卷积滤波

Halcon滤波器sobel_amp算子

Halcon滤波器sobel_amp算子Halcon提供了大量的边缘滤波器，最常用的是Sobel滤波器。它是一种经典的边缘检测算子，速度和效率都非常令人满意。
看海听风心情棒·2024-08-30 11:31

[Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing

以卷积神经网络（CNN）为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据（structureddata）十分有效，例如，图像和体素数据。
风中摇曳的小萝卜·2024-08-30 06:01

卷积核的作用

卷积核通过与图像的局部区域进行点积操作来提取特征。不同的卷积核可以检测不同类型的特征，例如边缘、角点、纹理等。因为共享权重，所以具有平移不变性。通过卷积和池化操作，可以降低输入图像的空间维度。
melonbo·2024-08-29 23:45

爆改YOLOv8|利用可改变核卷积AKConv改进yolov8-轻量涨点

1，本文介绍AKConv（可改变核卷积）是一种改进的卷积操作方法，其核心在于动态调整卷积核的形状和大小。
不想敲代码！！！·2024-08-29 22:37

常见的 滤波法

序号大类名称方法优点缺点适用范围函数名1克服大脉冲干扰的数字滤波法限幅滤波法Limitingfilteringmethod1、根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）2、每次检测到新值时判断
匠在江湖·2024-08-29 16:59

Halcon经典的边缘检测算子

它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个
看海听风心情棒·2024-08-29 09:12

概率论中的卷积公式

目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么？多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题，例如信号处理中的噪声消除？
Ctrl+CV九段手·2024-08-29 09:10

DeepArt——AI美术创作工具，能够帮助生成视觉内容

它的核心技术主要依赖于深度卷积神经网络（CNN）和风格迁移算法，能够将著名艺术作品的风格应用到用户的照片或图像上，从而创造出独具特色的艺术效果。
爱研究的小牛·2024-08-29 05:12

一次消谐器：类型与选择

2.电容型消谐器：电容型消谐器通过在电路中引入电容来对谐波进行滤波，从而消除谐波。
bdzhongbang123·2024-08-29 04:36

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
程序辅导帮·2024-08-28 23:57

Python深度学习：构建下一代智能系统

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。
2401_83402415·2024-08-28 10:04

基于协同滤波推荐算法的图书管理系统

目录一、项目概述二、技术框架三、功能设计四、数据库设计五、项目截图六、技术文档一、项目概述Hi，大家好，今天分享的项目是《基于协同滤波推荐算法的图书管理系统》，对用户登录注册、图书推荐、图书管理、用户信息进行管理
Sweican·2024-08-28 08:24

卷积神经网络-解释1

[翻译]神经网络的直观解释2017/07/2717:36这篇文章原地址为AnIntuitiveExplanationofConvolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络的讲解非常通俗易懂
weixin_33749242·2024-08-27 17:15

见过最好的神经网络CNN解释

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要？卷积神经网络（ConvNets或者CNNs）属于神经网络的范畴，已经在诸如图像识别和分类的领域证明了其高效的能力。
罗晨晖·2024-08-27 17:44

基于深度学习的手势识别系统

需求分析2.1要求（1）用Python语言实现程序设计；（2）初识深度学习和图像处理技术;（3）了解深度神经网络（DeepNeuralNetworks，简称DNN）相关知识;（4）【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型
毕设宇航·2024-08-27 09:53

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention

时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测VMD-TCN-BiLSTM-Attention文章目录前言时序预测|基于变分模态分解-时域卷积-双向长短期记忆-注意力机制多变量时间序列预测
机器不会学习CL·2024-08-27 08:13

基于白鲸优化算法(BWO)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.白鲸优化算法（BWO）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（Attention）三、模型构建与优化
科研_研学社·2024-08-27 06:33

基于鲸鱼优化算法(WOA)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、算法介绍1.鲸鱼优化算法(WOA)2.CNN（卷积神经网络）3.BiGRU（双向门控循环单元）4.Attention机制三、模型构建与优化1.模型结构
程序辅导帮·2024-08-27 06:00

