图像 示例 深度pytorch

1、高斯金字塔 构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小，进而在金字塔中包含多个尺度的图像，高斯金字塔的形式如图3-30所示，一般情况下，高斯金字塔的最底层为图像的原图，每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸，通常情况尺寸会缩小为原来的一 ......

深度学习入门 1、入门路线 2、人工智能、机器学习和深度学习的区别 **人工智能：**可能是来自 1956 有史以来最受关注的概念。到 2015 年，GPU 的广泛使用使并行处理更快、更强大、更便宜。而愈加廉价的存储可以大规模地存储大数据（从纯文本到图像、映射等）。这产生了对数据分析的需求，它被更普 ......

初识深度学习 一、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系 二、应用 计算机视觉、语音识别、机器翻译、推荐系统、预测...... 三、深度学习框架 ......

WSL2安装pytorch wsl-ubuntu 安装 1 操作系统，win11 开启CPU虚拟化 如果是关闭状态，需要进入到BOIS 中打开设置。 开启虚拟机平台 搜索栏中搜索功能，即可出现“启用或关闭Windows功能” 升级配置 wsl https://wslstorestorage.blob ......

t_text-翻译文本名称 类型 必须 描述key String 是 调用key（必须以GET方式拼接在URL中）secret String 是 调用密钥（获取key和secret）api_name String 是 API接口名称（包括在请求地址中）[item_search,item_get,it ......

透视变换是按照物体成像投影规律进行变换，即将物体重新投影到新的成像平面，示意图如图所示。透视变换常用于机器人视觉导航研究中，由于相机视场与地面存在倾斜角使得物体成像产生畸变，通常通过透视变换实现对物体图像的校正。透视变换中，透视前的图像和透视后的图像之间的变换关系可以用一个3×3的矩阵变换矩阵表示， ......

在OpenCV 4中并没有专门用于图像旋转的函数，而是通过图像的仿射变换实现图像的旋转。实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像旋转。针对这个流程，OpenCV 4提供了getRotationMatrix2D()函数用于计算旋转矩阵和warpAffin ......

作为一个智能语言模型，ChatGPT可以扮演各种角色，与人类进行自然语言交互。它能够很好地理解人类语言，并根据对话场景生成相应的回复，同时ChatGPT还可以模仿人类的语言风格，以便更好地与人类进行交流。ChatGPT这一强大的功能和智能化程度，将为各行各业带来更高效、更智能化的智能AI助手解决方案... ......

深度分页的产生： 当一个有类似语句 select * from t1 limit startIndex,pageSize，如果这个startIndex只非常大即要检索50条数据需要偏移一个较大的偏移量，极大的消耗性能。 优化方式： 1、业务层面：在前端展示分页选择器，只能逐页翻，增加业务操作的工作量 ......

(目录) audioFlux是一个Python和C实现的库，提供音频领域系统、全面、多维度的特征提取与组合，结合各种深度学习网络模型，进行音频领域的业务研发，下面从时频变换、频谱重排、倒谱系数、解卷积、谱特征、音乐信息检索六个方面简单阐述其相关功能。 项目地址: https://github.com ......

ChatGPT的训练数据涵盖了大量的食材和食谱，可以通过结合大量的料理方法，快速地为用户生成符合自己口味的食谱。所以在和美食相关的行业，ChatGPT可以根据用户的各种美食需求，为其提供美味又有营养的餐食搭配，帮助用户更轻松地制作美食，享受美味。 ......

ChatGPT提供了快速智能生成文章大纲的功能，旨在帮助作者更高效地实现创作目标。ChatGPT还可以根据作者的需求，生成不同类型的文章大纲，例如新闻稿、小说、科技文章等等。同时经过大量训练，生成的文章大纲具有很高的准确性和可靠性，这将帮助作者更快地实现写作目标，提高文章的质量和效率。 ......

递归的方法遍历二叉树 最大深度： fun(root){ if(root == null){ return 0; } return (Max(fun(root.left), fun(root.right)) + 1); } 和为某值 fun(root ,sum){ if(root == null){ ......

两类图像增强方法 空域：直接对像素操作 频域：傅里叶变换，小波变换 空域 图像灰度级分布特点 对比度越高，灰度级在空间内分布更加均匀。 直方图均衡化 计算步骤 原始图像直方图 -> 累积概率分布直方图 -> 均值化后的直方图 核心：将累积概率分布的值 以为总灰度级个数对其进行近似划分，然后计算落在每 ......

1.1 感知机perceptron 20 世纪五六十年代，科学家Frank Rosenblatt 发明了感知机，其受到了 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 早期研究的影响。 what's weighted sum in perceptron? In the contex ......

