图像 示例 深度pytorch
深度学习3D网络---PointNet++
PointNet++ 地址：http://stanford.edu/~rqi/pointnet2/ 1.两者主要不同点 考虑到PointNet特征提取时只考虑单点，不能很好的表示局部结构 ==> PointNet++引入了sampling & grouping，考虑局部领域特征 PointNet中g ......
深度学习笔记4：在卷积基上添加数据增强代码块和分类器
特征提取的另一种方式是将原有模型与一个新的密集分类器相连接，以构建一个新的模型，然后对整个模型进行端到端的训练。这种方法在输入数据上进行整体训练，使模型能够更好地适应数据特性并提取更有效的特征。通过这种方式，模型的性能可以得到进一步提高，同时也能更好地捕捉到数据中的复杂模式。 冻结卷积基 from ......
零基础 从 yolo8 入门计算机视觉超简单：物体识别、图像分类、轨迹追踪、姿势识别
目录安装 Ultralytics训练模型验证预测 & 识别导出追踪图像分割提取分类姿势识别轨迹生成 Ultralytics YOLOv8 是备受好评的实时目标检测和图像分割模型，主要功能是物体识别、分割图片物体、分类、姿态识别和跟踪等。Ultralytics 支持使用 CPU、GPU 进行训练，支持 ......
简单的多态性示例
class Animal { public void makeSound() { System.out.println("Some generic sound"); }}class Dog extends Animal { @Override public void makeSound() { Sy ......
基于WTMM算法的图像多重分形谱计算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WTMM算法的图像多重分形谱计算是一种利用小波变换模极大值（WTMM）方法，对图像进行多重分形分析的方法。下面将详细介绍这种方法的原理和数学公式。 3.1、WTMM算法概述 分形理论是一种研究自然界中不规则、 ......
基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统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AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述 基于Ale ......
百度图像增强与特效SDK实验
：百度图像增强与特效SDK实验 任务一：下载配置百度图像增强与特效的Java相关库及环境（占10%）。 任务二：了解百度图像增强与特效相关功能并进行总结（占20%）。 任务三：完成图像增强GUI相关功能代码并测试调用，要求上传自己的模糊照片进行图像增强（占30%）。 任务四：完成图像特效GUI相关功 ......
OpenGL的深度缓冲
如果我们想要在三维空间里画两个正方形：一个红色的，一个绿色的，而且从人眼的观察角度看，绿色正方形在红色正方形的后面。最后看上去应该是这样的： 要点在于，从观察者的角度看，绿色正方形在红色正方形的后面，因此绿色正方形的一部分被红色正方形遮挡。 然而，在启用深度测试前，正方形的相对位置完全取决于绘制这两 ......
医学图像——读取和显示.his文件
医学图像——读取和显示.his文件 https://www.jianshu.com/p/4980c9ead768 什么是DICOM文件 https://zhuanlan.zhihu.com/p/619857683 ......
力扣104-二叉树的最大深度
该题难度为【简单】 1. 大致思考了一下，就开始写递归代码，提交一遍就过了。经过前面的练习，遥远的递归记忆慢慢恢复，写出来了，但不是那么真切。 2. 看了一遍官方题解，原来刚才写的是深度优先遍历。 3. 另一种解法是广度优先遍历，看一下题解唤醒大脑储存的知识，把代码实现一遍。不写不知道，写着写着就卡 ......
拆解全景，解锁未来——深度分析大模型六大领域及五大应用解决方案
在本篇文章中，将带您首先通过解读 LLM 的全景图，深入探讨了 LLM 的六个关键领域，随后提出五种主要方案以解决企业在这一技术领域面临的挑战。从商业模型到开源模型、微调、自定义构建，再到与 AI 提供商的合作，本文将引领您深入了解 LLM 的技术脉络，为探索和应用这一技术提供一些思考与指导。 ......
AutoGen多代理对话项目示例和工作流程分析
在这篇文章中，我将介绍AutoGen的多个代理的运行。这些代理将能够相互对话，协作评估股票价格，并使用AmCharts生成图表。 我们创建对话的目的是要求代理分析特定公司的股票价格，并制作股票价格图表。 为了实现这一目标，我们创建一下代理并协同工作: https://avoid.overfit.cn ......
【AI图像与视频质量软件】上海道宁与Topaz Labs为您带来强大的图像和视频增强工具，帮助您的照片和视频更加出彩
Topaz Labs是一家专注于视频和图像增强技术的高科技公司，其产品线涵盖了多种图像处理工具和视频编辑软件。如Topaz Photo AI、Topaz Video AI等。 ......
掌握ImageSharp图像处理的艺术，一步步领略图像处理的奇妙世界
ImageSharp：.NET平台上的灵活高性能图像处理库 ImageSharp 是一个强大的图像处理库，专为.NET平台设计。无论是简单的图像加载和保存，还是复杂的图像处理、滤镜应用和文本添加，ImageSharp 提供了丰富而灵活的功能，使图像处理变得简单而愉快。 主要特性： 跨平台支持： Im ......
