监控： 图像识别 ......
图像识别工具
1. OPenCVimport cv2 import numpy as np # 读取图像 img = cv2.imread('screenshot.png', 0) # 使用模板匹配 template = cv2.imread('template.png', 0) res = cv2.matchT ......
图像缩放攻击
今天在B站上看到一个关于图像缩放攻击的挺有意思的视频。 去他的GitHub上复制了源代码来看了看，原理特别简单，核心就是算出缩放点的位置。 比如说有一个8个元素的列表[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]，现在我想把其中的两个元素改成0，而且要求这两个0均匀分布在列表之中。 问题就在于选择 ......
深度学习之交叉熵损失函数（在分类问题如图像识别时可以考虑）
1. 熵2. 交叉熵损失函数交叉熵能够衡量两个分布的异同程度，在机器学习中就表示为真实概率分布与预测概率分布之间的差异。交叉熵的值越小，模型预测效果就越好。二分类交叉熵：X = [[0.3, 0.7], [0.2,0.8]]Y = [1,0]Loss = -1/2(1*log0.7 + 1*log0 ......
拓扑微分几何深度学习技术
拓扑微分几何深度学习技术 数学与AI：AI的拓扑几何基础 本次讲座邀请了纽约州立大学石溪分校计算机系帝国创新教授顾险峰老师。 顾险峰： 1994年于清华大学获得计算机科学学士学位，2002年于哈佛大学获得计算机科学博士学位，师从国际著名微分几何大师丘成桐先生。顾博士目前为纽约州立大学石溪分校计算机系 ......
m基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： CNN训练结果 GA优化之后的CNN训练结果 GA优化过程得到的均值收敛过程 CNN与GA优化CNN的识别率对比 本课题采用的数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法是一种结合了遗传算法（GA） ......
ISP图像处理Pipeline
参考： 1. 键盘摄影（七）——深入理解图像信号处理器 ISP 2. Understanding ISP Pipeline 3. ISP图像处理流程介绍 4. ISP系统综述 5. ISP（图像信号处理）之——图像处理概述 6. ISP 框架 7. ISP（图像信号处理）算法概述、工作原理、架构、处 ......
人脸识别facenet-pytorch/Yolov5
facenet-pytorch篇 import cv2 from PIL import Image import os from facenet_pytorch import MTCNN from torchvision.transforms import ToPILImage folder_pat ......
pytorch实现感知机模型
感知机是一种简单的二分类模型，通常用于线性分类任务。 以下是使用 PyTorch 和 Python 实现感知机模型的示例代码，并附有注释。 python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import mat ......
坐标转换：从图像坐标到世界坐标的旅程
本文来自公众号“AI大道理”。 —————— 三维空间中的点如何一一对应到图像上？ 图像上的点又如何反映射到三维空间的点上？ 这就涉及世界坐标到像素坐标的转换。 1、坐标系 确定空间某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些坐标系之间的转换参数就是相机参 ......
Android：在按钮（Button）或图像按钮（ImageButton）上合并文本和图片。
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=Android：在按钮（Button）或图像按钮（ImageButton）上合并文本和图片。 我正在尝试在按钮背景上添加一张图片，并根据运行时发生的情况动态地添加一些文本到图片上方。 如果使用 ImageButton，我甚至无法添加文 ......
【深度学习笔记】第3章-神经网络基础
参考书籍： 邓立国等《python深度学习原理、算法与案例》清华大学出版社 3.3 感知机 3.3.1 感知机模型 感知机，又称阈值逻辑单元（Threshold Logic Unit，TLU）/线性阈值单元（Linear Threshold Unit，LTU） 经典数据集：Iris Data Set ......
深度学习模型---卷积神经网络
深度学习 深度学习模型是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络进行学习和推断。深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成果。 深度学习模型的基本单元是神经网络，它由大量的人工神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。深度学习模型的深度指的是神 ......
植物基因组学和作物改良中的深度学习
目录深度学习：概念、工具和注意事项沿着分子生物学的中心法则进行深度学习DNA和基因特性蛋白质特性模型和数据共享理解基因组变异：从关联到因果关系和分子机制深度学习育种4.0：编辑育种结论 植物基因组学取得了巨大进步，其特点是高通量技术的爆炸式增长，以低成本识别多维全基因组分子表型。更重要的是，基因组学 ......
深度学习笔记
机器学习流程 数据获取 特征工程（神经网络可以作为一种特征提取的方法，而非算法） 建立模型（用工具包建模很快） 评估与应用 特征工程是所有机器学习算法中最核心的部分 ......
深度解析NLP文本摘要技术：定义、应用与PyTorch实战
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的文本摘要技术，从其定义、发展历程，到其主要任务和各种类型的技术方法。文章详细解析了抽取式、生成式摘要，并为每种方法提供了PyTorch实现代码。最后，文章总结了摘要技术的意义和未来的挑战，强调了其在信息过载时代的重要性。 关注TechLead，分享AI全维度知 ......
基于OFDM的水下图像传输通信系统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OFDM的水下图像传输通信系统是一种用于在水下环境中传输图像数据的通信系统。它采用了OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术，这种技术在水下通信中具 ......
基于Googlenet深度学习网络的人脸身份识别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 VGG在2014年由牛津大学著名研究组vGG (Visual Geometry Group)提出，斩获该年lmageNet竞赛中Localization Task (定位任务)第一名和 Classificatio ......
专为低光性能而设计AR0134CSSC00SPCA0-DRBR、AR0134CSSC00SPCA0-DPBR、AR0134CSSM00SPCA0-DPBR CMOS 图像传感器
AR0134CS是一款1/3英寸120万像素CMOS数字图像传感器，它专为低光性能而设计，并配有全局快门，可准确捕捉移动场景。 ......
深度学习---关键点检测
前面介绍了分类、目标检测、分割以及一些常见模型和实现，这一篇接着介绍关键点检测的相关深度学习方法。已经有一些文章记录了关键点在不同领域的应用，比如：人脸关键点检测综述 和 人体骨骼关键点检测综述，其比较详细介绍了人脸检测和骨骼点检测方面的一些论文，其他还有手势识别、服饰关键点检测等应用，这些大都是按 ......