图像 示例 深度pytorch
深度学习---目标检测网络YoloX
一、网络介绍 YoloX由旷视科技开源，以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线，最大的区别在于 Decoupled Head，Data Aug，Anchor Free 和样本匹配（SimOTA）这几个方面，另外还提供了完善的代码，并很贴心的提供了部署脚本，真的很友好了。 P ......
PageHelper用法示例（mybatis分页查询插件）
1.情景展示 在实际开发过程中，分页查询是最常见，也是使用频率最高的数据查询。 分页查询，如果我们进行手动在xml当中写SQL的话，起码要写两个SQL。一个是分页，一个是查询数据总数。 问题在于：这样做，会提高我们的工作量，而且这些也是很繁琐的过程。 能不能让我们只关注查询业务（查询SQL），而不用 ......
图像识别技术在农业领域的应用与挑战
导言： 随着科技的不断发展，图像识别技术在各行各业都有着广泛的应用，农业领域也不例外。本文将探讨图像识别技术在农业中的应用，以及在这一领域面临的挑战和机遇。 1. 农作物病害检测： 图像识别技术可以用于检测农作物上的病害和害虫，通过拍摄叶片或果实的图像，识别植物健康状况，及时采取措施来预防和治理病虫 ......
Sante DICOM Editor CT图像
Sante DICOM Editor官方版是业界领先的DICOM文件编辑和操作应用程序，这款软件可以对拍摄的病人影像数据进行调整，可以标注影像的图像区域，可以立即将诊断的结果显示在报告上，方便您通过Sante DICOM Editor管理自己的DICOM影像数据。 3D Slicer对输入数据进行三 ......
深度学习入门书籍
统计学习方法（第2版） 9.4 https://book.douban.com/subject/33437381/ 作者: 李航 出版社: 清华大学出版社 出版年: 2019-5-1 页数: 464 定价: 98.00元 装帧: 平装 ISBN: 9787302517276 深度学习入门 https ......
pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数
下面使用一个二维矩阵看下dim不同时呈现出的效果： # 创建一个3*4的全1二维tensor a = torch.ones(3,4) ''' 运行结果 tensor([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]]) '''在0维度上插入一 ......
pytorch 计算网络模型的计算量FLOPs和参数量parameter参数数量
参数量方法一：pytorch自带方法，计算模型参数总量 参数量方法二： summary的使用：来自于torchinfo第三方库 参数量方法三： summary的使用：来自于torchsummary第三方库 计算量方法一：thop的使用，输出计算量FLOPs和参数量parameter我们通常要通过计算 ......
pytorch permute
pytorch permute permute(dims)将tensor的维度换位。参数：参数是一系列的整数，代表原来张量的维度。比如三维就有0，1，2这些dimension。例： import torch import numpy as np a=np.array([[[1,2,3],[4,5,6 ......
pytorch transpose
pytorch transpose >>> x = torch.randn(2, 3)>>> xtensor([[ 1.0028, -0.9893, 0.5809], [-0.1669, 0.7299, 0.4942]])>>> torch.transpose(x, 0, 1)tensor([[ 1 ......
Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型|附代码数据
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=8522 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试 在本文中，鉴于银行客户的某些 ......
达梦数据库触发器示例
达梦数据库触发器示例 create or replace trigger "DEMOS"."user insert to user_real" after INSERT on "DEMOS"."USER" referencing OLD ROW AS "OLD" NEW ROW AS "NEW" f ......
pytorch F.grid_sample
import torch from torch.nn import functional as F inp = torch.ones(1, 1, 4, 4) inp = torch.randint(1, 10, (1, 1, 4, 4)).float() # 目的是得到一个 长宽为20的tensor ......
pytorch torch.nn.BatchNorm1d
pytorch torch.nn.BatchNorm1d nn.BatchNorm1d本身不是给定输入矩阵，输出归一化结果的函数，而是定义了一个方法，再用这个方法去做归一化。下面是一个例子。BN = nn.BatchNorm1d(100)input = torch.randn(20, 100)out ......
时序预测的深度学习算法全面盘点
时序预测的深度学习算法全面盘点 https://blog.csdn.net/qq_34160248/article/details/131349551 https://it.sohu.com/a/690057464_121124360 https://zhuanlan.zhihu.com/p/393 ......
pytorch的四个hook函数
训练神经网络模型有时需要观察模型内部模块的输入输出，或是期望在不修改原始模块结构的情况下调整中间模块的输出，pytorch可以用hook回调函数来实现这一功能。主要使用四个hook注册函数：register_forward_hook、register_forward_pre_hook、registe ......
