图像局部特征

海思媒体处理平台架构分析

1.系统架构编辑2.海思媒体处理平台架构编辑主要分为：视频输入（VI）：VI模块捕获视频图像，可对其做剪切、去噪等处理，并输出多路不同分辨率的图像数据。

·2025-02-02 02:29

matlab神经网络遥感反演,基于BP神经网络的盐渍土盐分遥感反演模型研究

采用遥感技术和BP神经网络技术,结合野外实测的盐渍土光谱特征和实验室化验的土壤含盐数据,对盐渍土盐分的遥感反演进行了模型的设计与编程实现。

老许的花开·2025-02-02 01:24

【Python报错】已解决NameError: name ‘Image‘ is not defined

解决Python报错：NameError:name‘Image’isnotdefined在使用Python进行图像处理时，我们经常使用Pillow库（PIL的一个分支）。

云天徽上·2025-02-02 01:22

大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）

赵钰老师·2025-02-02 01:50

【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用：从基础到【AI大模型】

目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三

小李很执着·2025-02-01 23:43

【3D目标检测】YOLO3D 基于图像的3D目标检测算法

参考文档：https://ruhyadi.github.io/project/computer-vision/yolo3d/代码：https://github.com/ruhyadi/yolo3d-lightning本次分享将会从以下四个方面展开：物体检测模型中的算法选择单目摄像头下的物体检测神经网络训练预测参数的设计模型训练与距离测算1.物体检测模型中的算法选择物体检测（ObjectDetect

BILLY BILLY·2025-02-01 23:40

Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别

-优点：能够更好地理解输入文本的语义和上下文信息，适合需要特征提取的任务。-缺点：无法直接生成文本输出。-代表模型：BERT、RoBERTa、ALBERT等。

阿牛牛阿·2025-02-01 23:40

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-01 21:56

自定义数据集使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测，对预测结果计算精确度和召回率及F1分数

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,precision_score,recall_score,f1_score#定义数据：x_data是特征

〖是♂我〗·2025-02-01 21:54

使用PaddlePaddle实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载

importpaddleimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt2.加载自定义数据集假设有一个CSV文件custom_dataset.csv，其中包含特征

Luzem0319·2025-02-01 21:51

【OpenCV-Python】——图像变换&色彩空间变换&几何变换&图像模糊（滤波）&阈值处理&形态变换

目录前言：1、色彩空间变换1.1RGB色彩空间1.2GRAY色彩空间1.3YCrCb色彩空间1.4HSV色彩空间2、几何变换3、图像模糊3.1均值滤波3.2高斯滤波3.3方框滤波3.4中值滤波4、阈值处理

柯宝最帅·2025-02-01 20:51

不同物体运动方向的检测-python

方法优点适用场景缺点光流法实时性强、支持稠密方向分析视频流中物体整体运动对背景复杂场景鲁棒性差特征点跟踪精确捕捉局部运动特征点明显的物体特征点丢失影响结果帧间差分简单快速，适合实时检测背景稳定、低复杂度场景对噪声和阴影敏感深度摄像头三维方向检测

人工智能专属驿站·2025-02-01 20:49

OpenCV中投影变换的代码实现

目录引言技术背景变换过程完整代码展示运行结果引言投影变换是计算机视觉和图像处理领域中常用的技术之一。

AI_dataloads·2025-02-01 20:46

《OpenCV》——图像透视转换

图像透视转换简介在OpenCV里，图像透视转换属于重要的几何变换，也被叫做投影变换。下面从原理、实现步骤、相关函数和应用场景几个方面为你详细介绍。

Kai HVZ·2025-02-01 20:44

ArkTS编程规范

文章目录目标和适用范围规则来源章节概览代码风格编程实践术语和定义总体原则命名类名、枚举名、命名空间名采用UpperCamelCase风格变量名、方法名、参数名采用lowerCamelCase风格常量名、枚举值名采用全部大写，单词间使用下划线隔开避免使用否定的布尔变量名，布尔型的局部变量或方法需加上表达是非意义的前缀格式使用空格缩进

RZer·2025-02-01 19:38

有没有想过云图片不是百分百可以正确加载？

前言我在使用cloudinary（一个云图像/视频平台）的时候发现一个潜在问题：有时候获取图片地址的时候初次获取是无法正确获取到的，必须刷新一次或多次才能正确获取到图片，但是浏览器只会加载一次图片，这就会导致图片即使存在也无法正确加载从而被备用图片替换

