深度学习图像处理第33页

温州大学《深度学习》课程课件（四、浅层神经网络）

这学期我上的另一门课是本科生的《深度学习》，主要用的是吴恩达老师的《深度学习》视频课的内容。

风度78·2024-02-05 19:04

深度学习本科课程实验5 循环神经网络

循环神经网络实验任务内容理解序列数据处理方法，补全面向对象编程中的缺失代码，并使用torch自带数据工具将数据封装为dataloader分别采用手动方式以及调用接口方式实现RNN、LSTM和GRU，并在至少一种数据集上进行实验从训练时间、预测精度、Loss变化等角度对比分析RNN、LSTM和GRU在相同数据集上的实验结果（最好使用图表展示）不同超参数的对比分析（包括hidden_size、batc

11egativ1ty·2024-02-05 19:31

常用的几种卷积神经网络介绍

【嵌牛鼻子】：深度学习神经网络【嵌牛提问】：什么

Shiki_3639·2024-02-05 19:43

Darknet yolov3 Makefile文件解析

文章目录1.darknetMakefile注释2.reference现在搞深度学习都在linux平台，经常遇到gcc手动编译的时候。

未完城·2024-02-05 19:20

C# 中的 BitmapImage 与 BitmapSource 接口的区别对比解析

，尤其是在处理图像时，BitmapImage和BitmapSource是两个非常重要的接口，它们都属于.NETFramework中的WindowsPresentationFoundation(WPF)图像处理库的一部分

白话Learning·2024-02-05 18:16

毕业设计：基于深度学习的车辆违停检测系统人工智能机器视觉目标检测

目录前言项目背景设计思路数据集模型训练更多帮助前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!大家

Mini_hailang_IT·2024-02-05 17:29

深度学习GPU的环境太乱？从头配置环境：理解+实操

深度学习CUDA环境太乱？环境配置：理解+实操小白关于环境配置的一点理解0.装环境之前你需要知道有关CUDA的事进一步理解（optional）如何查看你当前的GPU型号？

Deserve_p·2024-02-05 17:42

关于计算机视觉的科普

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

想做流浪的艺人·2024-02-05 16:28

开源计算机视觉库OpenCV详解和实际运用案例

开源计算机视觉库OpenCV是一个功能强大的工具，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它包含许多优化算法，涵盖了图像处理、特征检测、目标跟踪等多个方面的功能。

黑夜照亮前行的路·2024-02-05 16:28

【架构论文】VELTAIR: Towards High-Performance Multi-tenant Deep Learning Services via Adaptive Compilation

摘要本文从调度粒度、代码生成等方面系统分析了在通用CPU架构上提供多租户深度学习服务的机遇和挑战。我们提出了一种自适应粒度调度方案，既能保证资源使用效率，又能降低调度冲突率。

Destiny·2024-02-05 16:52

周记：2019第26周(6.24-6.30）

，一个产品说明书，2个专利交底书2学习：《DeepLearning》7/20(chapters）看完第7章（RegularizationforDeepLearning），这章和下一章讲的优化方法应该是深度学习最重要的理论基础了

孙文辉已被占用·2024-02-05 15:48

ncc匹配（四，相关系数绝对值小于等于1的证明）

工业机器视觉设计和实现·2024-02-05 14:05

为什么ECS更适合深度学习，而轻量型不适合，而且他们说ECS适合集群部署，轻量型为什么就不适合

计算能力和资源配置：深度学习任务通常需要大量的计算资源和内存，以处理复杂的模型和大规模的数据集。ECS服务器提供了更丰富的实例规格和可选的计算性能，可以满足深度学习任务的高要求。

Fairy要carry·2024-02-05 14:23

时间序列预测 —— ConvLSTM 模型

时间序列预测——ConvLSTM模型时间序列预测是一项重要的任务，ConvLSTM（卷积长短时记忆网络）是深度学习领域中用于处理时序数据的强大工具之一。

Persist_Zhang·2024-02-05 14:59

C++实战Opencv第二天——色彩空间转换函数和opencv中图像对象创建与赋值（从零开始，保姆教学）

OpenCV是一个强大的计算机视觉库，使用C++作为主要编程语言，对于图像处理和计算机视觉领域具有重要意义。其提供了丰富的功能和算法，使得开发者能够快速实现各种图像处理和计算机视觉应用。

学术菜鸟小晨·2024-02-05 13:12

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型（一）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels(3)AffinityPropagation(Hierarchical)--Connectivitymodels(4)MeanShift--Centroidmodels聚类后如何

代码骑士·2024-02-05 13:12

《图像处理》图像细化

前言图像细化算法又称之为ThinningAlgorithms，或者骨架提取（skeleton）。该算法通常用于手写体数字的细化，输入的图像要求是黑白图像，即二值图像。从白色区域提取出该区域的中心线，中心线对于白色区域相当于骨架相对于人体，所以有时候也称之为图像骨架提取。1.Zhang算法骨架提取zhang算法是图像细化经典算法，出自《AFastParallelAlgorithmforThinnin

