深度学习图像处理第69页

一、Photo Shop CS6基础

一、软件介绍1、ps的两大功能：a、图像处理b、设计二、软件界面1、如果打开ps出现界面比较乱，就按照如下图设置，让软件恢复到默认的状态：image.png2、所有控制面板都在窗口菜单中，可以对其进行隐藏和显示

weyan·2024-01-16 13:24

JAVA图像处理系列（十二）—— 艺术效果：雕版

艺术效果：雕版给图像进行矩阵操作，可以实现一些有趣的效果，本文介绍类似雕版效果的实现方法，先看看实现效果。第一张为原始图片，第二张使用固定参数时的图片，第三张为参数变化时实现的动画效果。cat.jpgcat-engrave.jpgcat-engrave.gif实现思路及方法我们采用提取图像边缘的思路对图像进行处理，使用维度为奇数的矩阵对图像进行计算。假设矩阵的维度为n，矩阵的取值方式为：矩阵的中间

快乐小吧·2024-01-16 12:35

深度学习：大规模模型分布式训练框架DeepSpeed

深度学习：大规模模型分布式训练框架DeepSpeedDeepSpeed简介DeepSpeed核心特点DeepSpeed如何工作？DeepSpeed如何使用？

AI Player·2024-01-16 12:31

深度学习：混合精度训练

深度学习：混合精度训练前言混合精度训练核心技术权重备份损失缩放梯度裁剪动态调整学习率优势与弊端代码示例参考文献前言浮点数据类型主要分为双精度Double（FP64）、单精度Float（FP32）和半精度

AI Player·2024-01-16 12:31

学习笔记：在华为昇腾NPU上进行深度学习项目【未完待续】

在NPU上做深度学习算法场景和功能说明系统信息查询1、场景一：非NPU上训练的模型推理1.1执行方案1.2学习案例1.3onnx转om1.4om推理昇腾社区链接：昇腾社区-官网丨昇腾万里让智能无所不及场景和功能说明第一种

风路丞·2024-01-16 12:25

100天精通Python（实用脚本篇）——第112天：图像处理批量给图片添加水印，防盗必备建议收藏！！！（附上脚本代码）

文章目录专栏导读1.图片设置水印的意义？2.需求3.实现效果4.添加全屏水印4.1单张图片添加全屏水印4.2批量给多张图片添加全屏水印5.添加指定位置水印5.1模块介绍5.2批量添加脚本实现专栏导读本文已收录于《100天精通Python从入门到就业》：本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从0到100的不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：

袁袁袁袁满·2024-01-16 11:11

深入解析多目标优化技术：理论、实践与优化

本文深入探讨了多目标优化技术及其在机器学习和深度学习中的应用，特别聚焦于遗传算法的原理和实践应用。

TechLead KrisChang·2024-01-16 11:10

大语言模型

它的诞生背景源于深度学习和神经网络在自然语言处理领域的快速发展。

图灵追慕者·2024-01-16 11:31

医学图像配准综述之研究趋势和未来发展2019-09-23

6、研究趋势和未来发展在这一部分中，我们总结了深度学习医学图像配准的研究现状和未来发展方向。如图2所示，一些研究趋势已经出现。

一只大南瓜·2024-01-16 11:30

距离场和距离变换：distance_transform

一、说明你知道图像处理的骨架这个概念吗？如果知道，你能解释清楚什么算法生成骨架吗？从一堆横竖叠加的扑克牌中，你能整理出几张牌，并保存牌的花色信息吗？如果您对上述提问存在疑虑，那么就好好看看本文吧。

无水先生·2024-01-16 10:59

深度学习面试100题（1-10）

梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知：大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。每一个神经元都有输入、处理函数和输出。神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。为了得到最佳的神经网络，我们用

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

imgaug库指南（25）：从入门到精通的【图像增强】之旅

引言在深度学习和计算机视觉的世界里，数据是模型训练的基石，其质量与数量直接影响着模型的性能。然而，获取大量高质量的标注数据往往需要耗费大量的时间和资源。

高斯小哥·2024-01-16 10:56

深度学习入门

概述此学习路径专为有兴趣熟悉和探索深度学习主题的任何人而设计。目前，该学习路径涵盖了深度学习的基础知识，但将来将得到增强，以涵盖有监督和无监督的深度学习概念。

AI-智能·2024-01-16 10:13

无监督深度学习

本节讨论三种无监督深度学习架构：自组织映射、自动编码器和受限玻尔兹曼机。我们还讨论了如何基于底层无监督架构构建深度置信网络和深度堆叠网络。

AI-智能·2024-01-16 10:13

【Emgu.CV教程】5.1、几何变换之平移

图像的几何变换对于图像处理来说，也是最基础的那一档次，包括平移、旋转、缩放、透视变换等等，也就是对图像整理形状的改变，用到的函数都比较简单，理解起来也很容易。但是为了凑字数，还是一个函数一个函数的讲。

