深度 目标halcon
基于Alexnet深度学习网络的ECG信号是否异常识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 ECG信号异常识别是医学领域中的重要研究方向之一。本文将从专业角度详细介绍基于Alexnet深度学习网络的ECG信号是否异常识别算法，包括实现步骤和数学公式的详细介绍。 一、算法概述 基于Alexnet深度学习网络的ECG信号是否异常识别算法包括以下步骤： 数据预处理：对原始ECG ......
深度丨Serverless + AIGC，一场围绕加速创新的升维布局
Serverless 在中国发展这些年，经历了高潮、低谷、现在重新回到大众视野。很多企业都非常感兴趣，部分企业开始大规模应用；也有一些企业对在生产环境真正落地跃跃欲试。 ......
[转]vue中的css深度选择器 :deep(<inner-selector>)、/deep/、>>>、::v-deep 到底是什么？
原文地址: vue中的css深度选择器 :deep(<inner-selector>)、/deep/、>>>、::v-deep 到底是什么？ - 掘金 vue中的css深度选择器 概念与作用 当 <style> 标签有 scoped 属性时，它的 CSS 只作用于当前组件中的元素，父组件的样式将不会 ......
深度学习（十三）——损失函数与反向传播
# 一、损失函数：Loss Function > 官网文档：[torch.nn — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#loss-functions) ## 1. Loss Function的作用 - ......
深度研究：ASEMI快恢复二极管APT60DQ20BG
编辑-Z 在众多电子元件中，快恢复二极管APT60DQ20BG因其独特属性和广泛应用，吸引了广大电子爱好者和工程师的目光。本文将为您进行全面、深入的剖析。 首先，我们需要理解APT60DQ20BG是什么。APT60DQ20BG是一种快恢复二极管。二极管作为一个电子元器件，具有允许电流仅在一个方向下流 ......
目标检测中的Map指标讲解
目标检测与图像分类不同，目标检测不仅要对检测出来的目标框正确分类，同时，还需要考虑目标框与target是否贴合。 首先我们需要知道几个常见指标： TP (True Positive):iou>0.5的检测框数量。在上图中，绿色的框表示GT，其中cat 0.9的红色框就是TP。 FP (False P ......
深度学习（十二）——神经网络：搭建小实战和Sequential的使用
# 一、torch.nn.Sequential代码栗子 > 官方文档：[Sequential — PyTorch 2.0 documentation](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Sequential.html#sequent ......
统计和小于目标的下标对数目
给你一个下标从 0 开始长度为 n 的整数数组 nums 和一个整数 target ，请你返回满足 0 nums, int target) { int count = 0; for(int i=0;i nums, int target) { int count = 0,index = 0; Coll ......
YOLO v5与双目测距结合，实现目标的识别和定位测距
### YOLO v5与双目测距结合，实现目标的识别和定位测距 - [1、首先安装YOLO v5](#1YOLO_v5_11) - [2、数据集的标定](#2_14) - [3、双目测距代码的单独运行调试](#3_17) - [4、YOLO v5与双目测距的代码的结合](#4YOLO_v5_20) ......
基于Alexnet深度学习网络的人脸识别算法matlab仿真
1.算法理论概述 一、引言 人脸识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以对人类面部特征进行自动识别和验证。近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的人脸识别算法也得到了广泛的应用。本文将介绍基于Alexnet深度学习网络的人脸识别算法，包括详细的实现步骤和数学公式。 二、Alexnet深度学习网 ......
深度学习（十一）——神经网络：线形层及其他层介绍
主要介绍神经网络线性层的计算，即torch.nn.Linear的原理及应用。并插入一些神经网络的其他层介绍，及调用pytorch中网络模型的方法。 ......
【深度相机调研（精简）】excel表格 22/11/15
序号 ZHI Sensor D132 深度技术 公司 1280 × 1024（红外图） 彩图分辨率和帧率 视场角HVD 工作距离 深度精度 结构光类型 其他 1 Realsense455 双目 Intel 精度 0.1-0.56mm（≤ 1.17FPS） 86 X 57 X 95 0.4-10m 散 ......
深度学习中上下文信息、全局信息、长距离依赖、粒度等概念
上下文信息 (context)：指与目标像素周围相关像素的信息，即邻域信息，可用于增强图像的细节和边缘，提高图像处理和识别的性能； 全局信息 (global)：指整张图像的信息，能够捕捉到图像整体的宏观特征，如图像的整体亮度、对比度等，对于图像分类和图像生成任务比较重要； 长距离依赖 (long d ......
