深度学习+图像处理

为什么OpenAI会如此成功？

OpenAI之所以能够成功，可以归因于以下几个关键因素：创新研究与技术突破：OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究，尤其是在自然语言处理（NLP）和深度学习领域。
科学禅道·2024-02-05 06:16

继续PyTorch！

PyTorch深度学习框架继承了Torch的动态计算图（DynamicComputationalGraph）的核心特性，这意味着在PyTorch中，模型的结构和计算流程可以在运行时动态地构建、修改和执行
科学禅道·2024-02-05 06:15

【读书笔记】为什么要开展小学数学深度学习

深度学习的过程是师生共同成长的过程。
A_thinker·2024-02-05 06:52

深度学习基础之-3.3线性二分类的神经网络实现

线性二分类的神经网络实现提出问题回忆历史，公元前206年，楚汉相争，当时刘邦项羽麾下的城池地理位置如下：0.红色圆点，项羽的城池1.绿色叉子，刘邦的城池其中，在边界处有一些红色和绿色重合的城池，表示双方激烈争夺的拉锯战。样本序号123…119经度相对值0.0254.109…7.767纬度相对值3.4088.012…1.8721=汉,0=楚110…1问题：经纬度相对值为(5,1)时，属于楚还是汉？经
SusanLovesTech·2024-02-05 06:43

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。
半亩花海·2024-02-05 05:38

【自然语言处理】P4 神经网络基础 - 激活函数

激活函数为什么深度学习需要激活函数？博主认为，最重要的是引入非线性。神经网络是将众多神经元相互连接形成的网络。如果神经元没有激活函数，那么网络模型都将退化成为线性模型，从而失去了处理非线性问题的能力。
脚踏实地的大梦想家·2024-02-05 05:07

机器人抓取中的混淆概念

虽然端到端的方法通常使用神经网络或其他深度学习模型，但并不是所有基于经验的方法都不使用神经网络。实际上，一些传统的基于经验的方法可能会结合神经网络或其他机器学习技术，以更好地适应复杂的抓取任务。
cocapop·2024-02-05 05:06

深度学习入门（鱼书）

学习笔记第3章神经网络3.1从感知机到神经网络3.1.1神经网络的例子图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。请注意，有的书也会根据构成网络的层数，把图3-1的网络称为“3层网络”。本书将根据实质上拥有权重的层数（输入层、隐藏层、输出层的总数减去1后的数量）来表示网络的名称。3.1.2复习感知机3.1.3激活函数登场刚才登场的h（x）函数会将输
weixin_42963026·2024-02-05 05:56

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？
ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

（课程笔记）深度学习入门 - 1 - OverView

一、机器学习算法的过程与结果1、首先要得到标签化数据集（DataSet），既然是标签化，那应该是监督学习模式，而且此处的数据集应该分化为训练用集（TrainSet）和测试用集（TestSet），训练用集用于训练最终的算法模型，而测试用集用于测试训练的算法模型是否性能良好，是否能满足实际需求；2、设置并给出机器学习的算法模型（Model）；3、设置期望的损失函数（LossFcn）和优化器（Optim
牛顿第八定律·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（6）—— Logistic Regression

对比第三节中的Adaline和LogisticRegression，可以发现它们只有两点不同：1、激活函数，Adaline中的激活函数是恒等函数（线性），而LogisticRegression中的激活函数是Sigmoid函数（非线性）；2、损失函数，Adaline中的损失函数是均方误差，而LogisticRegression中的损失函数则是交叉熵。Sigmoid函数如图所示，其值域为0到1，输入为
cnhwl·2024-02-05 05:55

《深度学习入门》学习笔记

原书：《深度学习入门：基于Python的理论与实现》文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧
YY_oot·2024-02-05 05:55

深度学习入门笔记（三）常用AI术语

本节我们介绍一些深度学习领域常用的术语。训练确定模型中的参数的过程，我们就称为“训练”。Epoch遍历一遍训练数据就叫作“一个Epoch”。
zhanghui_cuc·2024-02-05 05:54

