深度学习图像处理第65页

图像分割笔记（冈萨雷斯-数字图像处理）

第10章图像分割分割将一幅图像细分为其组成区域或对象。（针对不同问题有不同的细分需求）单色图像分割算法通常基于图像亮度值的两个特性：不连续性（图像边缘）和相似性（相似区域）。1.点、线和边缘检测采用图像掩膜运算（卷积），如图像做的掩膜运算表示如下：3x3掩膜1.1点检测通过掩膜运算，使满足，点检测模板如下：点检测掩膜点检测的要求是：当掩膜的中心位于一个孤立点时，掩膜的响应必须最强，而在亮度不变的区

周安陌·2024-01-18 23:32

视觉工程师需要具备的技能

使用机器学习和深度学习算法解决计算机视觉中复杂的现实世界问题的先前经验。图像处理技术、图像识别、物体检测和视觉识别知识。了解深度学习神经网络架构及其在解决计算机视觉问题中的应用。

人工智能技术与咨询·2024-01-18 22:18

计算机视觉未来的走向

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·2024-01-18 22:46

32从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --目标检测简介及滑动窗口

目标检测简介目标检测是计算机视觉中一个重要的研究方向。人眼可以轻松、准确地识别出图片中的物体是什么、这个物体在图片中的哪个位置。例如，当我们看到下图左边的图片时，我们可以轻松的识别出图片中的动物是猫和狗，并且知道它们在图片中所处的位置。但是对于计算机来说，在以数字形式表示的图片中寻找目标物体，并判断这个物体是什么，这是一件困难的事情。目标检测的目的就是使计算机能够识别图片中的目标（物体、动物等）是

Jachin111·2024-01-18 22:23

JAVA学习笔记——第二章 JAVA概述

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_JAVA概述程序：计算机执行操作或者解决问题的一系列有序指令的集合JAVA重要特点1.JAVA是面向对象的（oop

A_SHOWY·2024-01-18 21:30

JAVA学习笔记——第三章变量

博客主页：A_SHOWY系列专栏：力扣刷题总结录数据结构云计算数字图像处理力扣每日一题_变量变量是程序的基本组成单位，是内存中的一个数据存储空间。变量有三个基本要素：类型+名称+值。

A_SHOWY·2024-01-18 21:27

【人工智能与深度学习】均方损失，交叉墒损失，vgg损失，三元组损失

交叉墒损失，vgg损失，三元组损失的应用场景有哪些均方损失（MeanSquaredError,MSE），交叉熵损失（Cross-EntropyLoss），和三元组损失（TripletLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数

你好，Albert·2024-01-18 21:37

基于深度学习的时间序列算法总结

1.概述深度学习方法是一种利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取的机器学习方法，近年来在时序预测领域取得了很好的成果。

流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

分享AIGC场景应用及泰迪AIGC大模型师资培训内容

AIGC（AI-GeneratedContent）本质上是一种内容生产方式，即人工智能自动生产内容，是基于深度学习技术，输入数据后由人工智能通过寻找规律并适当泛化从而生成内容的一种方式。

泰迪智能科技·2024-01-18 20:43

《认知觉醒》第五章—学习力｜第三节关联

这既是有效阅读的三个步骤，也是深度学习的三个层次：知道信息点

杰丫头的生活碎片·2024-01-18 20:38

YOLOv8-第Y9周：重要模块解读

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文件路径：...\ultralytics\nn\moudules\***以文件...

夏伊呀·2024-01-18 19:44

YOLOv8-第Y7周：训练自己的数据集

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制本周任务这周的任务是用YOLOv8训练自己的数据集。

夏伊呀·2024-01-18 19:14

YOLOv8-第Y8周：yolov8.yaml文件解读

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制本周任务请根据YOLOv8n、YOLOv8s模型的结构输出，手写出YOLOv8l的模型输出。文件位置：.

夏伊呀·2024-01-18 19:14

YOLOv5-第Y6周：模型改进

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制文章来源：K同学的学习圈子一、本周任务模型改进：修改YOLOv5的网络结构图，根据网络结构图以及Y1~Y5周的内容修改对应代码

夏伊呀·2024-01-18 19:13

Open CV 图像处理基础：（七）学习 OpenCV 的图像增强和边缘检测功能

在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能目录在Java中学习使用OpenCV的图像增强和边缘检测功能前言图像增强功能对比度调整（Core.addWeighted()）函数原型：参数说明：代码：示例直方图均衡化（Imgproc.equalizeHist()）函数原型：参数说明：代码：示例边缘检测功能Canny边缘检测（Imgproc.Canny()）函数原型：代码：示例总结OpenC