Mebius1916·2025-02-01 18:02

StarRocks实战——表设计规范与监控体系

目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一：主键表内存优化1.4.2

吵吵叭火·2025-02-01 17:53

Python代码实现图像增强（线性变换、对数变换(1)，Python高级开发面试题

效果：2.对比度拉伸代码：importcv2importimutilsimportnumpyasnpimage=cv2.imread(‘E:/city.PNG’)image=cv2.imread(‘E:/city.PNG’)gray_img=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)在灰度图进行分段线性对比度拉伸此种方式变换函数把灰度级由原来的线性拉伸到整个范围[

2401_84181911·2025-02-01 16:45

3D图形学与可视化大屏：渲染管线的概念、作用、各个阶段介绍。

一、渲染管线的概念渲染管线是指在3D图形学中，将3D场景转换为2D图像的一系列处理过程。

大美工控设计师·2025-02-01 16:14

python图像差分法目标检测_OpenCV实现帧差法检测运动目标

今天的目标是用OpenCV实现对运动目标的检测，这里选用三帧帧差法。代码如下：#include#include#include#include#includedoubleThreshold_index=0;constintCONTOUR_MAX_AERA=200;voidtrackbar(intpos){Threshold_index=(double)pos;}intmain(intargc,ch

weixin_39708854·2025-02-01 16:11

【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构

DeepSeek技术架构的详细介绍：1.混合专家架构（MoE）DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts,MoE）架构，这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征

xiaoli8748_软件开发·2025-02-01 16:07

闪存学习_3：闪存SW（软件，software）

闪存学习_3：闪存SW（软件，software）一、闪存所需软件1、闪存任务2、闪存执行任务所需软件二、闪存读写1、写请求具有空间局部性2、固定的编程顺序（FPS，FixedProgramSequence

炸毛小怪·2025-02-01 15:07

机器学习-期末复习题

给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是

泡椒鸡jo·2025-02-01 15:32

图像超分，提高图像分辨率的方法和工具

图像超分是一种图像处理技术，旨在提高图像的分辨率，使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域，可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。

风暴之零·2025-02-01 14:52

【机器学习】自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用paddlepaddle框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-02-01 14:21

深度学习之核函数

支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。

fpcc·2025-02-01 12:38

深度学习模型在汽车自动驾驶领域的应用

1.深度学习模型分类及应用场景1.1视觉感知模型CNN（卷积神经网络）应用：图像分类、物体检测（车辆、行人、交通标志）、语义分割（道路、车道线）。

eso1983·2025-02-01 12:37

跨平台物联网漏洞挖掘算法评估框架设计与实现申报书上

项目技术路线（1）构建统一规范全面的多架构物联网设备二进制程序数据集（2）针对跨架构下的二进制程序，利用逆向工具提取为图、抽象语法树等中间语言，对于不同中间语言，选择合适的深度学习方法提取出中间语言数据结构的特征

XLYcmy·2025-02-01 12:37

基于Pyhton的人脸识别（Python 3.12+face_recognition库）

使用Python进行人脸编码和比较简介在这个教程中，我们将学习如何使用Python和face_recognition库来加载图像、提取人脸编码，并比较两个人脸是否相似。

F2022697486·2025-02-01 10:52

计算机网络概述

计算机网络概述】——计算机网络概述的文章，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是听风与他☁️博客首页：CSDN主页听风与他每日一句：狠狠沉淀，顶峰相见目录前言计算机网络21世纪的特征早期网络分类互联网互联网概述计算机网络互联网服务提供者

听风与他·2025-02-01 09:41

遥感图像建筑房屋树木水体分割数据集labelme格式2026张5类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：2026标注数量(json文件个数)：2026标注类别数：5标注类别名称:["Tree","building","Tin_Shade","farmland","water"]每个类别标注的框数：Treecount=64782buildingcount=52980Tin_Shade

FL1623863129·2025-02-01 08:06

AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究

语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展，语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步，AI绘画也因此快速崛起。