C# OCR光学识别深度学习框架PaddleOCRSharp使用介绍
PaddleOCRSharp 是一个基于 PaddlePaddle 深度学习框架的 OCR（光学字符识别）库的 C# 封装。它提供了一种方便的方式来进行文字检测、文本识别和版面分析等任务。下面是 PaddleOCRSharp 的使用方法的详细介绍： 一、安装 PaddleOCRSharp Paddl ......
【pytorch】目标检测：一文搞懂如何利用kaggle训练yolov5模型
笔者的运行环境：python3.8+pytorch2.0.1+pycharm+kaggle。yolov5对python和pytorch版本是有要求的，python>=3.8，pytorch>=1.6。yolov5共有5种类型n\s\l\m\x，参数量依次递增，对训练设备的要求也是递增。本文以yolo ......
【人工智能】深度学习框架值TF入门-模型保存与加载
资料：https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/save_and_load#%E9%80%89%E9%A1%B9 ## Keras的方式 > Keras版本模型保存与加载 ### 函数 保存模型权重：`model.save_weights` 保存HDF ......
JVM内存模型深度剖析与优化
JDK体系结构 Java语言的跨平台特性 JVM整体结构及内存模型 二、JVM内存参数设置 Spring Boot程序的JVM参数设置格式(Tomcat启动直接加在bin目录下catalina.sh文件里)： java ‐Xms2048M ‐Xmx2048M ‐Xmn1024M ‐Xss512K ‐ ......
【LuoGu 1363】幻象迷宫——深度优先搜索 + 读题
# 幻象迷宫 ## 题目背景 （喵星人 LHX 和 WD 同心协力击退了汪星人的入侵，不幸的是，汪星人撤退之前给它们制造了一片幻象迷宫。） WD：呜呜，肿么办啊…… LHX：momo...我们一定能走出去的！ WD：嗯，+U+U！ ## 题目描述 幻象迷宫可以认为是无限大的，不过它由若干个 $N\t ......
DeepSort：基于检测的目标跟踪的经典
本文来自公众号“AI大道理” DeepSORT在SORT的基础上引入了深度学习的特征表示和更强大的目标关联方式，有效地减少了身份切换的数量，缓解了重识别问题。 添加图片注释，不超过 140 字（可选） 1、DeepSORT简介 DeepSORT的主要思想是将目标检测和目标跟踪两个任务相结合。首 ......
【pytorch】目标检测：新手也能彻底搞懂的YOLOv5详解
YOLOv5是Glenn Jocher等人研发，它是Ultralytics公司的开源项目。YOLOv5根据参数量分为了`n、s、m、l、x`五种类型，其参数量依次上升，当然了其效果也是越来越好。从2020年6月发布至2022年11月已经更新了7个大版本，在v7版本中还添加了语义分割的功能。本文以YO ......
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度（简单）
题目：  ``` class Solution { public: void traversal(TreeNode* ......
深度学习（Lenet网络）
业余时间重新学习一下深度学习，先从基础网络开始，一点一点积累。 Lenet网络模型： 下面程序中输入的数据是28*28的，结构和原始稍微有点不一样。 训练代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from t ......
初识目标检测
# 初识目标检测 ## 什么是目标检测？ 在图像或视频中，找到目标位置并进行分类。 早期的目标检测模型是通过集成一系列手工设计的特征提取器来构造的，速度慢、精度低、跨域性能差。 ## 目标检测的目的 检测出图像中所有实例的类别，并用一个轴对称的矩形框大致给出实例的位置。检测器应当识别出所有的实例，并 ......
SRE方法论之服务质量目标
为了量化客户对服务可靠性的期望，找到客户对可靠性满意的点，我们需要制定针对用户的服务质量目标，并且努力去达到这个质量目标。在这个过程中，我们需要定义一些服务质量指标（SLI）、服务质量目标（SLO），以及服务质量协议（SLA）。这三项分别是指该服务最重要的一些基础指标、这些指标的预期值，以及当指标不 ......
真知灼见｜鲸图知识图谱平台，助力金融业务深度洞察（下）
导语 大数据时代的背景下，数据早就成为数字经济重要的生产资料。对数据的挖掘能力成为企业数字化转型的驱动力。就金融行业来说，如果经营和管理方式跟不上大数据时代的发展脚步就会使得数据价值无法得到充分发挥。知识图谱作为一个结合了知识存储、知识表示和知识推理的综合数据平台，应用到金融业务上可以很好地与传 ......
【pytorch】目标检测：YOLO的基本原理与YOLO系列的网络结构
利用深度学习进行目标检测的算法可分为两类：two-stage和one-stage。two-stage类的算法，是基于Region Proposal的，它包括R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN；one-stage类的算法仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置，它包 ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例6：CNN模型预测性别与年龄
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......
OpenCV3.3深度神经网络DNN模块 实例7：GOTURN模型实现视频对象跟踪
1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/dnn.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::dnn; 7 using namespac ......