卷积 深度 图像pytorch

图像γ(指数)变换

指数变换 (伽马变换) 是用来图像加强, 提高暗部细节, 简单来讲就是经过非线性变换, 让图像从曝光强度的线性响应变得更接近人眼感觉的响应, 即将漂白 (相机曝光) 或过暗 (曝光不足) 的图片, 进行矫正。 1. 伽马变换 其中 c 和 γ 为正常数,r为输入值,范围为[0,1],常常先归一化,再 ......
图像 指数

基于FPGA的图像sobel边缘提取算法开发,包括tb测试文件以及matlab验证代码

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 vivado2019.2 matlab2022a 3.算法理论概述 图像边缘检测大幅度地减少了数据量,并且剔除了可以认为不相关的信息,保留了图像重要的结构属性。有许多方法用于边缘检测,它们的绝大部分可以划分为两类:基于查找一类和基于零穿越的一类。基于查找 ......
算法 图像 边缘 代码 文件

【开源三方库】Easyui:基于OpenAtom OpenHarmony ArkUI深度定制的组件框架

万冬阳 公司:中国科学院软件所 小组:知识体系工作组 简介 Easyui是一套基于ArkTS语言开发的轻量、可靠的移动端组件库,它是对OpenAtom OpenHarmony(以下简称“OpenHarmony”) ArkUI进行深度定制的组件框架。Easyui可扩展性较强,可以基于源码进行二次开发, ......
三方 OpenHarmony 组件 框架 深度

m基于Yolov2和GoogleNet深度学习网络的疲劳驾驶检测系统matlab仿真,带GUI界面

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 疲劳状态: 2.算法涉及理论知识概要 疲劳驾驶检测系统是一种基于深度学习网络的系统,它结合了Yolov2和GoogleNet模型,用于检测驾驶员的疲劳状态和人脸。疲劳驾驶检测系统主要包括两个部分:人脸检测和疲劳检测。其中,人脸检测使用Yolov ......

《转-已验证》本地宿主机器显示Docker 容器中的图像(Docker容器可视化)

我们在Docker容器中运行程序,有的时候需要显示容器中的图像,或在容器中运行一些图形界面的软件、调用摄像头等,而Docker采用的是命令行的工作模式,那么docker容器中的输出图像等如何在宿主屏幕上显示呢,可以采用文件挂载或者网络通信的方式。 1、在本地宿主机器上安装X11界面工具,一般Linu ......
容器 Docker 宿主 图像 机器

Pytorch学习笔记-(xiaotudui)

常用的包 import torch import torchvision from torch import nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.nn import Conv2d, MaxPool2d, Flatten, Lin ......
xiaotudui Pytorch 笔记

机器学习——深度卷积神经网络AlexNet

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括: 1. 更深的网络结构 AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。 2. 使用ReLU激活函数 AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。 3. 引入Dropout操作 ......
卷积 神经网络 深度 神经 机器

嵌入Base64图像

内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=嵌入Base64图像 纯粹出于好奇,Base64图像嵌入在哪些浏览器中可行?我指的是这个。 我意识到对于大多数情况来说,这通常不是一个好的解决方案,因为它会显著增加页面大小 - 我只是好奇。 一些示例: HTML: <img alt= ......
图像 Base 64

深度解析自然语言处理之篇章分析

在本文中,我们深入探讨了篇章分析的概念及其在自然语言处理(NLP)领域中的研究主题,以及两种先进的话语分割方法:基于词汇句法树的统计模型和基于BiLSTM-CRF的神经网络模型。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕, ......
自然语言 篇章 深度 自然 语言

form表单 数组中对象校验 深度校验

<el-form ref="dataFormRef" :model="form" :rules="dataRules" formDialogRef label-width="100px" v-loading="loading"> <el-form-item label="负责人" prop="dir ......
数组 表单 深度 对象 form

Pytorch 实现 GAN 网络

Pytorch 实现 GAN 网络 原理 GAN的基本原理其实非常简单,假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。它们的功能分别是: G 是一个生成网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成伪造数据,记做 G(z)。 D 是一个判别网络,判别数据是不是“真实 ......
Pytorch 网络 GAN

使用pillow对图像进行旋转和添加高斯白噪声

高斯白噪声 def add_gaussian_noise(image, mean=0, std=25): """ 给图像添加高斯噪声。 :param image: 输入图像 :param mean: 噪声均值 :param std: 噪声标准差 :return: 添加噪声后的图像 """ image ......
噪声 图像 pillow

Pixelmator Pro:轻松实现您的图像处理梦想

Pixelmator Pro是一款功能强大的图像处理软件,它具有专业的图像编辑功能,可以轻松实现各种高质量的图像处理任务。该软件拥有先进的图像处理技术,可以让用户在短时间内完成各种复杂的图像处理任务。 →→↓↓载Pixelmator Pro Pixelmator Pro支持多种图像格式,包括JPEG ......
图像处理 Pixelmator 图像 梦想 Pro

学习笔记434—【Matlab】Matlab读取dcm图像的函数

【Matlab】Matlab读取dcm图像的函数 Matlab版本:2020a一、dicomread函数Matlab读取dcm图像的函数是dicomread,根据dicomread的帮助文档,该函数有四种参数输入方式: X = dicomread(filename); % 根据文件名直接读取 X = ......
Matlab 函数 图像 笔记 434

图像识别在农业领域的应用:智能农业与精准农业的未来

图像识别在农业领域的应用已经在智能农业和精准农业方面产生了革命性的影响,为提高农业生产效率和可持续性提供了重要工具。以下是一些图像识别在农业领域的应用以及其未来前景: 1. 作物监测: 农民可以使用图像识别技术监测作物的生长状况。通过定期拍摄田地的照片,算法可以识别出病害、虫害或营养不足的问题。这有 ......
农业 图像 领域 智能

