深度学习图像处理

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

推荐系统遇上深度学习(一二五)-[阿里]CTR预估中的端到端用户行为检索

今天给大家带来一篇阿里在长用户行为序列建模中的探索，前面也介绍过SIM和UBR4CTR两篇论文，均是通过两阶段检索的思路，从长用户行为序列中选择与目标item相关的用户行为，用于后续的决策。那么针对这种两阶段的方式中存在的阶段目标不一致的问题，本论文提出了一种端到端用户行为检索方法，一起来看一下。1、背景CTR预估中，用户行为建模算是一种里程碑式的进展。首先简单回顾一下用户行为建模的发展思路。最初
文哥的学习日记·2024-01-18 11:22

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
蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

用OpenCV实现创建一个新的图像并排显示左右两个输入图像

文章目录创建一个并排显示左右两个输入图像程序的关键在于正确地使用OpenCV的cv::Mat类和图像处理函数。下面是一个简单的示例代码，展示了如何实现这个功能。
小秋 AI SLAM入门实战·2024-01-18 09:17

深度学习记录--梯度消失和爆炸

梯度消失和爆炸的产生当神经网络层数很大时，即很大时，w与1之间的大小关系会产生梯度消失与梯度爆炸的问题当w1时，会非常大，梯度爆炸解决方法权重初始化层数n越大，越要使特征值w变小
蹲家宅宅·2024-01-18 09:16

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

文章目录前言一、项目背景二、项目任务三、数据说明四、项目步骤1.图片基本情况查看2.图片处理3.模型构建4.模型训练5.验证集验证模型效果6.使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

大创项目推荐 深度学习的智能中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
laafeer·2024-01-18 09:11

生成对抗网络GAN（MNIST实现、时间序列实现）

生成对抗网络生成对抗网络介绍MNIST—GANConditionalGAN(CGAN)—时间序列预测生成对抗网络介绍生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是一种深度学习模型
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:10

Channel-separation-based Network for Object Detection under Foggy Conditions

特别地，雾过滤器用于在图像处理期间执行修剪，以保持图像的潜在信息。通过把深层特征提取替换为一个即插即用模
暗魂b·2024-01-18 08:23

python数字图像处理基础（七）——直方图均衡化、傅里叶变换

目录直方图均衡化均衡化原理均衡化效果标准直方图均衡化自适应直方图均衡化傅里叶变换原理低通滤波高通滤波直方图均衡化均衡化原理图像均衡化是一种基本的图像处理技术，通过更新图像直方图的像素强度分布来调整图像的全局对比度
_hermit:·2024-01-18 08:48

python数字图像处理基础（四）——图像平滑处理、形态学操作、图像梯度

目录图像平滑处理（滤波操作）1.均值滤波blur()2.方框滤波boxFilter()3.高斯滤波GaussianBlur()4.中值滤波medianBlur()形态学操作morphology1.腐蚀操作2.膨胀操作3.开运算cv2.morphologyEx()4.闭运算cv2.morphologyEx()5.梯度运算6.礼帽与黑帽计算图像梯度1.Sobel算子2.Scharr算子3.laplac
_hermit:·2024-01-18 08:48

python数字图像处理基础（五）——Canny边缘检测、图像金字塔、图像分割

目录Canny边缘检测原理步骤图像金字塔1.高斯金字塔2.拉普拉斯金字塔图像分割图像轮廓检测1.检测轮廓2.绘制轮廓3.补充Canny边缘检测梯度是什么?梯度就是变化的最快的那个方向edge=cv2.Canny(image,threshold1,threshold2[,edges[,apertureSize[,L2gradient]]])第一个参数是需要处理的原图像，该图像必须为单通道的灰度图；第
_hermit:·2024-01-18 08:48

基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统（Python+清新界面+数据集）

摘要：智能PCB板缺陷检测系统用于智能检测工业印刷电路板（PCB）常见缺陷，自动化标注、记录和保存缺陷位置和类型，以辅助电路板的质检。本文详细介绍智能PCB板缺陷检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面和训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多种缺陷进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用
系统免驱动·2024-01-18 07:08

【深度学习入门】深度学习基础概念与原理

*（本篇文章旨在帮助新手了解深度学习的基础概念和原理，不深入讨论算法及核心公式）目录一、深度学习概述1、什么是深度学习？
代码骑士·2024-01-18 07:38

[C++] 如何使用opencv对多个图像进行横向或者纵向拼接

图像拼接是一个图像处理过程中常见的应用场景。我们可以通过opencv库非常容易实现多个图像的横向或者纵向的拼接。
老狼IT工作室·2024-01-18 07:46

