卷积 算子 边缘sobel
Flin(二)：DataStream API_算子
一、流元素 Flink的DataStream Api 支持的流元素： 1、基本类型：例如字符串、整型、布尔型、数组等； 2、Java元组和POJO类型 3、Scala元素组和case类； 二、执行环境 每个Flink应用需要一个执行环境，流处理应用需要StreamExecutionEnvironme ......
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 ......
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. ......
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. ......
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 ......
关于联合概率密度和边缘概率密度的几何意义
1.这里密度比较抽象，可以理解成高度，更直观 f(x,y)可以理解成一个区域中某一点的高度，那f(x,y)的二重积分就是这个区域*对应的高度=体积 关于 边缘概率密度，实际是一个截面的面积，和高度不一样了。 fx(x)指对x的边缘密度，意义是垂直x轴切片，给一个x，输出x处的截面积 fy(y)指对y ......
4、后端优化之算子分为计算和调度
1、算子调度 2、调度空间 3、调度树 4、调度转换 参考资料：如何对算子IR表示？算子是如何分开计算和调度两部分？【AI编译器】后端优化02篇_哔哩哔哩_bilibili ......
异常检测算法-完全卷积数据描述子FCDD
文献来源： EXPLAINABLE DEEP ONE-CLASS CLASSIFICATION 最近在做一些异物检测之类的算法任务，原本想使用目标识别算法，但是问题是正样本太多，而负样本没几个。所以有必要使用异常检测算法，日后不妨再结合目标识别任务去做。 在正式开始前，需要先简单介绍一个广义损失函数 ......
基于卷积神经网络的美食分类
使用卷积神经网络解决美食图片的分类问题：：：数据集在我这里，私聊给！！！！！！！！！ 环境：python3.7 ， 飞浆版本2.0 ， 操作平台pycharm 步骤1：美食图片数据集介绍与加载： 本实践使用的数据集包含5000张格式为jpg的三通道彩色图像，共5种食物类别。对于本实践中的数据包，具体 ......
[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络
CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......
机器学习——卷积神经网络
对于表格数据（其中行对应样本，列对应特征），我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。 此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。原因如下： 当特征数非常高维时，全连接网络的参数会变得极大，导致计算成本大 ......
浅述边缘计算场景下的云边端协同融合架构的应用场景示例
企业安全生产监管场景，如：工地、煤矿、危化品、加油站、烟花爆竹、电力等行业，有助于降低企业在生产过程中存在的安全隐患，保障企业安全生产。 ......
为什么要强调AI技术与边缘智能结合？应用场景有哪些？
周界警戒：人员徘徊、区域入侵、越线检测、翻越围栏、车辆违停（含车牌识别）、小动物识别、人员超限、人脸识别等。 ......
【PyTorch 卷积】实战自定义的图片归类
前言 卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一，它通过卷积层、池化层、全连接层等结构，可以有效地处理如时间序列和图片数据等。关于卷积的概念网络上也比较多，这里就不一一描述了。实战为主当然要从实际问题出发，用代码的方式加深印象。在写代码前，我先说一下为什么我 ......
现代卷积神经网络
白羽~ summer pockets AlexNet 背景 当时计算机视觉研究人员会告诉一个诡异事实————推动领域进步的是数据特征，而不是学习算法。计算机视觉研究人员相信，从对最终模型精度的影响来说，更大或更干净的数据集、或是稍微改进的特征提取，比任何学习算法带来的进步要大得多。 另一组研究人员， ......
基于区域边缘控制器的智慧管廊安全监测方案
基于区域边缘控制器，实现将地下管廊各个分段的监控系统、照明系统、通风系统、气体传感器、排水系统、红外感应、门禁等系统进行统一组网互联，帮助城市管理部门更好地监控、维护和优化地下管网系统。 ......