基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法（RIME）2.卷积神经网络（CNN）3.双向门控循环单元（BiGRU）4.注意力机制（AttentionMechanism
创新优化代码学习·2024-08-27 05:57

【YOLOv10改进[Conv]】感受野注意力卷积RFAConv（2024.3）| 使用RFAConv 改进C2f + 含全部代码和详细修改方式

本文将进行使用RFAConv改进C2f，助力YOLOv10目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：
Jackilina_Stone·2024-08-26 19:17

打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍

以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述：1.算法实现-深度学习框架：打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型，这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。
LNTON羚通·2024-08-26 17:04

深度学习--Transformer和BERT区别详解

与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）不同，Transformer完全摒弃了循环和卷积结构，依赖于自注意力机制和并行化的处理方式，极大地提高了模型的训练效率和效果。
Ambition_LAO·2024-08-26 08:36

YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10结合全新多尺度动态增强注意力机制DSAttention(全网独家创新)

(2).多尺度信息融合：该机制引入了多尺度卷积操作，包括不同大小的卷积核（如5x5、1x7
小李学AI·2024-08-26 07:27

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

传统的卷积神经网络在提取语义信息时，只能通过固定尺度的卷积核进行操作，因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。
m0_55576290·2024-08-26 06:22

基于卷积神经网络与双向门控循环单元CNN-BiGRU的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、CNN-BiGRU模型概述三、基于CNN-BiGRU的风电功率预测模型构建四、研究优势与挑战优势：挑战：五、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，
qq_551705769·2024-08-26 02:28

用OPENCV C++ 代码实现 检测图片是否有马赛克

检测图片是否有马赛克可以使用OpenCV的滤波器和图像处理功能。
南风寺山·2024-08-25 04:10

cnn卷积神经网络反向传播,卷积神经网络维度变化

卷积神经网络是如何反向调整参数的？
阳阳2013哈哈·2024-08-25 03:08

基于matlab的深度学习案例及基础知识专栏前言

一、基于matlab的深度学习案例1.1、matlab:基于模板匹配的车牌识别_阐述基于模板匹配的车牌识别的字符识别-CSDN博客1.2、基于卷积神经网络(CNN)的车牌自动识别系统(
逼子歌·2024-08-24 23:40

新书上架 | 《智能计算系统：从深度学习到大模型（第2版）》重磅上市！

欢迎关注博主Mindtechnist或加入【智能科技社区】一起学习和分享Linux、C、C++、Python、Matlab，机器人运动控制、多机器人协作，智能优化算法，滤波估计、多传感器信息融合，机器学习
Mindtechnist·2024-08-24 16:31

Python(PyTorch)物理变化可微分神经算法

要点使用受控物理变换序列实现可训练分层物理计算|多模机械振荡、非线性电子振荡器和光学二次谐波生成神经算法验证|训练输入数据，物理系统变换产生输出和可微分数字模型估计损失的梯度|多模振荡对输入数据进行可控卷积
亚图跨际·2024-08-24 07:35

opencv处理图片（实战指南）

它拥有众多的图像处理和计算机视觉功能，包括各种常用的图像处理技术，如滤波、边缘检测、特征提取等。
富士达幸运星·2024-08-24 05:50

【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

1.torch.backends.cudnn.benchmark在PyTorch中，torch.backends.cudnn.benchmark是一个配置选项，用于在运行时自动选择最优的卷积算法，以提高计算效率
读思辨·2024-08-23 15:49

惯导系统静止初始化方法与代码实现并在gazebo中测试

前言在进行GPS加IMU的组合导航或者Lidar加IMU的组合导航时，用EKF或者ESKF的滤波方法时，需要提前知道惯导的测量噪声、初始零偏、重力方向等信息。
古月居GYH·2024-08-23 14:43

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计算机毕业设计大全·2024-08-23 11:05

手把手教你OpenCV库常用函数及基础用法

imgproc：包含图像处理函数，如阈值处理、滤波、边缘检测、形态学操作、直方图处理等。highgui：提供了一些图形界面相
今夕是何年，·2024-08-23 06:57

