深度学习（图像）

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

html+css+javascript实用详解,HTML+CSS+JavaScript 课程标准

②学会运用HTML语言中的标记设置颜色、文本格式和列表；熟练掌握颜色值的配置和背景图案的设置方法,熟练掌握字符、链接颜色的设置方法；③掌握在网页中添加CSS、嵌入图像、声音、多媒体信息的方法；④熟练掌握表格的使用方法

vvv666s·2025-02-20 11:45

LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建

智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。

AI天才研究院·2025-02-20 11:45

网页中加载 SVG 的七大方式

适用场景：静态图像展示：仅需要展示SVG图像，不需要与之交互。二、将SVG作为CSS背景图片.icon{width:100

前端熊猫·2025-02-20 10:40

前端基础入门：HTML、CSS 和 JavaScript

它是网页的结构和内容的标记语言，决定了网页上的文本、图像、表单等元

阿绵·2025-02-20 09:06

网页制作03-html,css,javascript初认识のhtml的图像设置

一、图像格式网页中图像的格式有三种，Gif，Jpeg，PngGif：Graphicinterchangeformat图像交换格式，文件最多可使用256种颜色，最适合显示色调不连续或具有大面积单一颜色的图像

Ama_tor·2025-02-20 09:05

H264视频编码系列教程-3关键参数集与解码初始化

H264关键参数集与解码初始化1.参数集整体架构1.1层级包含关系视频码流VPS层SPS层PPS层约束约束图像参数PPS工具参数序列参数SPS工具配置编码能力VPS性能限制H264参数集采用三层架构设计

TogetherWeShare·2025-02-20 09:03

数据集 handpose_x_3d-wider_world V1 室外自然场景三维手势＞＞ DataBall

handpose_x_3d-wider_worldV1室外自然场景三维手势>>DataBall数据特点：*场景多样性*包括有无遮挡多样性*有无拿物体多样性数据标注信息包括：二维21关键点，三维21关键点，三维网格点，图像相机内参

Xian-HHappy·2025-02-20 09:02

深度应用场景：DeepSeek —— 探索AI赋能的智慧未来

DeepSeek，这一创新的AI技术平台，正以其独特的深度学习能力，开启了各行各业的智能化变革。让我们走进一个由DeepSeek打造的深度应用场景，探索它如何推动未来的发展。

人工智能专属驿站·2025-02-20 08:27

使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引

在本篇文章中，我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型，生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像，并通过一系列步骤生成查询索引。

dgay_hua·2025-02-20 08:24

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet，AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN，本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型

TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架，由Google开发并维护，它提供了丰富的工具和接口，能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。

lozhyf·2025-02-20 07:48

8-项目实战-信用卡数字识别

目录(1)总体流程与方法(2)代码实现(3)识别结果(1)总体流程与方法①读取模板图像：加载包含数字模板的图像，并提取每个数字的轮廓，将它们作为模板存储。

#北极星star·2025-02-20 07:18

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用

深度学习在医疗影像分析中的革命性应用引言医疗影像分析是现代医学中不可或缺的一部分，特别是在疾病诊断和治疗过程中发挥了至关重要的作用。随着深度学习技术的发展，医疗影像分析的效率和准确性得到了显著提升。

Echo_Wish·2025-02-20 07:48

yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理）

YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目，旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化，专门用于人脸检测任务。

QQ_1309399183·2025-02-20 07:13

【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎

1.引言1.1.研究背景在医学诊断中，医生通过分析CT影像来预测疾病时，面临一些挑战和局限性：图像信息的广度与复杂性：CT扫描生成的大量图像对医生来说既是信息的宝库也是处理上的负担。

MUKAMO·2025-02-20 07:43

探索Vearch：高效的深度学习向量相似度搜索系统

Vearch是一个可扩展的分布式系统，用于高效搜索深度学习向量的相似度。

scaFHIO·2025-02-20 06:08

华为的云端训练算力与迭代效率

华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展

AI大模型应用之禅·2025-02-20 05:34

AI外呼机器人：营销新利器还是骚扰电话的升级版？

通过深度学习海量

yoloGina·2025-02-20 04:28

Pytorch实现之利用特征分布的差异来指导GAN的训练

简介简介：FIDGAN通过将FID损失引入GAN的训练过程，显著提升了生成图像的质量。其核心思想是利用特征分布的差异来指导生成器的训练，同时通过使用轻量级的MobileNet-v3提高了计算效率。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-20 04:47

Vulkan 究竟是什么

这个API由很多命令组成，它们允许程序员指定着色器程序，计算内核，对象和操作产生高质量的图像，特别是三维对象的彩色图像。

美颜特效.音视频·2025-02-20 03:43

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

在当今这个数据驱动的时代，计算能力的需求日益增加，特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。

码上飞扬·2025-02-20 03:38

【深度学习】学习率调度策略

什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在

黑白交界·2025-02-20 02:37

【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势

Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN（循环神经网络）都是自然语言处理（NLP）领域的重要架构，但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制，在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势：1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的，即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着，在训练

华东算法王·2025-02-20 02:04

深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?