..活宝..·2024-01-16 09:41

图片对比度算法

Javascript图像处理——亮度对比度-Justany_WhiteSnow-博客园(变亮其实就等于R、G、B三个通道同时加大，那么变暗就等于同时减小。)

海天鹰·2024-01-16 09:38

【论文笔记】Effect of Attention Mechanism in Deep Learning-Based Remote Sensing Image Processing：A S...

注意机制在基于深度学习的遥感图像处理中的作用：系统文献综述综述：概述了已开发的注意力机制以及如何将它们与不同的深度学习神经网络架构集成。此外，它旨在研究注意力机制对基于深度学习的RS图像处理的影响。

吃核桃用手夹·2024-01-16 09:54

大模型学习篇(一)：初识大模型

目录一、大模型的定义二、大模型的基本原理与特点三、大模型的分类四、大模型的相关落地产品五、总结一、大模型的定义大模型是指具有数千万甚至数亿参数的深度学习模型。

Abro.·2024-01-16 09:38

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

一、说明欢迎来到“完整的NLP指南：文本到上下文#5”，这是我们对自然语言处理（NLP）和深度学习的持续探索。

无水先生·2024-01-16 08:42

深度学习笔记（七）——基于Iris/MNIST数据集构建基础的分类网络算法实战

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课认识网络的构建结构在神经网络的构建过程中，都避不开以下几个步骤：导入网络和依赖模块原始数据处理和清洗加载训练和测试数据构建网络结构，确定网络优化方法将数据送入网络进行训练，同时判断预测效果保存模型部署算法，使用新的数据进行预测推理使用Keras快速构

絮沫·2024-01-16 08:49

认识OCR，从文字检测到文字识别，从任务定义到下游任务，从形态学方法到深度学习

图灵测试是人工智能是否真正能够成功的一个标准，“计算机科学之父”、“人工智能之父”英国数学家图灵在1950年的论文《机器会思考吗》中提出了图灵测试的概念。即把一个人和一台计算机分别放在两个隔离的房间中，房间外的一个人同时询问人和计算机相同的问题，如果房间外的人无法分别哪个是人，哪个是计算机，就能够说明计算机具有人工智能。1981年的诺贝尔将颁发给了DavidHubel和TorstenWiesel，

羞儿·2024-01-16 08:59

GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用

详情点击链接：GPT/GPT4在人工智能，深度学习，编程等领域应用一OpenAI1.最新大模型GPT-4Turbo2.最新发布的高级数据分析，AI画图，图像识别，文档API3.GPTStore4.从0到

夏日恋雨·2024-01-16 08:53

大创项目推荐深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构6.2疲劳图像分类训练6.3训练结果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习疲劳驾驶检测

laafeer·2024-01-16 08:22

【深度学习I-基础知识】

深度学习I-基础知识1基础知识1.1模型的基本概念1.2机器学习1.2.1概率建模1.2.2核方法1.2.3决策树、随机森林和梯度提升机1.3深度学习1.3.1张量1.3.2数据批量1.3.3张量运算1.3.4

Dymc·2024-01-16 08:50

探索GpuMall智算云平台的AI云计算：SSH连接GPU云主机进行深度学习

#GpuMall##GpuMall智算云##算力租赁##ai#在人工智能和机器学习的领域中，获取强大的计算资源已经成为推进项目进展的关键。随着AI研究的深入，需求对GPU加速的计算能力也在不断提升。GPU云主机、GPU云服务器、GPU闲置、GPU变现、GPU收益、AI云、算力交易平台等在进行模型训练和推理方面扮演着不可替代的角色。借助GPU云平台如智算云，GpuMall等，研究者和开发者可以方便地