大创项目推荐 深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络 机器视觉 深度学习

口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测
laafeer·2024-01-18 07:44

09- OpenCV：图像上采样和降采样

目录1、上采样和降采样简介2、采样的应用场景3、采样的API4、图像金字塔概念5、代码演示1、上采样和降采样简介在图像处理中，上采样（Upsampling）和降采样（Downsampling）是常用的操作
Ivy_belief·2024-01-18 07:14

python数字图像处理基础（二）——图像基本操作、滑动条、鼠标操作

目录图像读取与显示读取视频与查看属性图像保存保存视频图像属性打印遍历图像的所有像素点的RGB值图像边界填充数值计算图像大小变化图像窗口滑动条的创建和使用鼠标操作importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt图像读取与显示图像读取cv2.MREAD_COLOR:彩色图像或用1cv2.IMREAD_GRAYSCALE:灰度图像或用0img=cv
_hermit:·2024-01-18 07:12

YOLOv7姿态估计pose estimation(姿态估计-目标检测-跟踪)

该算法使用深度学习技术，通过分析图像中的人体关键点位置，实现对人体姿态的准确估计。
毕设阿力·2024-01-18 07:10

第一周 循环序列模型（Recurrent Neural Networks）

在本课程中你将学会序列模型，它是深度学习中最令人激动的内容之一。循环神经网络（RNN）之类的模型在语音识别、自然语言处理和其他领域中引起变革。在本节课中，你将学会如何自行创建这些模型。
def1037aab9e·2024-01-18 06:20

从静态到动态：视频美颜SDK在短视频平台的应用全面解析

从最早的基于规则的图像处理到如今的深度学习算法，视频美颜技术已经取得了巨大的进步。在短视频平台上，用户通常期望获得更加自然、细致的美颜效果，这
美狐美颜sdk·2024-01-18 06:45

视频美颜SDK技术解析与技术对比

一、技术原理解析1.图像处理基础视频美颜SDK基本的图像处理手段包括色彩调整、锐化、模糊等，用于提升视频画面的质量。
美狐美颜sdk·2024-01-18 06:45

美颜技术对比：如何根据项目选择不同的美颜SDK？

一、技术原理对比不同的美颜SDK可能采用不同的技术原理，如传统的图像处理、基于统计模型的方法，或是更先进的深度学习算法。开发者应该考虑项目的实际需求，选择适合的技术方案。
美狐美颜sdk·2024-01-18 06:44

【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

目录整体架构流程(1)阴影区域检测①LAB颜色空间②阴影检测③代码(2)阴影去除①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示①环境图片②文档上的阴影全部代码基于CNN的进阶方法参考文献概要阴影检测和去除是许多计算机视觉应用中的一项重要的预处理任务。在图像分割过程中，阴影可能会产生错误的片段。此外，在对象检测算法中，
Sobe__·2024-01-18 06:59

卷积神经网络

欢迎来到深度学习的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！作者水平很有限，如果发现错误，请留言轰炸哦！万分感谢！
卿云阁·2024-01-18 05:07

Pytorch基础

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卿云阁·2024-01-18 05:07

神经网络实战分类与回归任务

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卿云阁·2024-01-18 05:07

基于MATLAB/CPLEX 的机组最优组合

更多Matlab仿真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信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，
matlab科研助手·2024-01-18 05:57

混合整数规划的机组组合附Matlab代码

更多Matlab仿真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信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍机组组合问题要求基于已知的系统数据，求解计划时间内机组决策变量的最优组合，
matlab科研助手·2024-01-18 05:57

批量归一化和层归一化

深度学习中的归一化batchnormalizationlayernomalization区分为什么需要进行归一化？
bulingg·2024-01-18 04:51

智能抠图软件一键去除背景

在数字图像处理中，抠图是一项常见的任务，它涉及到将图片中的某个对象与背景分离。如今，随着技术的发展，我们不再需要复杂的软件和专业技能，就可以使用在线工具轻松完成这一任务。
yun132792·2024-01-18 03:54

三款智能一键去除视频水印的神器

水印云是一款专业的去水印工具，采用先进的图像处理技术，能够快速、准确地去除视频中的水印。无论水印位于屏幕的哪个位置，水印云都能轻松应对。
yun132792·2024-01-18 03:24

这款软件轻松解决你图片水印问题

水印云作为一款专业的去水印工具，它采用了先进的图像处理技术，能够快速、准确地去除图片中的水印，同时保留图片的原始质量。无论是文字水印还是图案水印，水印云都能轻松应对，让你不再为水印烦恼。
yun132792·2024-01-18 03:23

非常好用的三款图片模糊变清晰的软件

它采用了先进的深度学习技术，能够智能地识别照片中的细节和纹理，并进行相应的优化。与其他软件相比，水印云在
yun132792·2024-01-18 03:23

毕业设计-基于深度学习的孪生指纹识别算法-siamese

本次分享的课题是基于深度学习的
HaiLang_IT·2024-01-18 03:21

【深度学习】RTX2060 2080如何安装CUDA，如何使用onnx runtime

文章目录如何在Python环境下配置RTX2060与CUDA101.安装最新的NVIDIA显卡驱动2.使用conda安装CUDAToolkit3.验证onnxruntime与CUDA版本4.验证ONNX需求版本5.安装ONNX与onnxruntime6.编写ONNX推理代码如何在Python环境下配置RTX2060与CUDA10RTX2060虽然是一款较早的显卡型号，但仍然广泛使用。对于Pytho
XD742971636·2024-01-18 01:29
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