深度学习图像处理

介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景

文章目录一、概念二、案例三、常见问题四、优缺点优点缺点五、相关链接一、概念TensorFlow是一个开源机器学习和深度学习框架，由Google开发并于2015年发布。
雪梅零落·2024-01-20 03:13

用好8项行为，内修自身，外融团队-4

在深度学习4D团队系统后，
简小喵喵·2024-01-20 03:13

未来之笔：AI绘画如何重新定义人物设计艺术

然而，随着深度学习和神
Coding的叶子·2024-01-20 02:15

PCB电路板Bmp图像处理

0项目需求：解析PCB电路板的gerber文件，将PCB电路板图像显示并绘制出PCB电路板BMP图像用于喷墨打印，针对打印需求，需要输出1bit图像、2bit图像、1bit&2bit反色图、8bit墨量直观图、预览图和xml文件，同时，为控制喷头喷印的墨量，需要对图像进行处理，比如2bit灰度变化、抽点、削减线宽，为防止喷墨后有墨流出，需要对色块的边缘进行一圈筑坝。解析和显示部分由同事完成，本人主
北冥有鱼丶丶·2024-01-20 02:51

03242022《深度学习》第100/ 500本 【佳庆方舟读书】

03242022《深度学习》第100/500本【佳庆方舟读书】总结：彻底解决你的知识焦虑。
旭哥_优秀是一种习惯·2024-01-20 01:54

（2023版）斯坦福CS231n学习笔记：DL与CV教程 (12) | 视觉模型可视化与可解释性（Visualizing and Understanding）

前言笔记专栏：斯坦福CS231N：面向视觉识别的卷积神经网络（23）课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1xV411R7i5CS231n:深度学习计算机视觉（2017
女王の专属领地·2024-01-20 01:15

深度学习中Numpy的一些注意点（多维数组；数据类型转换、数组扁平化、np.where()、np.argmax()、图像拼接、生成同shape的图片）

文章目录1多维数组压缩维度扩充维度2numpy类型转换深度学习常见的float32类型。
又又土·2024-01-20 00:17

分类预测 |基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机KPCA-IDBO-LSSVM的分类预测算法研究 Matlab实现

更多Matlab完整代码及仿真定制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在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
matlab科研助手·2024-01-19 23:16

分类预测 | Matlab实现KPCA-IDBO-LSSVM基于核主成分分析-改进蜣螂算法优化最小二乘支持向量机的分类预测

更多Matlab完整代码及仿真定制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在机器学习领域，支持向量机（SVM）是一种常用的分类和回归方法
机器学习之芯·2024-01-19 23:46

Matlab KPCA-ISSA-SVM基于核主成分分析和改进麻雀搜索算法优化支持向量机的分类组合预测...

更多Matlab完整代码及仿真定制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在机器学习领域中，支持向量机(SupportVectorMachine
Matlab科研辅导帮·2024-01-19 23:46

利用STM32实现数字信号处理（DSP）功能

数字信号处理（DSP）是一种利用数字处理技术对信号进行处理和分析的方法，它在通信、音频处理、图像处理等领域发挥着重要作用。随着技术的不断发展，数字信号处理在嵌入式系统中的应用越来越广泛。
嵌入式胖哥·2024-01-19 23:40

【话题】自然语言处理的发展

随着深度学习和大数据技术的进步，自然语言处理取得了显著的进步。人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
RisunJan·2024-01-19 23:39

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【轻量级网络】【Pytorch版本】EfficientNet_V1模型算法详解前言
牙牙要健康·2024-01-19 22:46

深度学习记录--mini-batch gradient descent

batchvsmini-batchgradientdescentbatch：段，块与传统的batch梯度下降不同，mini-batchgradientdescent将数据分成多个子集，分别进行处理，在数据量非常巨大的情况下，这样处理可以及时进行梯度下降，大大加快训练速度mini-batchgradientdescent的原理两种方法的梯度下降图如下图所示batchgradientdescent是一
蹲家宅宅·2024-01-19 22:14

深入浅出：mmdetection和mmyolo在ubuntu和windows系统下的安装指南

mmdetection和mmyolo是这一领域的两个重要工具，基于深度学习算法，提供了强大且灵活的目标检测功能。本博客旨在为对深度学习和目标检测感兴趣的读者提
梦想的理由·2024-01-19 22:38

水印即刻消失！三款领先软件助你重现清晰画面

水印云采用了先进的图像处理技术，能够快速清除水印，同时保持图片的原始质量。此外，水印云还提供了多
2301_82102695·2024-01-19 22:49

只需要上传图片就可以的抠图软件你都试过吗

使用这类软件，用户无需具备专业的图像处理技能，只需上传图片，软件便会自动进行抠图处理。相较于传统的手动抠图方式，自动抠图软件不仅操作简单，而且效率
2301_82102695·2024-01-19 22:48