Meditation-·2024-02-05 13:02

Windows配置深度学习环境(从查询合适的torch版本开始)——torch+CUDA+cuDNN

学习BigData·2024-02-05 13:31

1-3 动手学深度学习v2-线性回归的从零开始实现-笔记

手动创建训练数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。我们使用线性模型参数w=[2,−3.4]T\pmb{w}=[2,-3.4]^{T}w=[2,−3.4]T、b=4.2b=4.2b=4.2和噪声项ϵ\epsilonϵ生成数据集及其标签：y=Xw+b+ϵ\pmb{y}=\pmb{Xw}+b+\epsilony=Xw+b+ϵ%matplotlibinline#在plot的时候，默认嵌入到not

Alkali！·2024-02-05 13:57

深度学习-随机梯度下降

%matplotlibinlineimportmathfrommxnetimportnp,npxfromd2limportmxnetasd2lnpx.set_np()随机梯度更新在深度学习中，目标函数通常是训练数据集中每个样本的损失函数的平均

白云如幻·2024-02-05 12:10

工信部颁发的《计算机视觉处理设计开发工程师》中级证书

为实现这个目标，计算机视觉结合了图像处理、机器学习、模式识别、计算几何等多个领域的理论和技术。

人工智能技术与咨询·2024-02-05 12:39

Python 处理小样本数据的文档分类问题

然而，直接在这里编写一个完整的深度学习文档分类代码超出了这个平台的限制，但我可以为你提供一个基本的思路和简单示例，你可以根据这个思路进一步研究并实现。

田猿笔记·2024-02-05 11:50

FPGA高端项目：IMX327 MIPI 视频解码 USB3.0 UVC 输出，提供FPGA开发板+2套工程源码+技术支持

9527华安·2024-02-05 11:35

深度学习系列56：使用whisper进行语音转文字

1.openai-whisper这应该是最快的使用方式了。安装pipinstall-Uopenai-whisper，接着安装ffmpeg，随后就可以使用了。模型清单如下：第一种方式，使用命令行：whisperjapanese.wav--languageJapanese--modelmedium另一种方式，使用python调用：importwhispermodel=whisper.load_mode

IE06·2024-02-05 11:40

互联网加竞赛基于深度学习的水果识别设计开题技术

1前言Hi，大家好，这里是丹成学长，今天做一个基于深度学习的水果识别demo这是一个较为新颖的竞赛课题方向，学长非常推荐！

Mr.D学长·2024-02-05 11:40

深度学习本科课程实验4 卷积神经网络

二维卷积实验1.1任务内容手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（只用循环几轮即可）使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）不同超参数的对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）选其中至少1-2个进

11egativ1ty·2024-02-05 11:36

【PyTorch][chapter 14][李宏毅深度学习][Word Embedding]

前言：这是用于自然语言处理中数据降维的一种方案。我们希望用一个向量来表示每一个单词.有不同的方案目录：one-hotEncodingword-class词的上下文表示count-basedperdition-basedCBOWSkip-GramwordEmbedding词向量相似度一one-hotEncoding假设英文有10万个单词，那每个单词用1个10万维的one-hot编码表示。其中只有1个

明朝百晓生·2024-02-05 11:06

（6）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—使用Adaboost建模及工作环境下的数据分析整理

目录一、为什么要使用Adaboost建模？二、泰坦尼克号分析（工作环境）（插曲）Python可以引入任何图形及图形可视化工具三、数据分析四、模型建立1、RandomForestRegressor预测年龄2、LogisticRegression建模引入GridSearchCV引入RandomizedSearchCV3、DecisionTree建模4、RandomForest建模FeatureImpo

代码骑士·2024-02-05 10:53

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（一）

他们将这种技术称为“深度学习”。深度神经网络是我们大脑皮层的（非常）简化模型，由一

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（四）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

C++ | 初识Qt

Qt虽然经常被当做一个GUI库，用来开发图形界面应用程序，但这并不是Qt的全部；Qt除了可以绘制漂亮的界面（包括控件、布局、交互），还包含很多其它功能，比如多线程、访问数据库、图像处理、

烫青菜·2024-02-05 10:28

用Matlab 2015a svmtrain函数训练的SVM model在2021b无法使用的解决方法

背景与r2015a版本的Matlab相比，r2021b版本中包含更多集成好的算法模块（尤其是深度学习的模块），想把原来r2015a版本的代码升级到r2021b高版本的Matlab已经采用fitcsvm函数和

ChanMon·2024-02-05 10:27

挑战杯 python 机器视觉车牌识别 - opencv 深度学习机器学习

难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测

laafeer·2024-02-05 10:16

深度学习本科课程实验1 Pytorch基本操作

一、Pytorch基本操作考察1.1任务内容使用初始化一个×的矩阵和一个×的矩阵，对两矩阵进行减法操作（要求实现三种不同的形式），给出结果并分析三种方式的不同（如果出现报错，分析报错的原因），同时需要指出在计算过程中发生了什么①利用创建两个大小分别×和×的随机数矩阵和，要求服从均值为0，标准差0.01为的正态分布；②对第二步得到的矩阵进行形状变换得到的转置^；③对上述得到的矩阵和矩阵$^$求矩阵相