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
程序员一诺·2024-02-05 05:52

神经网络基本原理

它是目前最为火热的研究方向–深度学习的基础。神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。
哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识2——数据预处理

Python中常用的数据分析工具中，通常使用pandas软件包。像庞大的Python生态系统中的许多其他扩展包一样，pandas可以与张量兼容。1读取数据集首先创建一个人工数据集，并存储在CSV（逗号分隔值）文件…/data/house_tiny.csv中。以其他格式存储的数据也可以通过类似的方式进行处理。将数据集按行写入CSV文件中：importosos.makedirs(os.path.joi
哦豁灬·2024-02-05 04:45

深度学习预备知识1——数据操作

深度学习是关于优化的学习。对于一个带有参数的模型，我们想要找到其中能拟合数据的最好模型。在算法的每个步骤中，决定以何种方式调整参数需要一点微积分知识。（autograd包会自动计算微分）机器学
哦豁灬·2024-02-05 04:44

深度学习介绍

对于具备完善业务逻辑的任务，大多数情况下，正常的人都可以给出一个符合业务逻辑的应用程序。但是对于一些包含超过人类所能考虑到的逻辑的任务，例如面对如下任务：编写一个应用程序，接受地理信息、卫星图像和一些历史天气信息，并预测明天的天气；编写一个应用程序，接受自然文本表示的问题，并正确回答该问题；编写一个应用程序，接受一张图像，识别出该图像所包含的人，并在每个人周围绘制轮廓；编写一个应用程序，向用户推荐
哦豁灬·2024-02-05 04:14

智能汽车竞赛摄像头处理（4）——摄像头循迹思路讲解

前言（1）在上一节中，我们学习了对图像的动态阈值二值化处理，和固定阈值二值化一样将原始图像处理成二值化后的黑白图像，这个二维数组里的元素都是0和255两个值，本质也是是将原来的二维数组进行了二值化处理，
麦克斯科技·2024-02-05 03:34

智能汽车竞赛摄像头处理（3）——动态阈值二值化（大津法）

前言（1）在上一节中，我们学习了对图像的固定二值化处理，可以将原始图像处理成二值化的黑白图像，这里面的本质就是将原来的二维数组进行了处理，处理后的二维数组里的元素都是0和255两个值。
麦克斯科技·2024-02-05 03:34

智能汽车竞赛摄像头处理（6）——在屏幕中画出找赛道边线和赛道中线

目录前言思路代码使用调试方法前言前一篇文章我们通过代码找到了赛道边线和中线，为了直观地体现我们通过算法找的边线和中线是否合适，我们最好是将找到的赛道边线和中线画在屏幕上，这样我们就可以看到找线的效果如何，为了不影响比赛时图像处理时间过长影响小车运行
麦克斯科技·2024-02-05 03:34

目标检测：2如何生成自己的数据集

目录1.数据采集2.图像标注3.开源已标记数据集4.数据集划分参考：1.数据采集数据采集是深度学习和人工智能任务中至关重要的一步，它为模型提供了必要的训练样本和测试数据。
proing·2024-02-05 03:28

智能汽车竞赛摄像头处理（5）——摄像头基本循迹的代码实现：找赛道边线和赛道中线

目录前言思路处理方法代码代码分析使用注意前言（1）我们整个图像处理的步骤如下：固定阈值二值化/大津法：灰度图像转为黑白图像找边界求赛道中线求偏差值（取一行/取多行平均/取多行加权平均）（2）前一篇文章我们已经对循迹原理进行了分析
麦克斯科技·2024-02-05 03:58

AI智能作词软件-AI智能写歌词app-真的可以吗

它模仿人类的思维，深度学习海量歌词的创作技巧，采用自然语音处理技术，练成了自己独特的创作能力。AI智能写歌词app在软件上，选择歌词风格，再选择韵脚，接着输入关键词语句，作为引导语告诉它
科技新事物·2024-02-05 03:30