图像的分割与修复 图像的分割 图像分割就是将前景物体从背景中分离出来 图像分割方法 传统的图像分割方法 分水岭法 GrabCut法 MeanShift法 基于颜色空间分布的方法 背景扣除 基于深度学习的图像分割方法 分水龄法 处理步揍 标记背景 标记前景 标记未知域 进行分割 watershaed( ......

# 计算两个图像的汉明距离 def hamming(hash1, hash2, n=10): b = False assert len(hash1) == len(hash2) if sum(ch1 != ch2 for ch1, ch2 in zip(hash1, hash2)) < n: b = ......

一、发展历程： 二、基于传统机器学习的目标检测方式： 在梳理深度学习目标检测前，个人还是喜欢首先梳理一下传统机器学习的目标检测方式，因为深度学习的目标检测方式是在传统机器学习目标检测方式的基础上进行发展的。个人在传统的机器学习目标检测方法也是进行过一些尝试，但是这种方法的瓶颈太明显了，后期就被淘汰了 ......

这章感觉没什么需要特别记住的东西，感觉忘了回来翻一翻代码就好。 3.1 线性回归 3.1.1 线性回归的基本元素 1. 线性模型 用符号标识的矩阵 $\boldsymbol{X} \in \mathbb{R}^{n\times d}$ 可以很方便地引用整个数据集中的 $n$ 个样本。其中 $\bol ......

常用函数 获取当前运行目录(类似c++) import sys curent_dir = sys.argv[0] 模型保存与读取 import torch # 保存模型步骤 torch.save(model, 'net.pth') # 保存整个神经网络的模型结构以及参数 torch.save(mod ......

其实这个笔记起源于一个报错，报错内容也很简单，希望传入一个三维的tensor，但是得到了一个四维。 RuntimeError: only batches of spatial targets supported (3D tensors) but got targets of dimension: 4 ......

threshold()函数 代码清单3-17 threshold()函数原型 1. double cv::threshold(InputArray src, 2. OutputArray dst, 3. double thresh, 4. double maxval, 5. int type 6. ......

1、两张图像的比较运算 OpenCV 4中提供了求取两张图像每一位像素较大或者较小灰度值的max()、min()函数，这两个函数分别比较两个图像中每一位元素灰度值的大小，保留较大（较小）的灰度值，这两个函数的函数原型在代码清单3-13中给出。 代码清单3-13 max()和min()函数原型 1. ......

1、寻找图像最值 代码清单3-7 minMaxLoc()函数原型 1. void cv::minMaxLoc(InputArray src, 2. double * minVal, 3. double * maxVal = 0, 4. Point * minLoc = 0, 5. Point * m ......

技术--2021-12-《深度学习与图像识别原理及实践》-阿里达摩院 创建时间：| 2021/12/12 9:48 | 更新时间：| 2021/12/20 17:29 作者：| HelloXF 第一章 机器视觉 在行业中的应用 机器视觉的发展背景 人工智能 机器视觉 传统的图像处理方法和深度学习效果 ......

一. 二. 三. ! 作 者 : Yaopengfei(姚鹏飞) 博客地址 : http://www.cnblogs.com/yaopengfei/ 声 明1 : 如有错误，欢迎讨论，请勿谩骂^_^。 声 明2 : 原创博客请在转载时保留原文链接或在文章开头加上本人博客地址，否则保留追究法律责任的权 ......

深度学习是机器学习的一个分支，其核心思想是利用深层神经网络对数据进行建模和学习，从而实现识别、分类、预测等任务。在过去几年中，深度学习技术取得了许多突破性的成果，如在图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等领域中。 本文将简要介绍深度学习的基本原理，并使用Python中的TensorFlow库演 ......

因为jupyter默认在base环境中，所以需要在pytorch中配置jupyter。 进入pytorch环境之后使用“conda list”命令后会发现并没有“ipykernel”包。 在pytorch环境下安装必要包： conda install nb_conda_kernels # pytho ......

本文主要介绍机器学习中常见任务的API。 处理数据 PyTorch有两个处理数据的方式:torch.utils.data.DataLoader 和torch.utils.data.Dataset 。 Dataset存储样本及其相应的标签， DataLoader 在Dataset的外层用迭代器进行包装 ......

1、图像读取函数imread() 代码清单2-24 imread()函数的原型 cv::Mat cv::imread(const String & filename, int flags=IMREAD_COLOR ) filename：需要读取图像的文件名称，包含图像地址、名称和图像文件扩展名 fl ......