[数字图像处理笔记] 第八章 图像分割
1. 概述 图像分割 是图像识别和图像理解的 前提 步骤，图像分割质量的好坏直接影响图像处理的结果。 图像分割是将一幅图像分解为若干互不相交、有意义的、具有 相同性质 的区域。 分割出来的各区域在灰度、纹理等方面具有相似性，区域内部是连通的 区域边界是明确的 相邻区域对分割所依据的性质有明显的差异 ......
104. 二叉树的最大深度
1.题目介绍 给定一个二叉树 \(root\) ，返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1： 输入：root = [3,9,20,null,null,15,7] 输出：3 示例 2： 输入：root = [1,null,2] 输出：2 提示： ......
何恺明新作：简单框架达成无条件图像生成新SOTA！与MIT合作完成
前言 大佬何恺明和MIT师生一起开发了一个自条件图像生成框架，名叫RCG。这个框架结构非常简单但效果拔群，直接在ImageNet-1K数据集上实现了无条件图像生成的新SOTA。 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、 ......
Kafka集群搭建、注意事项及示例
1. 安装Zookeeper： Kafka依赖于Zookeeper来进行集群协调。确保安装了Zookeeper，并配置好。 2.下载和解压Kafka： 从官方网站下载Kafka，并解压到所需的目录。 3.配置Kafka： 修改Kafka的配置文件以适应集群环境。主要修改server.properti ......
使用ubuntu根据cuda11.2安装pytorch
在使用镜像新建了一个cuda11.2-python3.9 容器配置环境的过程中需要安装PyTorch。一开始我直接使用 pip install torch 来进行安装，但是运行程序时出现报错： RuntimeError: The NVIDIA driver on your system is too ......
12.12邻接表存储实现图的深度优先遍历（c++）
今天学习了数据结构中的邻接表存储实现图的深度优先遍历，其中让我受益匪浅，以下是我的解题思路。 编写程序，实现由邻接表存储实现无向图的深度优先搜索遍历的功能。顶点为字符型。 输入格式: 第一行输入顶点个数及边的个数，第二行依次输入各顶点，第三行开始依次输入边的两个顶点，用空格分开。最后输入深度优先遍历 ......
java多线程执行有返回值的任务示例
public static void main(String[] args) throws Exception { long startTime = System.currentTimeMillis(); //ConcurrentHashMap<String, String> map = new C ......
[数字图像处理笔记] 第六章 图像复原
1. 图像复原及退化模型 1.1 图像复原 图像复原：根据退化原因，建立相应的数学模型，从被污染或畸变的图像信号中提取所需要的信息，沿着使图像降质的逆过程恢复图像本来面貌。 根据不同指标进行分类： 在给定退化模型条件下：无约束 和 有约束 根据是否需要外界干预：自动 和 交互 根据处理所在域：频率域 ......
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析
聊天记录年度报告一览无余：轻松多格式导出永久保存，深度智能分析 1.功能简介效果展示 一个用于提取微信聊天记录的工具，支持将聊天记录导出成HTML、Word、CSV文档，以实现永久保存。此外，该工具还具有对聊天记录进行分析的功能，可以生成年度聊天报告，帮助用户更好地了解和回顾与他人的沟通。是一款强大 ......
图像识别在安防领域的应用与创新
图像识别技术在安防领域的应用已经非常广泛，并且在不断创新和发展。首先，人工智能图像识别技术在视频监控领域取得了显著的进展。通过深度学习算法，人工智能能够实现目标检测、目标追踪和行为分析等功能，从而提高了视频监控的准确性和效果。此外，基于人工智能的视频监控系统还具有自主学习能力，它可以通过不断获取和分 ......
pytorch——房价预测
1、首先对数据进行读取和预处理 2、读取数据后，对x数据进行标准化处理，以便于后续训练的稳定性，并转换为tensor格式 3、接下来设置训练参数和模型 这里采用回归模型，既y=x*weight1+bias1，设置的学习率为0.0006，损失函数采用了MSE（均方误差） 4、绘制图像 由于数据量较少， ......
【Pytorch基础实战】第一节，BP神经网络
项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_1 实现代码 import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim ......
[数字图像处理笔记] 第五章 图像增强
1. 图像增强概念和分类 1.1 图像增强的目的 改善图像的视觉效果 减少 图像中的 噪声，提高 目标与背景的 对比度 强调或抑制 图像中的某些 细节 1.2 图像增强分类 空间域 点处理：灰度变换、直方图处理（均衡化、规定化）、伪彩色处理 模板处理：图像平滑、图像锐化 频率域 高通滤波 低通滤波 ......