开源计算机视觉库OpenCV详细介绍

OpenCV旨在提供一个通用、跨平台的计算机视觉框架，以便在不同的硬件和操作系统上实现高效、强大的图像处理和计算机视觉功能。2.OpenCV的主要功能OpenCV提供了丰
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-05 03:43

计算机设计大赛 深度学习 机器视觉 车位识别车道线检测 - python opencv

0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉车位识别车道线检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
iuerfee·2024-02-05 02:55

计算机设计大赛 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado简介(1)优势(2)关键代码4InceptionV3神经网络4.1网络结构5开始训练5.1数据集5.2关键代码5.3模型预测6效果展示6.1主页面展示6.2图片预测6.3三维模型可视化7最后0前言
iuerfee·2024-02-05 02:55

计算机设计大赛 深度学习 大数据 股票预测系统 - python lstm

LSTM2.1循环神经网络2.1LSTM诞生2如何用LSTM做股票预测2.1算法构建流程2.2部分代码3实现效果3.1数据3.2预测结果项目运行展示开发环境数据获取最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习大数据股票预测系统该项目较为新颖
iuerfee·2024-02-05 02:25

【SVM回归预测】基于EMD结合支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍近年来,电能质量问题已经成为当今电力工程领域里亟待解决的问题,而电力系统故障诊断分类是改善电能质量和保护电力系统的一个重要环节
matlab科研助手·2024-02-05 02:17

【SVM回归预测】基于日特征气象因素的支持向量机实现电力负荷预测附Matlab代码

更多Matlab仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机⛄内容介绍短期负荷预测是电力系统调度和计划部门安排购电计划和制定运行方式的基础,是保障电力系统安全
matlab科研助手·2024-02-05 02:47

【负荷预测】长短期负荷预测（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️❤️作者研究：主要研究方向是电力系统和智能算法、机器学习和深度学习。目前熟悉python网页爬虫、机器学习、群智能算法、深度学习的相关内容。希望将计算机和电网有效结合！
程序辅导帮·2024-02-05 02:45

python数列的平方_python数组平方

python图像数组操作与灰度变换Python图像数组操作与灰度变换使用python以及numpy通过直接操作图像数组完成一系列基本的图像处理numpy简介：NumPy是一个非常有名的Python科学计算工具包
weixin_39902085·2024-02-05 02:11

使用深度学习框架飞浆Paddle实现的鲜花识别任务

PaddlePaddle（飞桨）是百度公司开发的深度学习框架，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点。
神奇的布欧·2024-02-05 00:49

opencv-之图像细化（直线细化）

平时在我们图像处理的时候会经常用到图像细化或者称为直线细化，在这里我跟大家分享一下我个人的理解，这是我花了一天的时间才搞明白其中的原理，具体的原理大家可以在其他博主的博客里搜索到，偶有详细的解释，我这里只是为大家做一下补充
Dawn向阳而生·2024-02-05 00:36

OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释 附源码）

需要源码和图片集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、OpenCV简介在计算机视觉项目的开发中，OpenCV作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux
showswoller·2024-02-05 00:05

15 | 浮点数和定点数（上）：怎么用有限的Bit表示尽可能多的信息？

比如，我们开发一个电商App，商品的价格常常会是9块9；再比如，现在流行的深度学习算法，对应的机器学习里的模型里的各个权重也都是1.23这样的数。
_Rye_·2024-02-04 22:27

PyTorch 2.2 中文官方教程（十四）

对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术，如惩罚方法，通常在应用于深度模型时效果不佳，因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时，这一点尤为棘手。这些模型的示例包括
绝不原创的飞龙·2024-02-04 21:55

RK Camera hal 图像处理

soc：RK3568system:Android12今天发现外接的USBCamera用Camera2API打开显示颠倒，如果在APP里使用Camera1处理这块接口较少，调整起来比较麻烦RKCamerahal位置：hardware/interfaces/camera核心的文件在：开机会启动：[email protected]服
hmbbPdx_·2024-02-04 20:04