狄利克雷卷积&莫比乌斯反演

狄利克雷卷积(Dirichlet Convolution)在解析数论中是一个非常重要的工具,使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式,它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......
卷积 amp

狄利克雷卷积及常见函数与莫比乌斯反演

狄利克雷卷积(Dirichlet Convolution)在解析数论中是一个非常重要的工具,使用狄利克雷卷积可以很方便地推出一些重要函数和公式,它在信息学竞赛和解析数论中至关重要. ......
卷积 函数 常见

关于pytorch在pycharm中部分代码提示失效的解决方法

关于pytorch在pycharm中部分代码提示失效的解决方法 本文转载自:https://blog.csdn.net/snowbast/article/details/127624339 问题# 在pycharm中import torch后,发现例如tensor等部分代码提示不再工作,比如以下代码 ......
pytorch pycharm 代码 部分 方法

一文概览NLP句法分析:从理论到PyTorch实战解读

关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里云认证的资深架构师,项目管理专业人士,上亿营收AI产品研发负责人。 本文全面探讨了自然语言处理(NLP)中句法分析的理论与实践。从句法和语法的定义,到 ......
句法 概览 实战 PyTorch 理论

基于Mel谱图和卷积神经网络的音频识别

基于Mel谱图和卷积神经网络的音频识别 摘要——近年来,由于其许多潜在的应用,自动声音识别受到了越来越多的研究兴趣。其中包括视频/音频内容的自动标记和机器人的实时声音检测。虽然图像分类是一个研究较多的话题,但声音识别还不太成熟。在这项研究中,利用了为图像分类开发的鲁棒机器学习技术,并将其应用于声音识 ......
卷积 神经网络 神经 音频 网络

如何深度学习Python?

安装必要软件:首先需要安装Anaconda或Miniconda等科研计算环境,并创建虚拟环境以便管理不同项目所需库和版本。可以按照如下步骤进行操作: 下载并安装 Anaconda 或 Miniconda。 打开命令行工具(Windows 系统中为 cmd),输入 conda create --nam ......
深度 Python

pytorch损失函数

pytorch损失函数 目录pytorch损失函数损失函数概念均方误差损失Mean Squared Error,MSE平均绝对误差损失Mean Absolute Error, MAE平滑L1损失,Smooth L1 Loss平滑平均绝对误差,Huber损失交叉熵损失Cross-Entropy Los ......
函数 损失 pytorch

图像质量评价指标

我们经常会采用一些评价指标来评估图像的质量好坏,如PSNR,SSIM等 PSNR(峰值信噪比)给定一个大小为m x n的清晰图像I和噪声图像K,均方误差MSE为: 则PSNR(dB)定义为: 其中MAX^2为图像可能的最大像素值。如果像素由8位二进制表示,则为255。上面是针对灰度图像的计算方法,如 ......
图像 指标 质量

PyTorch Tensor创建方法

PyTorch提供了多种方法来创建张量。以下是一些常见的创建张量的方式: 创建未初始化的张量 # 创建一个未初始化的5x3张量 x = torch.empty(5, 3) 创建零张量 # 创建一个5x3的零张量 x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long) 创建单位 ......
PyTorch 方法 Tensor

动手学深度学习-预备知识-数据操作

动手学深度学习,笔记 第一章:预备知识 第一节数据操作: (1)入门操作: 1.首先导入torch库,我们使用pytorch主要使用这个库的函数 import torch 张量表示一个由数值组成的数组,这个数组可能有多个维度。具有一个轴的张量对应数学上的向量(vector); 具有两个轴的张量对应数 ......
深度 知识 数据

基于Googlenet深度学习网络的螺丝瑕疵检测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 ......
学习网络 瑕疵 螺丝 Googlenet 深度

二叉树的叶子结点和深度计算

首先了解一下什么是度: 结点的度:结点所拥有的子树的个数。 叶子结点:度为0的结点。 我们再了解一下什么是深度: 树的深度(高度):树中所有结点的最大层数。 现在我们已经了解到了树的度、深度的概念,下面我们来分别聊聊树的度和深度的计算。 - 叶子结点的计算: 毫无疑问,二叉树的大多树思想思想都是递归 ......
结点 深度 叶子

pytorch 相关操作

目录查看NVIDIA驱动版本conda相关创建conda环境进入/退出conda环境 查看NVIDIA驱动版本 nvidia-smi conda相关 创建conda环境 conda create -n pytorch-xxx python=3.10 进入/退出conda环境 conda activa ......
pytorch

【躬行】-深度缓冲和模板缓冲是怎么存储的?

概述 最近在工作中需要实现一个功能,用到了模板测试。但奇怪的是,模板测试竟然不起作用!在解决问题的过程中,发现了一些有趣的知识点。通过本文,可以了解在unity中,深度缓冲和模板缓冲到底是怎么存储的。 测试环境的搭建 Unity版本:2021.3.16f1 URP版本:12.1.8 RenderDo ......
深度 模板

陈海波:OpenHarmony技术领先,产学研深度协同,生态蓬勃发展

11月4日,以“技术筑生态,智联赢未来”为主题的第二届OpenHarmony技术大会在北京隆重举办。本次大会由OpenAtom OpenHarmony(简称“OpenHarmony")项目群技术指导委员会(TSC)主办,由华为技术有限公司、江苏润开鸿数字科技有限公司、广东九联开鸿科技发展有限公司、软 ......