GpuMall·2024-01-16 07:17

深度学习中指定特定的GPU使用

目录前言1.问题所示2.解决方法前言老生常谈，同样的问题，主要来源于：RuntimeError:CUDAerror:outofmemory当使用完之后，想从其他方式调试，具体可看我这篇文章的：出现CUDAoutofmemory的解决方法如果还有的空间使用，可看我下面的方式1.问题所示执行代码的时候，出现如下问题：File"/home/l228/anaconda3/envs/stegan3.7/li

码农研究僧·2024-01-16 07:00

优化的实时换脸项目——DeepFaceLive

它利用深度学习和计算机视觉算法，能够以惊人的准确度和速度将脸部特征无缝地映射到任何人的脸上。

m1chiru·2024-01-16 07:56

多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”

将强化学习与机器学习、深度学习区分开的最重要的特征为：它通过训练中信息来评估所采取的动作，而不是给出正确的动作进行指导，这极大地促进了寻找更优动作的需求。

EasonZzzzzzz·2024-01-16 07:48

ChatGPT和文心一言哪个更好用？

ChatGPT和文心一言都是基于深度学习技术的自然语言处理模型，它们各自具有优势和局限性，需要根据具体需求进行选择。

AI算法蒋同学·2024-01-16 07:46

易效能288期90天践行作业-第五周2021.8.21-8.28

作业：➀、深度学习1CalendarS的使用➁、规划未来3个月的日历事件➂、一周践行收获写第五周-过去班会锦囊内容回顾磨合阶段-从试打卡，梳理90天践行目标、找出核心的3只青蛙、提醒大家线下课过高涨情绪警惕订了过高过多目标

方坚宇·2024-01-16 07:32

京创尤品·2024-01-16 07:33

图像处理-像素位置的一阶导数和二阶导数

图像处理-像素位置的一阶导数和二阶导数空间卷积是一种图像处理中常用的技术，用于计算图像中每个像素位置的一阶导数和二阶导数。在这里将解释如何使用卷积操作来实现这些导数的计算。

Persus·2024-01-16 06:38

《计算机视觉处理设计开发工程师》

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·2024-01-16 06:05

【EI会议征稿通知】第四届图像处理与智能控制国际学术会议（IPIC 2024）

第四届图像处理与智能控制国际学术会议（IPIC2024）20244thInternationalConferenceonImageProcessingandIntelligentControl2024年第四届图像处理与智能控制国际学术会议

搞科研的小刘选手·2024-01-16 06:58

图像处理：孤立点的检测

图像处理-孤立点的检测孤立点的检测在图像处理中通常涉及到检测图像中的突变或者边缘，而使用二阶导数是一种常见的方法。

Persus·2024-01-16 06:27

生成对抗网络GAN简介- 图像处理应用

GAN是一种由两部分组成的神经网络架构，通常用于生成逼真的图像。这两部分是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器（Generator）：它的目标是创建逼真的图像。这些图像是从随机噪声开始生成的，生成器试图使其尽可能接近真实数据分布。判别器（Discriminator）：它的任务是区分生成器产生的图像和真实图像。判别器通过评估图像的真实性来提供反馈，以指导生成器的

LittroInno·2024-01-16 06:56

利用C++进行图像处理与计算机视觉

在C++中进行图像处理与计算机视觉是一个有趣且具有挑战性的任务。C++是一种高效的编程语言，能够提供足够的灵活性和性能，以处理复杂的图像处理和计算机视觉算法。

naer_chongya·2024-01-16 06:49

人工智能（AI）中的一些常见名词-九五小庞

深度学习（DL）：指使用人工神经网络层进行复杂模式识别的ML。大型语言模型（LLM）：可以理解、处理和生成文本的AI程序。转换器模型：一种神经网络架构，可以将一种类型的输入转换为另一种类型的输出。

Up九五小庞·2024-01-16 06:49

基于ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模

2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出了聊天机器人ChatGPT3.5，将人工智能的发展推向了一个新的高度。2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。2023年11月7日，OpenAI首届开发者大会被称为“科技界的春晚”，吸引了全球广大用户的关注，GPT商店更

PhyliciaFelicia·2024-01-16 06:45

动手学深度学习：5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）

5.9含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩[1]。它虽然在名字上向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNet的影子。GoogLeNet吸收了NiN中网络串联网络的思想，并在此基础上做了很大改进。在随后的几年里，研究人员对GoogLeNet进行了数次改进，本节将介绍这个模型系列的第一个版本。5.9