深度学习的进展

一、深度学习的基本原理和算法：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其基本原理是模仿人脑神经网络的结构和功能，通过多层次的神经网络模型来实现对数据的学习和模式识别。
csdn_aspnet·2024-02-04 20:52

深度学习零基础入门书单

深度学习零基础入门书单简介为了做项目我搜集和购买了一些电子版的书，下面是书单参考首先明确一下学习主要内容，主要是以下三个部分编程语言，主要是python和c++数学基础包括微积分、线性代数和概率论内容，
MachinePlay·2024-02-04 19:23

动手学深度学习v2-基础优化方法-笔记

最常见的算法——梯度下降当一个模型没有显示解的时候，该怎么办呢？首先挑选一个参数的随机初始值，可以随便在什么地方都没关系，然后记为w0\pmb{w_{0}}w0在接下来的时刻里面，我们不断的去更新w0\pmb{w_{0}}w0，使得它接近我们的最优解具体来说：挑选一个初始值w0\pmb{w_{0}}w0重复迭代参数t=1，2，3t=1，2，3t=1，2，3wt=wt−1−η∂ℓ∂wt−1\pmb{
Alkali！·2024-02-04 19:07

动手学深度学习v2-线性回归-笔记

简化核心模型假设1:影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1x_{1}x1，x2x_{2}x2，x3x_{3}x3假设2:成交价是关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+by=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+w_{3}x_{3}+by=w1x1+w2x2+w3x3+b权重和偏差的实际值在后面决定线性一般模型给定nnn维输入x=[x1,x2,...,xn]T
Alkali！·2024-02-04 19:35

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

目录开题指导建议更多精选选题选题指导最后基于机器学习的手写数字识别系统设计基于深度学习的图像分类算法研究基于卷积神经网络的人脸识别系统设计基于自然语言处理的情感分析算
HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

怎么一键完成电商抠图?看看这些电商作图必备抠图软件

毕竟并非所有人都能熟练运用PS等专业的图像处理软件。那么，如果你恰好是那个不擅长PS的人，但又需要完成抠图任务，该如何是好呢？别担心，这里为你提供一些简便实用的方法，助你轻松完成电商抠图。
水印云·2024-02-04 18:43

分享几种AI抠图技术别错过了

AI抠图软件一：水印云水印云是一款备受好评的AI图像处理工具，涵盖了图片去水印、视频
水印云·2024-02-04 18:12

深度学习实验-3d医学图像分割

近年来，基于深度学习的方法在该领域中获得了巨大成功。本实验数据集为多模态腹部分割数据集（AMOS），一个大规模，多样性的，收集自真实临床场景下的腹部多器官分割基准数据。
桶的奇妙冒险·2024-02-04 17:30

直方图变换简介与实现

1.简介直方图变换是一种用于调整图像亮度和对比度的图像处理技术。通过对图像的像素值进行重新映射，直方图变换可以改变图像的整体亮度分布，使其更适合特定的应用或观察需求。原理直方图是图像中像素值的分布图。
SimpleLearing·2024-02-04 17:22

直方图均衡化原理与代码实现

1.简介直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。通过调整图像的灰度级别分布，直方图均衡化能够使图像中的像素值更加均匀分布，从而增强图像的细节和对比度。
SimpleLearing·2024-02-04 17:22

我们都不应该平凡

“当你的时间不再用于深度学习，当你的注意力被他人瓜分，当你只看综艺节目和电视剧，当你在群体中呆的时间越来越长，当你评价他人的次数越来越多，当你的抱怨越来频繁，当你回首往事的频率越来越高……毁灭就已经发生了
我密谋一场失心·2024-02-04 17:52

数字图像处理中的拉普拉斯变换

拉普拉斯变换是数字图像处理中的一种技术，其原理是基于拉普拉斯算子，用于检测图像中的边缘和突出细节。具体原理如下：1.拉普拉斯算子：拉普拉斯算子是一种数学算子，用于计算图像的二阶导数。
小鱼tuning·2024-02-04 17:50
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