深度学习图像处理

（深度学习）目标检测常见术语

文章目录AnchorIoU（Intersectionoverunion）NMS（Non-maxsuppression）RP（RegionProposal）BN（BatchNormalization）CEL（CrossEntropyLoss）SoftmaxLogisticRegressionEarlyStoppingDropoutMomentumandlearningdecayAnchor简言之就是
kgbkqLjm·2024-01-26 17:57

学习笔记-李沐动手学深度学习（四）（12-13，权重衰退、L2正则化、Dropout）

总结【trick】过拟合及正则化项参数的理解实际数据都有噪音，一般有噪音后，模型实际学习到的权重w就会比理论上w的最优解（即没有噪音时）大。（QA中讲的）【好问题】（1）不使用正则化（真正学习到的w=13理论上的w=0.01，相差的还是很大）（2）正则化权重lambd=3：明显已经减轻了过拟合的程度（但学到的w是0.3还是比实际的w=0.01偏大的多）因为实际上数据中有很多噪音，模型在学习时也会受
kgbkqLjm·2024-01-26 17:55

大模型理论基础初步学习笔记——第八章 分布式训练

流水并行8.2.4混合并行参考：本文GitHub地址https://github.com/panda-like-bamboo/Study-CS324第八章分布式训练8.1为什么分布式训练越来越流行背景：深度学习广泛应用
panda_dbdx·2024-01-26 17:31

数字孪生系统的第三方算法库

1.TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，提供了各种工具和库，用于构建和训练深度学习模型。它可以在数字孪生系统中用于实现机器学习和神经网络
super_Dev_OP·2024-01-26 17:15

python作为最热门的编程语言你知道多少？

从入门级小白到专业级的大佬，数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python都可以胜任。或许是因为这种万能属性，现在有很多的小伙伴都开始学习Python。
web6466·2024-01-26 16:15

深度学习如何弄懂那些难懂的数学公式？是否需要学习数学？

知乎上的：机器学习与深度学习中的数学知识点汇总-SIGAI的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/81834108推荐书籍：1.高等数学/微积分2.线性代数与矩阵论3.概率论与信息论
搬砖班班长·2024-01-26 15:41

展望2024: 中国AI算力能否引爆高性能计算和大模型训练的新革命？

生成式人工智能；StableDiffusion；ChatGPT；CoPilot；文本创建；图像生成；代码编写；大语言模型；多模态大模型；预训练；边缘计算；液冷；HPC；冷板式液冷；Bard；AlphaGo；深度学习
高性能服务器·2024-01-26 15:02

笔记：数据处理的代码小技巧（1）

在深度学习处理中，图片大小是一个很重要的问题，关系着转为tensor的shape。如何方便的查看一个文件中几千张图片的大小。
arxhsyd123·2024-01-26 14:50

OpenCV笔记之图像处理中遮罩和掩模的关系

OpenCV笔记之图像处理中遮罩和掩模的关系codereview文章目录OpenCV笔记之图像处理中遮罩和掩模的关系1.遮罩详解遮罩的创建遮罩的应用遮罩的主要应用遮罩的类型如何创建遮罩遮罩在图像处理中的应用方式
努力脱单的害羞男孩·2024-01-26 14:44

AlexNet(深度学习模型)详解

AlexNet是第一个在ImageNet数据集上取得最佳结果的深度学习模型。本文将详细介绍AlexNet的结构和训练过程，并分析它在计算机视觉
GeekyGuru·2024-01-26 13:02

“文心一言”揭秘：智能语言模型的新里程碑

“文心一言”是一款基于深度学习技术的智能语言模型，它不仅能够理解人类的语言，还能生成流畅、自然的文本回应。不同于传统的语言处理软件，“文心一言”采用了更加
GeekyGuru·2024-01-26 13:02

深度视觉目标跟踪进展综述-论文笔记

基于深度学习的跟踪算法，采用的框架包括相关滤波器、分类式网络、双路网络等。处理跟踪任务的角度，分为基于匹配思路的双路网络和基于二分类的辨别式跟踪器。
pzb19841116·2024-01-26 12:11

