卷积滤波第24页

图像处理-像素位置的一阶导数和二阶导数

图像处理-像素位置的一阶导数和二阶导数空间卷积是一种图像处理中常用的技术，用于计算图像中每个像素位置的一阶导数和二阶导数。在这里将解释如何使用卷积操作来实现这些导数的计算。

Persus·2024-01-16 06:38

Kalman Filter in SLAM (7) ——Error-state Iterated Kalman Filter (EsIKF, 误差状态迭代卡尔曼滤波)

文章目录1.EsKF和IEKF公式回顾1.1.EsKF误差状态卡尔曼滤波方程1.2.IEKF迭代扩展卡尔曼滤波方程2.EsIKF公式推导2.1.预测公式2.2.校正公式2.2.1.误差状态观测方程2.2.2

Cc1924·2024-01-16 06:43

李沐之使用块的网络VGG

目录1.VGG2.代码实现1.VGGn层是指可以有N个窗口3*3，填充为1的卷积层。有m个通道，这里输入和输出都是一样的。VGG就是替换掉AlexNet整个卷积层的架构。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:12

网络中的网络 NiN

目录1.NiN2.代码1.NiN卷积层的参数等于输入的通道数*输出的通道数乘以窗口的平方，然而全连接层的参数的大小等于输入的通道乘以图片的大小乘以输出的通道数。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:12

（四）卷积神经网络 -- 9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

9.1Inception块GoogLeNet中的基础卷积块称作Inception块。与上一节介绍的

Fiona-Dong·2024-01-16 06:12

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）

一、含并行连结的网络GoogLeNet/InceptionV31、卷积层个数超过了100层，怎么选择最好的卷积层超参数2、GoogleLeNet全要首先，输入和输出等高等宽其次，不同的路径3、白色的1*

hlllllllhhhhh·2024-01-16 06:41

OpenCV-25sobel算子（索贝尔算子）

前面所提到的滤波都是用于降噪的，去掉噪声，而算子是用来找边界，来识别图像的边缘。一、概念边缘是像素值发生跃迁的值，是图像的显著特点之一，在图像特征提取，对象检测，模式识别等方面都有重要的作用。

一道秘制的小菜·2024-01-16 06:38

含并行连结的网络（GoogLeNet）

GoogLeNet也大量使用1*1卷积，把它当作全连接用。V3耗内存比较多，计算比较慢，但是精度比较准确。

sendmeasong_ying·2024-01-16 06:08

【论文分享】TCCT: Tightly-coupled convolutional transformer on time series forecasting

TCCT:时间序列预测的紧耦合卷积Transformer提高Transformer的效率和增强局部性，将Transformer与CNN进行了不同程度的结合。

Holy姜姜·2024-01-16 06:58

运动模型非线性扩展卡尔曼跟踪融合滤波算法（Matlab仿真）

卡尔曼滤波的原理和理论在CSDN已有很多文章，这里不再赘述，仅分享个人的理解和Matlab仿真代码。

奔袭的算法工程师·2024-01-16 04:18

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

1.1网络构建思路1.网络种类：MLP通常来说在对于图片的分类上，卷积神经网络（CNN）应用更为广泛且效果更好，但是鉴于目前只了解了MLP，那么请允许我用MLP

佩瑞·2024-01-16 02:33

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention

机器学习之心·2024-01-16 02:10

现代控制理论基础

在学习卡尔曼滤波、粒子滤波、隐马尔可夫模型时候，经常会提到状态方程的概念，这边联想到当时学习过的一门课程现代控制理论，这边就简单回顾一下吧。在回顾之前，串联下高等数学中微分方程的知识点。

竹叶青lvye·2024-01-16 01:29

数字图像处理及matlab实现第三版相关概念总结

目录前言一、图像处理基础1.概述2.数字图像处理的基础3.图像基本运算4.图像变换二、图像处理技术5.图像增强5.1基于直方图处理的图像增强5.1.1直方图的均衡化5.1.2直方图的规定化5.2空间域滤波增强

linqwer1·2024-01-16 01:32

Halcon轮廓的生成

Halcon轮廓的生成Halcon轮廓的生成最常用的是edges_sub_pix算子，在该算子中可以选择不同的滤波器类型，最常见的滤波器有canny和lanser2。

electrical1024·2024-01-15 21:27

Kalman_Filter卡尔曼滤波器计算，陀螺仪卡尔曼滤波角度估算及代码

目录1.向量轴的空间角度角度计算2.正态分布3.方差、协方差4.卡尔曼公式计算4.1状态空间方程4.2协方差矩阵4.3卡尔曼增益4.4状态更新方程4.5协方差更新方程5.陀螺仪卡尔曼滤波完整代码1.向量轴的空间角度角度计算以横滚角为例