AI_Younger_Man·2024-01-16 06:43

27 含并行连结的网络 GoogLeNet / Inception V3【动手学深度学习v2】（笔记）

一、含并行连结的网络GoogLeNet/InceptionV31、卷积层个数超过了100层，怎么选择最好的卷积层超参数2、GoogleLeNet全要首先，输入和输出等高等宽其次，不同的路径3、白色的1*1卷积层是用来改变通道数的蓝色的卷积层是用来抽取信息的4、为啥要用Inception块？5、展示Googlenet，高宽减半就是一个stage6、展示一下具体是怎么设计的7、变种，这些常用一点8、诡

hlllllllhhhhh·2024-01-16 06:41

压缩编码之JPEG变换编码不同压缩率的模拟的实现——数字图像处理

原理离散余弦变换（DCT）和量化是图像压缩中的两个关键步骤，尤其是在JPEG压缩标准中。离散余弦变换（DCT）：DCT的目的是将图像从空间域（即像素表示）转换到频率域。这种转换后，图像的能量会集中在少数几个系数中，特别是低频系数中。图像的大部分视觉信息都包含在低频成分中，而高频成分通常与图像细节（如边缘、纹理）相关。**量化：**量化是压缩过程中降低DCT系数精度的步骤。它通过使用一个预定义的量化

筱筱西雨·2024-01-16 06:33

项目:基于OpenCV+百度云人脸识别项目

可以使用预训练的人脸检测器，如HaarCascade或基于深度学习的人脸检测器。百度云人脸识别API调用：将图像中检测到的人脸传递给百度云人脸识别A

左手的月光·2024-01-16 06:25

竞赛保研基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0前言1课题描述2实现效果3算法实现原理3.1数据集3.2深度学习识别算法3.3特征提取主干网络3.4总体实现流程4具体实现4.1预训练数据格式4.2部分实现代码5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习机器视觉的人脸性别年龄识别系统该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:12

竞赛保研基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现 - 深度学习 opencv python

文章目录1前言1课题背景2GAN(生成对抗网络)2.1简介2.2基本原理3DeOldify框架4FirstOrderMotionModel5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于生成对抗网络的照片上色动态算法设计与实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：4分更多资料,项目分享：https://git

iuerfee·2024-01-16 05:42

竞赛保研多目标跟踪算法实时检测 - opencv 深度学习机器视觉

先上成果3多目标跟踪的两种方法3.1方法13.2方法24TrackingByDetecting的跟踪过程4.1存在的问题4.2基于轨迹预测的跟踪方式5训练代码6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习多目标跟踪实时检测该项目较为新颖

iuerfee·2024-01-16 05:38

2019-07-23

而这种质疑的精神，也恰恰是创新社会和深度学习的需要。图片发自App午，名师优课――张齐华老师研修班随着开班典

3d8849be4882·2024-01-16 05:52

深度学习烦人的基础知识(2)---Nvidia-smi功率低，util高---nvidia_smi参数详解

文章目录问题现象解释解决方案磨刀不误砍柴工--nvidia-smi参数解读问题如下图所示，GPU功率很低，Util占用率高。这个训练时不正常的！现象解释Pwr是指GPU运行时耗电情况，如图中GPU满载是300W，目前是86W与GPU2的空载情况功率相等。说明GPU没有在真正运行。GPU-Util高说明它的核心被占用了，占用率为100%。打个比方，把GPU看做是人。三个人，一个在举重，一个人在跑步，

mantoureganmian·2024-01-16 05:25

深度学习烦人的基础知识(1)---&@在bash中的作用---positional parameter详解

文章目录序Positionalparameter练习题Specialparameter练习题序深度学习，反展到现在，真的是要融会贯通很多东西。遇到便补吧！

mantoureganmian·2024-01-16 05:54

一个神经元顶5到8层神经网络，深度学习的计算复杂度被生物碾压了

点击上方“AI遇见机器学习”，选择“星标”公众号重磅干货，第一时间送达来自：机器之心看来人工智能的发展还任重道远。来自耶路撒冷希伯来大学的研究者对单个神经元的计算复杂度进行了研究，他们通过训练人工深度神经网络来模拟生物神经元的计算，得出深度神经网络需要5至8层互连神经元才能表征（或达到）单个生物神经元的复杂度。人类糊状的大脑似乎与计算机处理器中的固态硅芯片相去甚远，但科学家将二者进行比较已经有很多

Evan-yzh·2024-01-16 04:32

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