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型用pytorch如何构建模型，如何训练模型，如何测试模型？
Alex_StarSky·2024-01-26 12:38

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型用pytorch构建模型，并训练模型，得到一个优化的模型，那么如何保存模型？然后如何又加载模型呢？
Alex_StarSky·2024-01-26 11:07

第二篇【传奇开心果短博文系列】Python的OpenCV库技术点案例示例：图像处理

第一个示例代码三、第二个示例代码四、第三个示例代码五、第四个示例代码六、第五个示例代码七、知识点归纳总结系列短博文目录Python的OpenCV库技术点案例示例短博文系列博文目录一、项目目标OpenCV图像处理
传奇开心果编程·2024-01-26 11:26

Course1神经网络和深度学习编程作业

第三周-带有一个隐藏层的平面数据分类建立一个神经网络，带有一个隐藏层。用到的知识：构建具有单隐藏层的2类分类神经网络。使用具有非线性激活功能激活函数，例如tanh。计算交叉熵损失（损失函数）。实现向前和向后传播。numpy：是用Python进行科学计算的基本软件包。sklearn：为数据挖掘和数据分析提供的简单高效的工具。matplotlib：是一个用于在Python中绘制图表的库。testCas
毛十三_·2024-01-26 11:03

深度学习与图像描述生成——看图说话（3）

目录一、整体架构二、学习策略2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习三、特征映射3.1定义3.2原理3.3关键技术3.4重要案例3.5特别注意下特征空间这一概念四、语言模型4.1定义与原理4.2关键技术4.3重要性与作用4.4案例与应用五、注意力机制5.1定义
giszz·2024-01-26 11:48

#GPU|LLM|AIGC#集成显卡与独立显卡|显卡在深度学习中的选择与LLM GPU推荐

区别核心区别：显存，也被称作帧缓存。独立显卡拥有独立显存，而集成显卡通常是没有的，需要占用部分主内存来达到缓存的目的集成显卡：是集成在主板上的，与主处理器共享系统内存。一般会在很多轻便薄型的笔记本与低端的台式电脑上得到广泛的应用性能较低，适合一般办公和基本图形任务。独立显卡：一块独立的图形处理器，有自己的显存，并且不与主处理器共享内存。独立显卡通常性能更强大，适合处理复杂的图形和游戏。在一些专业应
向日葵花籽儿·2024-01-26 11:45

机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结

说明机器学习、深度学习、自然语言处理基础知识总结。目前主要参考李航老师的《统计学习方法》一书，也有一些内容例如XGBoost、聚类、深度学习相关内容、NLP相关内容等是书中未提及的。
北航程序员小C·2024-01-26 10:43

火灾监测识别摄像机

火灾监测识别摄像机利用高清摄像头和先进的图像处理技术，能够对室内和室外环境进行实时监测，并通过火焰、烟雾和温度等特征进行火灾的识别。
博瓦科技·2024-01-26 10:35

泥石流监测识别摄像机

这种摄像机通常采用高清晰度摄像头和图像处理系统，能够实时拍摄泥石流事件，并对图像进行处理和分析，以实现对泥石流的自动监测和识别。
博瓦科技·2024-01-26 10:35

反光衣穿戴识别摄像机

反光衣穿戴识别摄像机利用高清摄像头捕捉道路上的实时图像，并通过图像处理算法进行人体检测和识别，识别出穿戴反光衣的行人和工作者。
博瓦科技·2024-01-26 10:35

泥石流识别摄像机

其次，摄像机需要具备强大的图像处理能力，能够自动识别出泥石流的
博瓦科技·2024-01-26 10:04

使用thop输出深度学习模型的flops和param

首先pipinstallthop然后frombasicsr.archsimportyourmodelfromthopimportprofilemodel=resnet50()input=torch.randn(1,3,224,224)flops,params=profile(model,inputs=(input,))print('flops:',flops)print('params:',par
yanzhizhiyang·2024-01-26 10:01