LuDvei·2024-01-15 21:15

《动手学深度学习》学习笔记第10章注意力机制

有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺《动手学深度学习》学习笔记第4章多层感知机《动手学深度学习》学习笔记第5章深度学习计算《动手学深度学习》学习笔记第6章卷积神经网络

北方骑马的萝卜·2024-01-15 19:13

基于Python实现地标景点识别

目录前言简介地标景点识别的背景地标景点识别的原理卷积神经网络（CNN）的基本原理地标景点识别的工作流程使用Python实现地标景点识别的步骤数据收集数据预处理构建卷积神经网络模型模型训练参考文献前言简介地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用

摔跤猫子·2024-01-15 19:52

基于反卷积方法的重大突破：结构光系统中的测量误差降低3倍

作者：小柠檬|来源：3DCV在公众号「3DCV」后台，回复「原论文」可获取论文pdf结构光三维测量技术在工业自动化、逆向工程和图形学领域越来越受欢迎。然而，现有的测量系统在成像过程中存在不完美，会导致在不连续边缘周围出现测量误差。这种误差被称为“不连续引起的测量伪影”（DMA）。现有的DMA减小方法需要准确检测所有边缘，但在边缘模糊的情况下很难实现。同时，误差区域中的校正数据严重依赖于其最近的未受

3DCV·2024-01-15 17:46

数据压缩实验——MPEG音频编码实验

目录实验原理MPEG-1AudioLayerII编码器原理基本思想两条线时-频分析的矛盾心理声学模型MPEG-1音频编码器框架图MPEG-1声音的主要性能多相滤波器组心理声学模型比特分配器装帧实验要求程序分析调试及实验结果输出音频的采样率和目标码率输出某个数据帧所分配的比特数

qq_43310997·2024-01-15 17:29

深度CV基础——图像噪声和滤波

一，图像噪声1.图像噪声的概念：图像噪声是图像在获取或是传输过程中受到随机信号干扰，妨碍人们对图像理解及分析处理的信号。很多时候将图像噪声看做多维随机过程，因而描述噪声的方法完全可以借用随机过程的描述，也就是使用随机过程的描述，也就是用它的高斯分布函数和概率密度分布函数。图像噪声的产生来自图像获取中的环境条件和传感元器件自身的质量，图像在传输过程中产生图像噪声的主要因素是所用的传输信道受到了噪声的

徐kun按门铃·2024-01-15 17:29

卡尔曼滤波笔记

文章目录前言1.公式2.实验总结前言最近项目开发上需要用到卡尔曼滤波对GPS、IMU、里程计进行融合定位，本文主要记录对卡尔曼滤波的学习与理解。1.公式卡尔曼滤波主要由下列五个公式组成。

集贤楼食堂堂主·2024-01-15 17:59

传感数据分析——小波滤波

传感数据分析——小波滤波文章目录传感数据分析——小波滤波前言一、运行环境二、Python实现总结前言小波滤波算法是一种基于小波变换的滤波方法，其核心思想是将信号分解成不同的频率成分，然后对每个频率成分进行独立的处理

Persist_Zhang·2024-01-15 17:55

对 pcl::StatisticalOutlierRemoval 滤波器的理解

对pcl::StatisticalOutlierRemoval滤波器的理解注：以下内容基于与GPT-4的交流并结合个人理解整理而成。若有描述不准确或模糊之处，欢迎指正。

Smile Hun·2024-01-15 16:36

航天民芯一级代理-技术支持-一站式配单 MT9284-28J LED驱动芯片

优化运行频率可以高效地满足LC滤波器值小、低运行电流的要求。内部软启动功能可以减少冲入电流。小包装类型为节省PCB空间和总BOM成本提供了最好的解决

深圳市润泽芯电子有限公司·2024-01-15 14:28

Halcon滤波器derivate_gauss 算子

Halcon滤波器derivate_gauss算子derivategauss算子不仅可以提取图像边缘，还有以下功能。（1）平滑图像。（2）边缘检测：提取图像的边缘。（3）角点检测：检测图像上的角点。

electrical1024·2024-01-15 12:54

Halcon滤波器 laplace 算子

Halcon滤波器laplace算子使用laplace算子对图像进行二次求导，会在边缘产生零点，因此该算子常常与zero_crossing算子配合使用。求出这些零点，也就得到了图像的边缘。

electrical1024·2024-01-15 12:51

基于Matlab实现无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪论文实验报告皆可参考

matlab科研助手·2024-01-15 12:54

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab实现论文程序新手专用

Matlab科研辅导帮·2024-01-15 12:23

【船舶控制】基于无源滤波器实现风浪环境下的船舶滤波跟踪附Matlab代码

机器学习之芯·2024-01-15 12:53

【转载】用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

继卷积神经网络（CNN）掀起深度学习的浪潮后，生成对抗网络（GAN）逐渐成为了计算机

dopami·2024-01-15 11:11

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator

okimaru·2024-01-15 10:28

LeNet-5（用于手写体字符识别）

结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层每层有多个FeatureMap（每个FeatureMap有多个神经元）FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征各层参数详解