基于yolov2深度学习网络的车辆检测算法matlab仿真,包括白天场景和夜晚场景

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1YOLOv2算法原理4.2车辆检测原理4.3白天场景和夜晚场景的车辆检测5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本MATLAB2022a3.部分核心程序loadyolov2.mat%加载训练好的目标检测器img_size=[224,224];imgPath='test/';%图像库路径imgDi
简简单单做算法·2024-01-19 20:53

python 图像处理学习笔记：1

教程地址：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5121501.html对比这些包，PIL（现在改名叫Pillow）只提供最基础的数字图像处理，功能有限；opencv实际上是一个
智勇双全的小六·2024-01-19 19:37

【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

FaceForensics++:LearningtoDetectManipulatedFacialImagesFaceForensics++：是一个面部伪造数据集，它使研究人员能够以有监督的方式训练基于深度学习的方法
yipala·2024-01-19 19:22

大数据用python还是go_对比了Python、Go和Rust之后，他得出了这个结论

几年前，我负责重写一个图像处理服务。为了弄清楚对于给定的图像和一个或多个转换(调整大小、圆形裁剪、修改格式等)，我的新服务创建的输出是否和旧服务一致，我必须自己检查图像。显然，我需要自动化，
weixin_39873456·2024-01-19 19:45

深度学习从入门到不想放弃-6

这节要讲完距离基础部分就真完事了，不继续在基础中求得基础了，我发现也没人看书接前文深度学习从入门到不想放弃-5(qq.com)前文书写到要合理的设计特征是什么概念，我们再拿两个例子复习一下比如一个卖车网站
周博洋K·2024-01-19 18:44

科普：大语言模型中的量化是什么意思？

大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，例如GPT-3、BERT等。这些模型通常有数十亿甚至数百亿个参数，占用大量的存储空间和计算资源。
AI明说·2024-01-19 17:08

（一）深度学习入门：感知机模型

一、感知机定义二、感知机与逻辑电路三、感知机的局限性四、感知机的优越性前言感知机是深度学习算法的基本单元，本文简单介绍了感知机的定义，探究了感知机与逻辑门电路之间的联系，在此基础上解释了感知机的局限性和优越性
油炸大聪明·2024-01-19 17:04

（二）深度学习入门：神经网络的前向传播

目录前言一、神经网络的基本结构二、激活函数三、神经网络输出层的设计前言上一篇我们解决了感知机模型的基本定义和应用，本次我们在感知机的基础上探讨感知机构成神经网络的一些细节，了解神经网络前向传播的过程，重点理解激活函数存在的意义。一、神经网络的基本结构在如图所示神经网络结构图中，我们把最左边的一列称为输入层，最右边一列称为输出层，在输入层和输出层中间的网络层称为中间层，中间层可以有多个。在实际使用过
油炸大聪明·2024-01-19 17:33

创新能力的重要原动力

——学习过程的重要性学的实质让学生经历学科的认知过程，全身体验智慧的复衍历程，不仅是深度学习的需要，更是深度育人的需要。
孙玉生·2024-01-19 16:57

BitmapFactory

bitmap是安卓系统中的图像处理的重要类之一.Option的作用防止内存溢出节省内存开销系统更流畅各种属性InjustDexodeBoundsoutWidth和outHeightinSampleSize
名字温柔·2024-01-19 16:32

Python数据分析案例37——基于分位数神经网络(QRNN)的汇率预测

案例背景我导师的研究方向是少有的做"分位数回归"方向，作为研究机器学习深度学习方向的我自然就继承了这个特色，改进出了很多特殊结合方法，我会结合各种机器学习方法和各种分位数回归的方法。
阡之尘埃·2024-01-19 14:09

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思？

“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”这些术语都来自于机器学习和深度学习领域，特别是在训练大型神经网络模型时常用到。炼丹：这是一个来自中国的网络用语，原意是道教中的炼金术，用来寻求长生不老的药丹。
AI明说·2024-01-19 14:02

11- OpenCV：自定义线性滤波（卷积，卷积边缘）

卷积如何工作3、常见算子（卷积核Kenel）4、自定义卷积模糊5、代码演示二、卷积边缘1、卷积边缘问题2、处理边缘3、相关的API说明4、代码演示一、卷积1、卷积概念（1）在OpenCV中，卷积是一种常用的图像处理操作
Ivy_belief·2024-01-19 14:30

鼠害监测站特点有哪些

这种系统融合了机器视觉、模式识别、大数据和深度学习等技术，实现了对害鼠的365天×24小时连续动态监测和智能识别分类。
thhj123·2024-01-19 14:52

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Softmax代码总结前言深度学习中常用到一个Softmax函数，它究竟是个什么东西了，我们来学习一下！！！
fyc300·2024-01-19 14:24

【知识---如何利用TensorRT（NVIDIA Deep Learning Inference Library）引擎序列化为内存中的二进制数据流】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言TensorRT的主要特点和功能案例总结前言TensorRT（TensorReal-Time）是由NVIDIA提供的用于深度学习推断的高性能推理库
fyc300·2024-01-19 14:54