【PyTorch】（三）----搭建卷积神经网络

该系列笔记主要参考了小土堆的视频教程，传送门：P1.PyTorch环境的配置及安装（ConfigurationandInstallationofPyTorch)【PyTorch教程】_哔哩哔哩_bilibili涉及到的文件/数据集网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1aZmXokdpbA97qQ2kHvx_JQ?pwd=1023提取码：1023在前面的两篇文章中，我们学会了
麦田里的稻草人w·2024-08-23 04:42

Datawhale AI夏令营第四期魔搭- AIGC文生图方向 task03笔记

2,深度学习基础：熟悉神经网络、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习模型的基本原理。
汪贤阳·2024-08-22 11:30

【人工智能】Python融合机器学习、深度学习和微服务的创新之路

机器学习的演变与创新2.1机器学习的历史回顾2.2传统机器学习算法的优势与不足2.3新兴机器学习算法的探索与应用2.4️案例分析：机器学习在推荐系统中的应用3.深度学习：突破传统的限制3.1深度学习的起源与发展3.2卷积神经网络
C_GUIQU·2024-08-22 09:53

DCGAN中的生成器和识别器代码详解

#DCGAN中的生成器我自己写的有一个封装好的用于生成器和识别器的卷积操作但是在这个代码中我没有使用我自己的代码#原因想绍一下tensorflow自带的函数所以找了一个以前在书上的代码申明一下这个不是原创但是原来代码中有几处不符合
YYLin-AI·2024-03-28 14:16

Kalman滤波参数、调整原则

1.Q、P、R关系P的迭代为P=QTPQ；R为观测的协方差；状态延时高，说明收敛速度慢。估计参数P越大，收敛的越快。测量误差R越小，收敛的越快。调整这两个参数即可，从状态更新上说，测量误差越小，估计参数误差越大，说明我们越相信测量值，自然收敛的快。缺点就是会让系统变化过快，如果测量值更加不准，则精度会下降，系统不够稳定。2.K与Q、R关系k~Q/(R+Q)P0/(Q+R)，收敛的快慢程度。总结下自
Terry Cao 漕河泾·2024-03-19 09:50

线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现

案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效
科学的N次方·2024-03-18 07:13

Pytorch nn.Module

Conv2d:二维卷积层。RNN,LSTM,GRU:循环神经网络层，分别对应简单RNN、长短时记忆网络（LSTM）、门
霖大侠·2024-03-16 15:53

计算机设计大赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4
iuerfee·2024-03-16 11:17

Canny详解

Canny边缘检测的步骤：高斯滤波（GaussianBlur）：Canny边缘检测首先对图像进行高斯平滑处理，以减少图像中的噪声。
kxg916361108·2024-03-15 06:31

EKF+PF的MATLAB例程

EKF+PF扩展卡尔曼滤波与粒子滤波的MATLAB程序，有中文注释程序源码%EKF+PF效果对比%author:Evand%作者联系方式：[email protected]（除前期达成一致外，咨询需付费
Evand J·2024-03-15 04:29

PyTorch 实现图像卷积和反卷积操作及代码

你好，我是郭震在深度学习中，尤其是在处理图像相关任务时，卷积和反卷积（转置卷积）都是非常核心的概念。它们在神经网络中扮演着重要的角色，但用途和工作原理有所不同。
算法channel·2024-03-13 01:19

用自编码器检测小波散射异常 MATLAB

小波散射LSTM自编码器卷积自编码器卷积自编码器比LSTM自编码器快！
闪闪发亮的小星星·2024-03-11 03:59

Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像

基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中，我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。
AI technophile·2024-03-09 18:48

基于二阶卡尔曼滤波的陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量

★基于陀螺仪及加速度计信号融合的姿态角度测量1、系统组成本文所采用的姿态角度测控系统主要由加速度计、陀螺仪、微控制器、滤波电路、电机调速器、无刷电机等部分组成.姿态检测系统的硬件平台如图1,由微处理器对陀螺仪
星e雨·2024-03-08 01:52

深度学习的一个完整过程通常包括以下几个步骤

选择模型架构：根据问题的性质选择适当的深度学习模型架构，如卷积神经网络（
longerVR·2024-03-08 00:21
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