okimaru·2024-01-15 10:27

geemap学习笔记046：线性卷积--低通滤波器和拉普拉斯算子

前言本节的主要的内容是介绍earthengine中的线性卷积，主要的函数是image.convolve()，主要的操作包括低通滤波器和拉普拉斯算子。

静观云起·2024-01-15 09:51

geemap学习笔记047：边缘检测

前言边缘检测适用于众多的图像处理任务，除了上一节[[geemap046：线性卷积–低通滤波器和拉普拉斯算子|线性卷积]]中描述的边缘检测核之外，EarthEngine中还有几种专门的边缘检测算法。

静观云起·2024-01-15 09:42

匹配滤波器的仿真——线性调频信号

1.使用线性调频信号的原因线性调频信号的特点在于频率会随时间变化，所以作为测试信号可以测试不同频率的状态。2.从一般信号推导出线性调频信号的时域表达式推导原则：根据频率随时间变化的特点就可以推导出线性调频信号的时域表达式。对于一个一般信号，其表达式为x(t)=Acos⁡(ω0t+ϕ)x(t)=A\cos(\omega_0t+\phi)x(t)=Acos(ω0t+ϕ)。从这个表达式中得到相位是θ(t

IT说·2024-01-15 08:42

机器学习 | 卷积神经网络

机器学习|卷积神经网络实验目的采用任意一种课程中介绍过的或者其它卷积神经网络模型（例如LeNet-5、AlexNet等）用于解决某种媒体类型的模式识别问题。

rookiexiong·2024-01-15 08:23

机器学习周报第28周

目录摘要Abstract一、文献阅读1.题目：2.摘要3.问题描述4.过去方案5.论文方案6.论文模型7.相关代码摘要本周阅读了一篇混沌时间序列预测的论文，论文模型主要使用的是时间卷积网络（TemporalConvolutionalNetwork

Ramos_zl·2024-01-15 08:49

Pytorch中的标准维度顺序

这种维度顺序在处理图像数据时特别常见，尤其是在使用卷积神经网络（CNN）时。例如，一个包含64张RGB图像（每张图

实名吃香菜·2024-01-15 07:49

经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）

该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数

才能我浪费·2024-01-15 07:37

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-BiLSTM变分模态分解结合时间卷积双向长短期记忆神经网络多变量光伏功率时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2024-01-15 07:00

神经网络与深度学习（五）——人工神经网络和卷积神经网络

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN)，是目前各种神经网络的基础，其构造是仿造生物神经网络，将神经元看成一个逻辑单元，其功能是用于对函数进行估计和近似，是一种自适应系统，通俗的讲就是具备学习能力。其作用，目前为止就了解到分类。其目的就是在圈和叉之间画出

吴丞楚20012100032·2024-01-15 06:08

自学习算法

3.模型训练：使用各种深度学习模型进行训练，如卷积神经网络、循

.:::.·2024-01-15 04:26

飞桨day-02 卷积神经网络十二生肖识别实战

Day02-十二生肖实践作业paddle深度学习万能公式一、问题定义十二生肖分类的本质是图像分类任务，我们采用CNN网络结构进行相关实践。二、数据准备1、解压数据集我们将网上获取的数据集以压缩包的方式上传到aistudio数据集中，并加载到我们的项目内。在使用之前我们进行数据集压缩包的一个解压。!unzip-q-odata/data68755/signs.zip2、标注数据集首先我们来看一下解压后

我是竹子丫·2024-01-15 04:22

高光谱分类论文解读分享之基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类

IEEETGRS2021：基于形态卷积神经网络的高光谱影像分类题目MorphologicalConvolutionalNeuralNetworksforHyperspectralImageClassification

曦曦逆风·2024-01-15 04:16

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。

爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

逆变器之推挽谐振

首先把前级推挽电路分成几个模块：方波发生器、谐振LC、整流滤波以及负载。

去去隔烟霞·2024-01-14 23:17

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。

还有你Y·2024-01-14 22:03

自然语言处理学习笔记（通俗白话）

自然语言处理学习笔记1，Transformer2，注意力机制3，卷积网络为什么要用多个卷积核进行图像处理？

小威程序员·2024-01-14 22:13

USB micro输入口中三个问题详解——差分信号、自恢复保险丝SMD1210P050TF、电容滤波

前言：本文对USBmicro输入口中遇见的三个问题进行详解：差分信号、自恢复保险丝SMD1210P050TF、电容滤波目录：差分信号自恢复保险丝SMD1210P050TF电容滤波如下图，USB为U-F-M5DD-Y

阿齐Archie·2024-01-14 20:31

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