11egativ1ty·2024-02-05 09:29

人工智能：破局与创新的较量，谁将主宰未来？

1.2深度学习与神经网络的创新深度学习作为AI的核心技术之一，其基于神经网络的算法在近年来得到了快速发展。从LeNet、AlexNet到ResNet，再到GPT、BERT等模

猫之角·2024-02-05 09:14

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。

湫兮之风·2024-02-05 09:31

【大厂AI课学习笔记】1.5 AI技术领域（1）计算机视觉

计算机视觉不仅仅是图像处理，它更关注于从图像中提取有意义的信息，如物体的位置、形状、颜色、纹理等，并

giszz·2024-02-05 08:20

ddddocr验证码识别模块

ddddocr验证码识别模块简介ddddocr是一个基于深度学习的OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）工具，主要用于中文场景文字识别。

林小果1·2024-02-05 08:10

探索深度学习的边界：使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积（Atrous Convolution）的全面指南

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时。这种方法的核心在于它允许网络以更高的分辨率捕获图像信息，同时不增加额外的计算负担。标准卷积网络通过过滤器逐步减少图像的空间分辨率，以提取重要的特征。然而，这种方法会损失一些细节信息，这在一些任务中

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:28

opencv中使用cuda加速图像处理

opencv大多数只使用到了cpu的版本，实际上对于复杂的图像处理过程用cuda（特别是高分辨率的图像）可能会有加速效果。

我是一个对称矩阵·2024-02-05 08:56

探索边缘计算的未来：MobileNetV3Small及其在高效图像处理中的创新应用

引言在不断发展的计算机视觉和深度学习领域中，对于更高效、更强大的神经网络的追求从未停止。

程序员Chino的日记·2024-02-05 08:55

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.2

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.2NetworkUsingBlocks:VGGimportmat

南七澄江·2024-02-05 08:20

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记7.1

注：书中对代码的讲解并不详细，本文对很多细节做了详细注释。另外，书上的源代码是在JupyterNotebook上运行的，较为分散，本文将代码集中起来，并加以完善，全部用vscode在python3.9.18下测试通过，同时对于书上部分章节也做了整合。Chapter7ModernConvolutionalNeuralNetworks7.1DeepConvolutionalNeuralNetwork:

南七澄江·2024-02-05 08:45

iOS图像处理----OpenGL ES之大长腿特效

目录一、代码部分概括二、实现流程概括1、第一次加载图片①、GLKView初始化数据这部分内容主要是初始化顶点数组、上下文以及顶点数组缓存区，需要在加载图片之前做好准备编辑②、加载图片③、绘制2、拉伸图片①、滑块调整②、图片拉伸过程3、图片保存①、获取处理后的图片编辑②、根据屏幕上的显示，重新计算顶点数据，为重绘提供数据支持③、从帧缓存区中获取拉伸后的图片④、存储到相册三、demo地址：大长腿效果.

码农--xc·2024-02-05 08:42

数字图像处理阮秋琦期末复习 #1 绪论及正交变换

考试范围：第三章图像处理中的正交变换第四章图像增强第五章图像编码第六章图像复原第八章图像分析绪论图像是一种数据结构，笼统来说是一个二维矩阵，每一个点的信息共同组成了视觉平面数字图像处理的方法根据上文，数字图像处理的第一种方案是空域法

11egativ1ty·2024-02-05 08:37

深度学习在智能交互中的应用：人与机器的和谐共生

深度学习与人类的智能交互是当前人工智能领域研究的热点之一。深度学习作为机器学习的一个重要分支，具有强大的特征学习和模式识别能力，可以模拟人脑的神经网络进行数据分析和预测。

wd90119·2024-02-05 08:37

iOS图像处理----OpenGL ES之灰色滤镜

目录1、设置图层2、设置图形上下文3、设置渲染缓冲区（renderBuffer）4、设置帧缓冲区（frameBuffer）5、编译、链接着色器（shader）6、设置VBO(VertexBufferObjects)7、设置纹理8、渲染不采用GLKBaseEffect,使用编译链接自定义着色器（shader）。用简单的glsl语言来实现顶点、片元着色器，并图形进行简单的变换。思路：1、设置图层2、设

码农--xc·2024-02-05 08:06

OpenCV学习记录——形态学处理

文章目录前言一、腐蚀和膨胀二、高级形态学运算三、具体应用代码前言形态学是图像处理中最常用的技术之一，它主要用于从图像中提取有意义的形状信息，例如边界和连通区域，以便后续的识别工作能够捕捉到目标对象最重要的形状特征

KAIs32·2024-02-05 06:34

OpenCV学习记录——特征匹配

文章目录前言一、暴力匹配步骤分析二、代码分析前言特征匹配是一种图像处理技术，用于在不同图像之间寻找相似的特征点，并将它们进行匹配。

KAIs32·2024-02-05 06:00

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