图像分割的作用以及运用领域

图像分割图像分割是数字图像处理领域的一种技术，其主要目的是将数字图像划分成多个部分或区域，以便于更简单、有效地分析和理解图像内容。
筱筱西雨·2024-01-26 10:27

php图像的基本处理，验证码生成案例。

图像处理的基本步骤php不仅可以处理文本数据，还可以创建不同格式的动态图像，比如.gif|.png|.jpeg|.wbmp|.xmp在php中可以通过GD拓展库实现对图像的处理，不仅可以创建新图像，而且可以处理已有的图像
似朝朝我心·2024-01-26 10:58

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss Function）

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLossFunction）在处理机器学习或深度学习问题时，损失/成本函数用于在训练期间优化模型。目标几乎总是最小化损失函数。损失越低，模型越好。
或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:54

Python图像处理【19】基于霍夫变换的目标检测

基于霍夫变换的目标检测0.前言1.使用圆形霍夫变换统计图像中圆形对象2.使用渐进概率霍夫变换检测直线2.1渐进霍夫变换原理2.2直线检测3.使用广义霍夫变换检测任意形状的对象3.1广义霍夫变换原理3.2检测自定义形状小结系列链接0.前言霍夫变换(HoughTransform,HT)是一种特征提取技术，旨在使用在参数空间中执行的投票过程来查找特定形状的对象实例。经典的霍夫变换可用于检测图像中的直线：
AI technophile·2024-01-26 10:54

【01】深度学习——数学基础 | 线性代数 | 微积分 |概率

深度学习1.线性代数1.1标量(scalar)1.2向量(Vector)1.2.1模长和范数1.2.2单位向量1.2.3向量的内积1.2.4向量的外积1.3矩阵(Matrix)1.3.1矩阵转置1.3.2
花落指尖❀·2024-01-26 10:53

深度学习模型FLOPs详解

计算方法FLOPS:注意全大写，是floatingpointoperationspersecond的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs:注意s小写，是floatingpointoperations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。其计算公式如下：不能只用FLOPs作为网络速度的指标原因：FLOPs没有考虑
Shashank497·2024-01-26 10:51

[深度学习]PaddleClas：统计模型Flops

PaddleClas：统计模型Flops函数接口paddle.flops(net,input_size,custom_ops=None,print_detail=False)[源代码]作用为：打印网络的基础结构和参数信息。参数net(paddle.nn.Layer|paddle.static.Program)-网络实例，必须是paddle.nn.Layer的子类或者静态图下的paddle.stat
或许，这就是梦想吧！·2024-01-26 10:19

探索Topaz Video AI：提升视频质量的智能工具

TopazVideoAI通过深度学习算法和图像增强技术，能够清晰地重建丢失的细节，提高视频的清晰度和锐度。它还能有效地降噪，消除视频中的噪点和颗粒，使画面更加清晰和平滑。此
招财进宝129·2024-01-26 10:04

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.6

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.6ImplementationsofSoftmaxRegressionfromScratchimporttorchimpo
南七澄江·2024-01-26 09:52

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.5

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.5ImageClassificationDatasetimporttorchimporttorchvisionimport
南七澄江·2024-01-26 09:51

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.2

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.2ImplementationsofLinearRegressionfromScratchimportnumpyasnpi
南七澄江·2024-01-26 09:21

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.7

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。Chapter3LinearNeuralNetworks3.7ConciseImplementationsofSoftmaxRegression从计算角度来看，指数可能会造成数值稳定
南七澄江·2024-01-26 09:21

图片怎么去掉文字水印？推荐这三个去水印方法

去水印方法一：使用水印云软件水印云是一款功能强大的图像处理软件，主打图片/视频去水印，可以在不伤原图的前提下帮我们快速消除图片中任何不想要的元素
水印云·2024-01-26 09:47

怎么使用AI人工智能抠图?不妨试试这样做

在数字时代的浪潮中，人工智能技术如春雨般悄然渗透到各个领域，其中尤以图像处理领域为甚。在这场技术的革新中，AI抠图应运而生，它凭借自动识别和提取图像中目标物体的神奇能力，成为图像处理领域的璀璨新星。
水印云·2024-01-26 09:47