無间行者·2024-01-18 19:09

[C++] 详细教程 - opencv4.8.0安装和验证测试 (Windows + Linux)

如何安装C++版本的OpenCVOpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，它包含了许多常用的图像处理和计算机视觉算法。

老狼IT工作室·2024-01-18 19:18

计算机视觉设计如何应用于人脸识别技术？

它通过使用图像处理和模式识别技术，对人脸图像进行分析和比对，从而实现人脸的检测、定位和识别。

人工智能培训·2024-01-18 17:07

机器学习在表面缺陷检测中的技术与实践

一、机器学习在表面缺陷检测中的应用深度学习：深度学习是机器学习的一个重要分支，其在图像识别和处理领域具有显著的优势。通过构建深度神经网络，可以对图像进行自动的缺陷检测和分类。常见

matlabgoodboy·2024-01-18 16:18

Baumer工业相机堡盟相机如何使用Trace功能（相机日志追踪的使用和优点以及行业应用）（C++）

项目场景Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。

格林威·2024-01-18 16:42

图像处理——双边滤波

Asimov_Liu·2024-01-18 15:46

28张图全解深度学习知识！

本文约7500字，建议阅读15分钟本文将从深度学习基础（01-13）、卷积网络（14-22）和循环网络（23-28）三个方面介绍该笔记。

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:55

用通俗易懂的方式讲解：实体关系抽取入门教程

文章目录技术提升关系抽取定义关系抽取评价指标实体关系抽取方法基于规则的关系抽取方法基于词典驱动的关系抽取方法基于机器学习的抽取方法基于深度学习的关系抽取方法流水线学习联合

深度学习算法与自然语言处理·2024-01-18 15:54

AI绘画资源分享

它采用了先进的深度学习技术，拥有广泛的绘画功能，支持多种风格和主题的创作。用户只需通过简单的操作，即可轻松创建高质量的艺术作品。

grady.lu·2024-01-18 13:35

AI绘画软件Fooocus介绍

Fooocus是一款基于深度学习的绘画软件，它可以根据你的输入和偏好，自动生成高质量的画作。你可以选择不同的风格、主题、颜色和细节，让Fooocus为你创造出独一无二的艺术品。

grady.lu·2024-01-18 13:35

【AI绘画】Midjourney到底是什么？看完就懂了！！！

Midjourney同样使用了类似于GPT-4的深度学习技术——“生成对抗网络”（GenerativeAdversarialNetworks，简称GA

AI想象家·2024-01-18 13:33

全网最全讲解Stable Diffusion原理，小白也能看懂！速来！！！

StableDiffusion是一种深度学习模型。我们将深入探讨StableDiffusion是如何工作的。

AI想象家·2024-01-18 13:02

基于Python实现身份证信息识别

目录前言身份证信息识别的背景与意义自动识别身份证的需求实现环境与工具准备Python编程语言OpenCV图像处理库TesseractOCR引擎身份证信息识别算法原理图像预处理步骤(图像裁剪、灰度化、二值化

摔跤猫子·2024-01-18 13:00

用python实现word中所有图片变清晰

对于更复杂的图像处理任务，可能需要使用更高级的图像处理库，如PIL或OpenCV。首先，你需要安装必要的库。你可以使用pip来安装：bash复制代码p

数字化信息化智能化解决方案·2024-01-18 12:34

基于深度学习的ASM-HEMT I-V参数提取

标题：DeepLearning-BasedASM-HEMTI-VParameterExtraction(IEEEELECTRONDEVICELETTERS)22年摘要摘要—首次提出了一种快速而准确的基于深度学习

幻象空间的十三楼·2024-01-18 12:32

大模型内容分享(二十七)：2024，比大模型更火的是什么？

2024年，打破行业僵局势在必行：无论是互联网头部玩家的布局，或是WAVESUMMIT+深度学习开发者大会2023的观点交锋，都折射出AI之争正在悄

之乎者也··2024-01-18 12:44

不同版本CUDA和cudnn下载安装并配置环境变量

选做）1.查看当前显卡驱动版本以及支持的最高版本的CUDA2.下载显卡驱动二、安装CUDA1.查看支持的最高版本的CUDA2.下载CUDAToolkit三、安装cuDNN四、多版本CUDA下载前言学习深度学习的时候通常要使用

爱敲代码的panda·2024-01-18 12:12

FFmpeg之PostProc

pp_postprocess4.5、pp_get_mode_by_name_and_quality 团队博客:汽车电子社区一、概述 FFmpeg中的postproc库是一个视频后处理库，用于应用各种图像处理