Opencv中goodFeaturesToTrack函数(Harris角点、Shi-Tomasi角点检测)算子速度的进一步优化（1920*1080测试图11ms处理完成）。
当处理实际的项目时，Opencv自带的角点检测算法goodFeaturesToTrack的速度就显得有点捉襟见肘了，我们在感谢CV提供算法思路的基础上，也应该沿着他的脚步，继续前进，把计算机的计算能力充分挖掘，实现更为高效的结果。 ......
sobel算子
// // Copyright © 2019 Intel Corporation//// SPDX-License-Identifier: MIT// #include <chrono>#include <cmath>#include <iostream>#include <sycl/sycl.hp ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别matlab仿真,数据库采用cifar-10
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 CNN是一种专门用于图像处理的神经网络架构，其核心是卷积层、池化层和全连接层。CNN利用卷积操作和池化操作来自动学习图像中的特征，然后通过全连接层将这些特征映射到不同类别的标签上，实现图像分类和目标识别。 CNN ......
基于CNN卷积神经网络的口罩检测识别系统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 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径，是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不 ......
DSPLearning_day02--卷积、互相关和差分方程求解的matlab实现
卷积实现 \[y(n) = x(n) * h(n) \\ y(n) = \sum_{m = -\infin}^{\infin}x(m)h(n-m) \]%确定第一个序列的x轴和y轴坐标 nx = [0:1]; x = [1 2]; %确定第二个序列的x轴和y轴坐标 nh = [0:2]; h = [ ......
变换和卷积
拉普拉斯变换和卷积 如果 \(F(s)\) 和 \(G(s)\) 分别是 \(f(t)\) 和 \(g(t)\) 的拉普拉斯变换，那么： \((f * g)(t)\) 的拉普拉斯变换是 \(F(s) \cdot G(s)\) 即： \(\mathcal{L}\{f * g\} = F(s) \cdo ......
业务出海、高效传输、动态加速，尽在云栖大会「CDN与边缘计算」专场
2023杭州·云栖大会，即将热力来袭。 一场云计算盛会，500+前沿话题，3000+科技展品，与阿里云一起，共赴72小时的Tech沉浸之旅。 今日，「CDN与边缘计算」Tech专场，重磅议题抢先知晓！ 01 「CDN与边缘计算」Tech 海外跨境CDN场景下有何加速方案？ CDN加速技术如何实现高效 ......
【专题】电力行业边缘计算白皮书（2022年）报告PDF合集分享（附原数据表）
原文链接：https://tecdat.cn/?p=33932 电力中长期市场与电力现货市场存在一定的差异。 电力中长期市场主要在年度、月度和周等时间尺度上进行交易，以电量为交易标的物。其主要功能包括大致匹配市场供需、锁定电能价格以及纾解价格波动风险等。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末106 ......
umich cv-4-2 经典卷积网络架构
这节课中主要讨论了卷积神经网络的发展历史以及几种经典结构是如何构建的 卷积网络经典结构 AlexNet VGG GoogleNet Residual Network AlexNet 在2012年的时候，Alexnet神经网络提出，这时网络的架构比如说各个层之间要如何排列组合，使用多少卷积层池化层，每 ......
umich cv-4-1 卷积网络基本组成部分介绍
这节课中介绍了卷积网络的基本组成部分(全连接层，激活函数，卷积层，池化层，标准化等)，下节课讨论了卷积神经网络的发展历史以及几种经典结构是如何构建的 卷积网络组成部分 前言 卷积层 池化层 normalization 前言 在之前提到的全连接神经网络中，我们直接把一个比如说32 * 32 * 3的图 ......
关于AeroiEDG边缘智能分析网关硬件的功能特点介绍
AeroiEDG边缘智能分析网关是一款边缘计算设备，专注于提供智能视频分析功能。该设备可以与摄像机、监控系统等进行连接，实现视频数据的实时处理和智能分析，从而提供更高效、精准的视频监控和管理。 AeroiEDG边缘智能分析网关具有以下主要特点： 1. 强大的边缘计算能力：AeroiEDG运用了先进的 ......