【深度学习】动手学深度学习PyTorch版笔记

刚学深度学习那会看的是李沐老师的视频，同时做了些笔记，基本都是自己主观性比较强的笔记，而且也没看完，看了前面十几集后基本就是直接上实战，然后跳着看了。建议学习深度学习的同学直接去看视频跟李沐学AI。
EucliwoodXT·2024-01-26 09:16

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记3.4

Chapter3LinearNeuralNetworks3.4SoftmaxRegression3.4.1ClassificationProblems一般的分类问题并不与类别之间的自然顺序有关，统计学家发明了一种表示分类数据的简单方法：独热编码（one-hotencoding）。独热编码是一个向量，它的分量和类别一样多。类别对应的分量设置为1，其他所有分量设置为0。在我们的例子中，标签yyy将是一
南七澄江·2024-01-26 09:42

对二值化后的管接头表面缺陷图像进行垂直和水平投影这里面的水平投影和垂直投影是什么意思？

问题解答：在图像处理中，垂直投影和水平投影是两种常用的直方图投影方法，用于分析图像的特征，特别是用于分析文本或线状结构的图像。
神笔馬良·2024-01-26 08:36

图像处理python基础

array读取图片tensor模型预测一般过程：读取数据np->tensor->model->result->np->画图shape确保图像输入输出尺寸正确读取图片将在GPU上运行的tensor类型转变成在CPU上运行的np类型三类计算机视觉任务的输入：分类：输入[8,3,823,1623]8为批次3为通道数[823,1623]图像大小3分类，输出[8,3]分割：输入[8,3,823,1623]输
湘溶溶·2024-01-26 08:34

图像处理------调整色调

什么是色调？色调，在画面上表现思想、感情所使用的色彩和色彩的浓淡。分为暖色调和冷色调。fromcv2importdestroyAllWindows,imread,imshow,waitKey#创建棕褐色色调defmake_sepia(img,factor:int):pixel_h,pixel_v=img.shape[0],img.shape[1]#创建像素的灰度表示defto_grayscale(
编码小哥·2024-01-26 08:03

Matlab批量提取图片特征向量

目录最近matlab数字图像处理课程需要，对上千张训练集测试集图片进行批量的特征提取，作为SVM的输入。所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量，并保存，方便后续使用。
芯的一天·2024-01-26 08:33

机器视觉图像处理中的斑点分析方法是什么意思？

问题描述：机器视觉图像处理中的斑点分析方法是什么意思？
神笔馬良·2024-01-26 08:01

MWORKS.Syslab 如何统一 Julia、C/C++、Python 乃至 MATLAB —— 解密多语言统一的底层机制

年轻理科生们的口中逐渐出现了诸如“调参侠”“调包小子”“炼丹师”等新潮的调侃词语，这些来自机器学习/深度学习领域的“梗”在社交网络中逐渐扩散，让人们不禁感叹科学计算已经成为了炙手可热的“显学”。
同元软控·2024-01-26 07:57

AI学习(3): PyTorch-初识张量

在PyTorch中，张量是torch.Tensor类的实例，它提供了丰富的方法和功能，用于进行数值计算和深度学习模型的构建与训练。
猿码记·2024-01-26 07:31

互联网加竞赛 基于机器视觉的银行卡识别系统 - opencv python

1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的银行卡识别算法设计该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！
Mr.D学长·2024-01-26 06:23

Python NLP深度学习进阶：自然语言处理

随着深度学习的快速发展，NLP的研究和应用也在不断进步。在Python中，有许多强大的库和工具可以帮助我们进行NLP任务。
独木人生·2024-01-26 06:17

TensorFlow 深度学习 开发环境搭建 全教程

PyTorch深度学习开发环境搭建全教程TensorFlow深度学习开发环境搭建全教程1、指定清华源命令-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2、conda
机器学习杨卓越·2024-01-26 06:46
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