集eee·2025-02-01 08:04

【Healpix】python一种用于将球面划分为均匀区域的技术

安装及使用4.1安装healpy4.2创建Healpix地图4.3读取和写入Healpix数据4.4数据插值5、案例5.1案例一：宇宙微波背景辐射（CMB）分析5.2案例二：星系分布分析5.3案例三：天文图像处理

山河不见老·2025-02-01 07:34

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、创建数组4、数组操作5、常用函数6、矩阵运算7、广播机制8、随机数三、在机器学习中使用到Numpy的简单示例1、数据预处理1.1数据归一化1.2数据标准化2、特征工程

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

YOLOv10改进策略【卷积层】| ICCV-2023 LSK大核选择模块包含二次独家创新

在大尺寸图像中的小目标检测任务中，一直是个难题，无法仅基于外观实现较好的识别，因此需要广泛的上下文信息进行辅助。

Limiiiing·2025-02-01 04:03

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合DynamicHead，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

因此，作者提出通过分别在特征的每个特定维度上部署注意力机制，即在级

挂科边缘·2025-02-01 04:30

基于深度学习的行人检测与识别系统：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现

行人检测系统的目标是通过图像或视频中的内容，自动识别并定位行人，这项任务在复杂环境中面临着不同的挑战，如多样的行人姿态、遮挡、光照变化等。

2025年数学建模美赛·2025-02-01 03:25

C/C++的堆栈内存分配详解

栈（Stack）内存分配1.栈的特点栈是一种LIFO（LastIn,FirstOut）数据结构，主要用于存储函数调用、局部变量和函数参数。栈内存的分配和释放由编译器自动管理，具有以下特点

哆啦叮当·2025-02-01 03:25

Transformer模型解码器部分实现

说明：部分内容来自于网络教程，如有侵权请联系本人删除教程链接：2.4.2解码器-part2_哔哩哔哩_bilibili1.解码器层的作用作为解码器的组成单元，每个解码器层根据给定的输入向目标方向进行特征提取操作

APPLECHARLOTTE·2025-02-01 03:24

（3-5）文生图模型架构：扩散模型

3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。

码农三叔·2025-02-01 01:08

青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 06课题、字符串

青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础06课题、字符串一、字符串特征操作示例二、创建字符串使用单引号或双引号使用三引号字符串字面量字符串内容转义字符三、字符串运算符1.字符串连接（加法运算符

明月看潮生·2025-02-01 01:36

机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型

3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完

坐望云起·2025-02-01 00:32

元数据与 Annotated：Python 类型系统的新视角

元数据可以应用于各种类型的数据，包括文本、图像、音频、视频、数据库记录等。有哪些常见的元数据在不同的领域和应用中，元数据的具体含义和用途可能有所不同。

黑金IT·2025-02-01 00:00

毕设分享基于Kmeans的图像分割算法软件设计

文章目录0简介1Kmeans聚类算法基本原理2基于Kmeans图像分割算法流程4代码运行结果及评价5最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计基于Kmeans的图像分割算法软件设计项目运行效果

bee_dc·2025-01-31 23:26

【玄机】流量特征分析-小王公司收到的钓鱼邮件

Content-Length:85834x-powered-by:PHP/7.4.33content-description:FileTransfercontent-disposition:attachment;filename=TD.zipcontent-transfer-encoding:binaryexpires:0cache-control:must-revalidate,post-che

2401_84302796·2025-01-31 23:25

【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！

蒙娜丽宁·2025-01-31 23:24

python 求导实现_python – NumPy中的Softmax导数接近0(实现)

,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本x3个特征

非凡运营笔记·2025-01-31 23:22

（尚硅谷 java 学习 b 站大学版）Day11 面向对象基础知识初入门

Java面向对象学习的三条主线：1、Java类及类的成员：属性、方法、构造器；代码块内部类2、面向对象三大特征：封装、继承、多态性、(抽象性)3、其他关键字：this\super\static\final

亢从文_Jackson·2025-01-31 23:52

2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)

4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6

FFMXjy·2025-01-31 22:49

Python入门教程丨3.2 再见Excel！用Python这5个模块，我把3天工作压缩到3分钟

本期内容：模块核心功能应用场景math数学计算几何、物理模拟random生成随机数据游戏、抽样测试statistics统计分析回归分析、市场调研numpy数组与矩阵运算图像处理、机器学习pandas表格数据处理与分析金融分析

凌小添·2025-01-31 21:09

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