Coder个人博客·2024-01-18 11:35

2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模C题(第二阶段)机械零件加工过程中的位置识别全过程文档及程序

2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模基于轮廓提取与图像配准的零件定位问题研究C题机械零件加工过程中的位置识别原题再现：在工业制造自动生产线中，在装夹、包装等工序中需要根据图像处理利用计算机自动智能识别零件位置

数模竞赛Paid answer·2024-01-18 11:56

2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模C题(第一阶段)机械零件加工过程中的位置识别全过程文档及程序

2018年认证杯SPSSPRO杯数学建模基于轮廓特征的机械零件位置识别研究C题机械零件加工过程中的位置识别原题再现：在工业制造自动生产线中，在装夹、包装等工序中需要根据图像处理利用计算机自动智能识别零件位置

数模竞赛Paid answer·2024-01-18 11:50

MOJO语言的诞生

文章目录背景目标现状背景传统的编译器技术如LLVM和GCC并不适合现有深度学习编程语言的发展迭代，无法完全支持现代芯片架构。如今，专用机器学习加速器的标准技术是MLIR。

是乔乔啊·2024-01-18 11:50

[动手学深度学习-PyTorch版]-8.4计算性能-多GPU计算

8.4多GPU计算注：相对于本章的前面几节，我们实际中更可能遇到本节所讨论的情况：多GPU计算。原书将MXNet的多GPU计算分成了8.4和8.5两节，但我们将关于PyTorch的多GPU计算统一放在本节讨论。需要注意的是，这里我们谈论的是单主机多GPU计算而不是分布式计算。如果对分布式计算感兴趣可以参考PyTorch官方文档。本节中我们将展示如何使用多块GPU计算，例如，使用多块GPU训练同一个

蒸饺与白茶·2024-01-18 10:32

吴恩达深度学习课程作业--C1W2

1.3-Reshapingarraysv=v.reshape((v.shape[0]*v.shape[1],v.shape[2]))#v.shape[0]=a;v.shape[1]=b;v.shape[2]=c

HELLOTREE1·2024-01-18 10:09

如何在jupyter中加入自己的环境

问题引入jupyter是在深度学习过程中常用的东西，那么该如何引入我们自己的环境呢？

zhuyuyaya·2024-01-18 10:16

U-Net——第一课

一.论文研究背景、成果及意义二、unet论文结构三、算法架构一.论文研究背景、成果及意义医学图像分割是医学图像处理与分析领域的复杂而关键的步骤，目的是将医学图像中具有某些特殊含义的部分分割出来，并提取相关特征

湘溶溶·2024-01-18 10:41

《学习共同体-走向深度学习》读后感 - 草稿

八月份读了《学习共同体-走向深度学习》，初读这本书，局限于老师的思维聚焦于深度学习，读着读着发现-如何在课堂上最大优化设计，实现共同体，才是我们成长之桥。

3组李紫祺·2024-01-18 09:33

ML: 2-3 neural network 代码理解

3.搭建一个神经网络1.如何用代码实现推理1.1介绍Tensorflow是实现深度学习算法里的领先的框架之一。Tensorflow和PyTorch一样都很常用。这节课会着重于Tensorflow，。

skylar0·2024-01-18 09:20

深度学习记录--梯度检验

数值逼近为了对梯度进行检验，需要计算近似误差值来接近梯度对于单边误差和双边误差公式，其中双边误差与真实梯度相差更小，故一般采用双边误差公式双边误差公式：梯度检验(gradientchecking)对于成本函数，求出的导数，计算出双边误差，再将两者进行比较比较方法：，判断的大小若，则误差很小，效果很好若，则误差一般，效果一般若，则误差较大，需要考虑是否错误较多梯度检验的注意事项不要在训练中使用梯度检

蹲家宅宅·2024-01-18 09:19

深度学习记录--正则化(regularization)

什么是正则化？正则化(regularization)是一种实用的减少方差(variance)的方法，也即避免过度拟合几种正则化的方法L2正则化又被称为权重衰减(weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在w的更新过程中会递减，即权重衰减w递减的过程，实际上是w趋近于0的过程在这个过程中，部分单元的影响逐渐减小(可以近似看作隐藏)，最终成为深层神经网络(类似线性回归)，从最开始的右图逐

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

深度学习记录--归—化输入特征

归化归化输入(normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整，梯度下降的迭代次数减少，训练速度变快方法Python实现数据预处理--特征标准化与归一化_不同特征之间的差异过大如何处理-CSDN博客