亚像素卷积第13页

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

卷积神经网络（CNN）概念简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。

IT古董·2025-01-25 10:08

【Python】 -- 趣味代码 - 圣诞树

设置画布：使用screensize设置画布背景为黑色，title设置窗口标题为"圣诞快乐"，setup设置画布大小为800x800像素。设置画笔：pencolor设置画笔颜

电科_银尘·2025-01-25 07:16

经典卷积网络算法-VGG16

目录前言TensorFlow2.x中的tf.keras.applications使用示例主要参数迁移学习TensorFlow2.x的优势VGG16前置理解：全连接池化层具体作用与1x1池化的区别使用场景示例与1x1池化的对比总结VGG16的原始结构全局平均池化层在VGG16中的应用1.替代全连接层2.优势修改后的VGG16结构示例修改后的模型结构对比原始VGG16和修改后的模型使用场景总结前言ti

終不似少年遊*·2025-01-25 03:47

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试简单介绍CNNCNN的基本结构卷积层（ConvolutionalLayer）：该层通过卷积操作提取输入数据的特征。

qzhqbb·2025-01-25 01:32

吃个橘子顺便看看【几何简化：体素化】的神奇功效

体素（Voxel）是“体积像素”的缩写，通常表示三维空间中的一个小立方体。通过将物体的表面和内部划分为这些小单元，体素化可以将复杂的几何形状简化为一组简单的立方体。

你一身傲骨怎能输·2025-01-25 00:32

使用python做出一只懒羊羊

importturtlet=turtle.Turtle()t.forward(100)#向前走100像素距离t.right(9

大G哥·2025-01-24 20:32

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

AI计算模式AI技术发展至今，主流的模型是深度神经网络模型。近20年来，神经网络模型经过多样化的发展，模型总体变得越来越复杂和庞大，对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构，降低模型的参数量，但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高，模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】

目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器（MLP）示例：2.前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks,FFNN）2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络

猿享天开·2025-01-24 16:52

P1 Pytorch入门实战——Pytorch实现mnist手写数字识别

如果我们把每一张图片中的像素转换为向量，则得到长度

今天补充能量了吗·2025-01-23 23:44

python 统计相同像素值个数

目录python统计相同像素值个数最大值附近的值python统计相同像素值个数importcv2importnumpyasnpimporttimefromcollectionsimportCounter

AI算法网奇·2025-01-23 23:08

【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入？

常见的任务包括：图像分类：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类，常见算法如ResNet、VGG。目标检测：在图像中定位并标注物体

认识祂·2025-01-23 18:04

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？

漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

OpenCV 笔记(25)：图像的仿射变换

1.几何变换图像的几何变换是指将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置，其实质是改变像素的空间位置，估算新空间位置上的像素值。

Java与Android技术栈·2025-01-23 08:22

OpenCV相机标定与3D重建(66)对立体匹配生成的视差图（disparity map）进行验证的函数validateDisparity()的使用

其主要功能是对计算出的视差值进行验证，确保相邻像素间的视差值

jndingxin·2025-01-23 04:24

OpenCV相机标定与3D重建(63)校正图像的畸变函数undistort()的使用

对于在源图像中没有对应像素的目的图像中的像

jndingxin·2025-01-23 04:17

学习记录：OpenMV 摄像头的一个简单示例，主要实现了对摄像头的基本设置和图像采集，并计算和显示采集图像的帧率。

首先，对摄像头进行初始化，包括重置、设置像素格式和帧大小，并等待设置生效。然后创建一个时间对象用于计算帧率。最后在一个无限循环中不断采集图像并打印出每秒采集的帧数。#此作品遵循MIT许可证授权。

DIY机器人工房·2025-01-22 21:23

QT开发技术【显示raw图像】

需要固定像素二、代码演示intnPixelWidth=ui->spinBox_PixelWidth->

增援未来章北海·2025-01-22 20:49

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

具体来说，梯度的类型和形状取决于模型的结构（例如，卷积神经网络、全连接网络等），以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展

清风AI·2025-01-22 17:26

DCGAN - 深度卷积生成对抗网络：基于卷积神经网络的GAN

深度卷积生成对抗网络（DCGAN，DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork）是生成对抗网络（GAN）的一种扩展，它通过使用卷积神经网络（CNN）来实现生成器和判别器的构建

池央·2025-01-22 11:02

24/11/4 算法笔记蛇形卷积

蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。

青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

我们表明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战中优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）,用于分割电子显微堆栈中的神经元结构。使用在透射光显微

城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

SingleShotMultiBoxDetector）摘要Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD（SingleShotMultiBoxDetector），这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型

L-含光承影·2025-01-22 10:52

光学变焦和数字变倍的区别，看完这篇文你就明白了！！！

光学变焦在放大图像时，像素总数保持不变，因此图像的分辨率和清晰度不会下降

云卓SKYDROID·2025-01-22 09:21

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我

T0uken·2025-01-22 07:03

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于

Super_Whw·2025-01-22 05:48

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要

YOLO大师·2025-01-22 05:14

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。

清风AI·2025-01-22 03:32

合并两个img栅格影像——arcgis

合并两个img格式栅格数据时，有时会被边缘的黑框覆盖，采用以下方法可解决此问题：因黑色背景的rgb值为0，0，0，在两个影像重合部位的像素选max（最大值）可避免提取黑色背景。

yngsqq·2025-01-22 02:54

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络

小仇学长·2025-01-22 01:48

深度学习学习笔记（第30周）

UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。

qq_51339898·2025-01-21 21:18

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。

TrustZone_·2025-01-21 16:31

MATLAB 均方根误差MSE、两图像的信噪比SNR、峰值信噪比PSNR、结构相似性SSIM

.tif');figure;%展示图像subplot(1,3,1);imshow(X);title('q1');subplot(1,3,2);imshow(Y);title('q2');%使得图像每个像素值为浮点型

lingllllove·2025-01-21 08:19

聊聊如何实现Android 放大镜效果

二、功能设计该功能的场景是在操作地图时，对于边缘的精细化操作（像素级别的）需要在放大

咖啡老师·2025-01-21 06:30

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。

挂科边缘·2025-01-20 23:49

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-20 22:47

2017-SIGGRAPH-Google,MIT-(HDRNet)Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancements

对于一张2维图片,在2维空间中增加了一维代表像素的强度slice操作(上采样)BilateralGuidedUpsampling这篇文章用双边网格实现图像的操作算子的加速。

WX Chen·2025-01-20 22:15

021：为什么是卷积呢？

卷积算法非常重要，但是为什么是卷积呢?在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。

董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术

郎轶诺·2025-01-20 20:55

Kylin入门教程

它通过预计算数据立方体来加速查询，使得复杂查询可以在亚秒级响应。本文将详细介绍Kylin的基本概念、安装与配置、基本操作及高级功能，帮助你全面掌握这款强大的数据分析工具。

-龙川-·2025-01-20 20:23

H266/VVC 帧间预测中 AMVR 技术

自适应运动精度AMVR最早的视频编码标准采用整数像素精度描述运动矢量，因此运动估计只能利用位于整数点位置的像素。但实际上物体的真实运动经常是连续的，采用整像素精度并不能很好的描述运动矢量。

码流怪侠·2025-01-20 17:30

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等