深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展。然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点。

c++服务器开发·2025-02-20 02:04

吐血整理！权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升

权重持久化方案优化，让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时，遭遇过模型训练结果无法有效保存，导致之前的努力付诸东流的痛苦？又或者在模型权重持久化时，发现保存和加载的速度极慢，严重影响项目进度？

盼达思文体科创·2025-02-20 01:57

图像识别技术与应用第三课

一、感知机感知机由美国学者FrankRosenblatt在1957年提出，它根据输入x、权重w和偏差b进行输出，输出结果是二分类（0或1），这和输出实数的回归以及输出概率用于多分类的Softmax不同。像与门、与非门、或门都能通过设定合适的权重和偏差实现。w称为权重：控制输入信号的重要性的参数b称为偏置：偏置是调整神经元被激活的容易程度参数感知机的局限性:感知机的局限性就是只能表示由一条直线分割的

哈哈~156·2025-02-20 01:25

《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结

GoAI·2025-02-20 00:22

python中的深度学习框架TensorFlow 和 PyTorch 有什么区别？

TensorFlow和PyTorch是目前最流行的两个深度学习框架，它们在设计理念、使用方式和社区支持等方面存在一些显著的区别。

大懒猫软件·2025-02-20 00:51

MONAI 1.4新版本发布，抢先体验MAISI扩散模型以及VISTA交互式分割模型

新版本带来了一系列令人兴奋的新功能和改进，让我们一起来看看：MAISI：这是一个最先进的3D潜在扩散模型（3DLatentDiffusionModel），专为生成高质量的合成CT图像而设计，无论是否带有解剖标注

Tina姐·2025-02-19 23:38

深度学习torch之19种优化算法（optimizer）解析

提示：有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法，包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam

@Mr_LiuYang·2025-02-19 23:06

python中的Pillow 有哪些常用的功能？

Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库，提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码：1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。

大懒猫软件·2025-02-19 23:35

python实现将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测

要将RGB相机与事件相机的照片信息进行融合以进行目标检测，我们可以按以下步骤进行：整体思路数据读取：分别读取RGB图像和事件相机数据。

go5463158465·2025-02-19 23:34

️ 总览：TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者

100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中

金斐茉·2025-02-19 23:34

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具

探索TotalSegmentator：一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架

计蕴斯Lowell·2025-02-19 23:04

鸿蒙5.0实战案例：关于图像撕裂、掉帧等异常现象的原理以及优化方案

往期推文全新看点（文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录）✏️鸿蒙（HarmonyOS）北向开发知识点记录~✏️鸿蒙（OpenHarmony）南向开发保姆级知识点汇总~✏️鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景？✏️嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发？看完这篇你就了解了~✏️对于大前端开发来说，转鸿蒙开发究竟是福还是祸？✏️鸿蒙岗位需求突增！移动端、PC端、IoT到底该怎么选？✏️记录一场鸿蒙开发岗位面

敢嗣先锋·2025-02-19 22:02

DeepSeek接入大数据能做什么

DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司，在大数据领域可以通过以下方式切入，结合其核心能力提供创新解决方案：一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像

PersistDZ·2025-02-19 22:59

对比度调整操作

对比度调整是一种常见的图像处理操作，用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异，使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍：原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。

weixin_51302377·2025-02-19 22:59

Python中的GIL锁详解

GIL锁是Python解释器中的一个重要机制，但它对多线程程序的性能影响很大，尤其是在计算密集型任务（如图像处理）中。

_Itachi__·2025-02-19 22:26

从零到入门：人工智能学习路径全解析

对于初学者而言，建立正确的认知框架至关重要：1.技术图谱解析：机器学习（ML）：AI的核心驱动力，使计算机具备从数据中学习的能力深度学习（DL）：基于神经网络的进阶技术，擅长处理图像、语音等

这题有点难度·2025-02-19 21:24

Hu矩的原理及应用

什么是Hu矩Hu矩是一种描述图像形状特征的数学工具，核心思想：提取图像的形状信息，并对这些信息进行归一化，使得它们对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。

Ring__Rain·2025-02-19 20:47

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-02-19 20:45

AI技术在音乐产品中有哪些应用场景？

随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟，AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中，在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。

·2025-02-19 20:42

海康SDK中NET_DVR_CapturePicture方法截图使用心得概述

前言鉴于实际应用需求，我们需要通过操控云台相机来捕捉其各个角度的图像。

Mr1Qian·2025-02-19 19:07

【深度学习入门：基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法

目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法，省去了大量的推理过程，重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的

Bin二叉·2025-02-19 19:37

2.19 图像技术识别与应用

本节课介绍了多层感知机（MLP）及其在图像识别技术中的应用。以下是主要内容总结：1.感知机：-由FrankRosenblatt于1957年提出。-输入为x，权重为w，偏置为b，输出为二分类（0或1）。

不要不开心了·2025-02-19 19:04

PyTorch与TensorFlow的对比：哪个框架更适合你的项目？

在机器学习和深度学习领域，PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点，适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架，帮助你根据项目需求选择最合适的工具。

木觞清·2025-02-19 18:59

【AI中数学-信号处理】信号的清道夫：精通信号过滤技巧

在本节中，我们将介绍三种实际应用中常用的精通信号过滤技巧，包括基于小波变换的信号分离、带通滤波在心电图分析中的应用，以及图像中的高频噪声去除技术。

云博士的AI课堂·2025-02-19 18:27

OpenCV的卡尔曼滤波器：实现和应用

本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法，主要针对线性、高斯分布的系统。

雪域Code·2025-02-19 17:54

详解多模态（红外-可见光图像）目标检测模型SuperYOLO源码，真正搞清代码逻辑！

弗兰随风小欢·2025-02-19 16:19

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