基于深度学习的图像生成与识别技术研究
基于深度学习的图像生成与识别技术是人工智能领域中备受关注的研究领域之一。这些技术借助深度神经网络模型，具有出色的性能和广泛的应用，包括图像生成、图像识别、图像分割等。以下是关于这两个领域的研究方向和趋势： 图像生成技术 生成对抗网络 (GANs)：GANs 是生成图像最引人注目的技术之一。它包括一个 ......
golang实现一个简单的文件浏览下载功能代码示例
想省事用Claude（一个 依托chatgpt 的 AI）生成一段 golang 的文件浏览下载示例，结果给生成的代码大概是这样的(省去了无关部分，主要部分如下)： http.HandleFunc("/*", downloadFile) http.HandleFunc("/", showFileLi ......
安卓开发组件开发示例
系统原生下拉刷新 <androidx.swiperefreshlayout.widget.SwipeRefreshLayout android:id="@+id/swipe_refresh_layout" android:layout_width="match_parent" android:lay ......
微软写了份GPT-4V说明书：166页详细讲解，提示词demo示例全都有
克雷西萧箫发自凹非寺 量子位公众号 QbitAI 多模态王炸大模型 GPT-4V，166 页“说明书”重磅发布！而且还是微软团队出品。 什么样的论文，能写出 166 页？ 不仅详细测评了 GPT-4V 在十大任务上的表现，从基础的图像识别、到复杂的逻辑推理都有展示； 还传授了一整套多模态大模型提示词 ......
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践
基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践 卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。 一、卷积神经网络概述 卷积神经网络是一种深度学习模型，它通过卷积运算对图像进行特征提取，然后使用全连接层进行分类。卷积神经网络 ......
有关于Mysql的简单问题及示例（增删改查 一对一 多对多 左外连接 右外链接）
Mysql 1、请自行设计表并针对该表练习最基本的增删改查且写出示例代码 建立表格class其中有属性name id gender interest 表格建立完成 向表中插入数据 插入数据完成 尝试删除表中id=101的数据 删除数据成功 尝试修改表中id为102的数据 修改成功 2、请问什么是一对 ......
Redis深度历险
Redis深度历险 读书笔记 1 第一篇 基础与应用篇 1.1 Redis的用途 记录帖子的点赞数、评论数和点击数 (hash)。 记录用户的帖子 ID 列表 (排序)，便于快速显示用户的帖子列表 (zset)。 记录帖子的标题、摘要、作者和封面信息，用于列表页展示 (hash)。 记录帖子的点赞用 ......
深度学习中对多个目标标签进行训练和预测代码实例
#Tensofrlow #假设我们有一个任务是从图像中预测物体的位置（x坐标和y坐标）和物体的类别。这个任务有三个目标标签：x坐标、y坐标和类别。 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from ......
数字图像处理-杨淑莹(二)
噪声消除法 对于二值图像上的噪声消除 二值图像黑白点噪声滤波 消除孤立黑像素点 邻域平均法 如果各点噪声是独立等分布的，经过这种方法平滑后，信噪比提高，但是图像的边缘细节会变得很模糊 3*3均值滤波 超限邻域平均法 N*N均值滤波器 选择式掩模平滑-选择式掩模平滑制作9种窗口，取5*5窗口，计算 ......
矩阵成真！Pytorch最新工具mm，3D可视化矩阵乘法、Transformer注意力
前言 Pytorch团队推出的最新3D可视化最新工具mm，能够将矩阵乘法模拟世界还原。 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】 ......
图像缩放
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <style> * {box-sizing: border-box;} .img-zoom-con ......
正则表达式及相关示例
正则表达式简介 正则表达式是由一些具有特殊含义的字符组成的字符串，多用于查找、替换符合规则的字符串。在表单验证、Url映射等处都会经常用到。 一、元字符 元字符：即为有特定含义的字符，常见的元字符如下 常用的元字符 代码说明.匹配除换行符以外的任意字符\w匹配字母或数字或下划线或汉字\s匹配任意的空 ......
Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解
Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解 原文：Pytorch nn.Linear的基本用法与原理详解_iioSnail的博客-CSDN博客 nn.Linear的基本定义 nn.Linear定义一个神经网络的线性层，方法签名如下： torch.nn.Linear(in_features ......
深度学习梯度与反向传播
梯度与反向传播 1、梯度(方向向量) 1.1 什么是梯度 梯度：是一个向量，导数+变化最快的方向(学习的前进方向) 目标：通过梯度调整(学习)参数$$w$$,尽可能的降低$$loss$$ 一般的，随机初始一个$$w0$$,通过优化器在学习率和梯度的调整下，让$$loss$$函数取到最小值。 1.2 ......