数字图像处理知识梳理——5

七、图像分割概念：把图像分解成构成它的部件和对象的过程；定位感兴趣对象在图像中的位置和范围任务：把图像分离成互不交叠的有相同性质的区域评价准则：最终测量精度UMA7.1基于边缘的分割方法：先提取区域边界，在确定边界限定的区域7.1.1边缘检测的对象：灰度或结构不连续的地方7.1.2缺陷用图像数据（二维、三维）表示实际物体（多维）有信息丢失检测出有边缘的地方并不一定是物体实际边界7.1.3边缘检测一
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:38

数字图像处理知识梳理——3

四、图像增强G(x,y)=T[f(x,y)]重点在于T的定义：并不以图像保真为准则，突出某些人/机器分析有意义的信息，抑制无用信息4.1空间域4.1.1点运算(针对一个个像素点的运算)灰度运算线性运算：t=T(s)=as+b：根据a,b的取值不同得到不同的处理结果分段线性运算：将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域非线性运算对数变换：增强图像暗区域，使得整个图像变亮（低灰度区域扩展
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——4

五、图像编码与压缩：核心在于找图像的冗余概念：对图像数据按照一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的信息性能评价：客观保真度准则（均方误差和均方信噪比）、主观保真度准则5.1图像信息的冗余：编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余、结构冗余、时间冗余图像压缩系统的一般组成：信源编码——>信道编码——>信道——>信道译码——>信源译码信源编码：完成原始数据的编码与压缩映射器（解决像
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——2

三、图像变换3.1图像空域变换几何变换平移、镜像、旋转、放缩、变形、组合变换前两个无信息损失，无像素值的变化，不需要灰度插值；后几个有像素值的变化，需要灰度插值，有信息损失，几何畸变（等比例缩放除外）灰度插值向前映射（平移镜像：由原图像坐标计算出目标图像坐标）和向后映射法（旋转、缩放、变形：由结果图像计算原图像的坐标）最近邻插值优点是计算快，简单，灰度保真性好缺点是块状效应明显（马赛克效应），误差
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——1

一、绪论：数字图像处理与分析的主要研究包括哪几方面？1.首先对图像进行一个定义：误差允许范围内对一个高维物体的二维成像，是不完全的、不精确的但在某种意义上恰当的描述。
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:06

安全帽识别：智能监控新趋势

安全帽识别的工作机制安全帽识别系统基于高级图像处理和人工智能技术。通过安装在工地的摄像头捕捉实时图像，系统利用算法识别出图像中是否有工人未佩戴安全帽。这一过程涉及复杂的图像识别技术，包括面部
北京富维图像5369·2024-01-19 13:03

深度学习进行数据增强(实战篇)

本文章是我在进行深度学习时做的数据增强,接着我们上期的划分测试集和训练集来做.文章目录前言数据增强有什么好处？
笔写落去·2024-01-19 13:31

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

它基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构，是一种深度学习算法，旨在通过处理和生成自然语言理解和回应人类语言。
俊524·2024-01-19 13:28

10 个与 GIS 和遥感相关的软件网站

/VGI网站：https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/index.html辅助功能：仅安装要求：注册电脑系统：Windows、MacOSX范围：图像处理
yikegis·2024-01-19 13:49

2.5通道操作

需要注意的是,在openCV中,通道是按照B通道→G通道→R通道的顺序存储的在图像处理过程中,可以根据需要对通道进行拆分和合并。
dinel·2024-01-19 13:08

GPT应用程序的开发语言

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也支
super_Dev_OP·2024-01-19 13:02

【话题】ChatGPT 和文心一言哪个更好用

它使用深度学习算法来理解和生成文本，因此可以处理各种复杂的问题和话题。语言准确性：ChatGPT的语言模型经过了大量的训练数据，因此其生成的回答具有较高的语言准确性。
RisunJan·2024-01-19 12:12

医学图像的图像处理、分割、分类和定位-1

一、说明本报告全面探讨了应用于医学图像的图像处理和分类技术。开展了四项不同的任务来展示这些方法的多功能性和有效性。任务1涉及读取、写入和显示PNG、JPG和DICOM图像。
无水先生·2024-01-19 12:32

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。
伪_装·2024-01-19 11:31

IMDB电影评论的情感分析——paddle

baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络LSTM和门控循环单元网络GRU的设计原理熟悉如何使用飞桨深度学习开源框架构建循环神经网络
伪_装·2024-01-19 11:23

在Deepin Linux系统下给AppImage格式软件创建快捷方式的方法

这两天使用deepin的过程中，无意中发现了一个叫krita的程序，是一个图像处理软件，类似Photoshop，于是就下载krita-4.2.8-x86_64的这个版本。
elileo·2024-01-19 10:19

QT+OpenCV实现一个标注工具（图像处理、边缘检测）

简介作者是一名QT初学者，为检验学习成果及完成毕业设计，在张老师和学姐的指导下，开发了这个标注工具。CSDN上很多文章对我的学习提供了极大的帮助，分享这篇文章给需要的人一起学习进步~废话不多说，先看看效果：开发环境Windows10、Qt5.13.2（编译器用的是MinGW64_bit）、OpenCV4.1开发过程环境配置首先，安装QtCreator，在Qt里引入OpenCV库，需要使用CMake
枫祈叶凌·2024-01-19 10:32
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