深度学习-图像处理

大规模语言模型从理论到实践 具有外推能力的位置编码

大规模语言模型从理论到实践：具有外推能力的位置编码1.背景介绍1.1问题的由来大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在最近几年取得了突破性的进展，这些模型通过深度学习技术，能够生成高质量的文本
AI天才研究院·2025-04-30 17:27

【深度学习】评估模型复杂度：GFLOPs与Params详解

评估模型复杂度：GFLOPs与Params详解在深度学习模型设计与优化过程中，GFLOPs和Params是论文中两个重要的评估指标，它们分别衡量模型的计算复杂度和参数量。
烟锁池塘柳0·2025-04-30 17:24

OpenCV第6课 图像处理之几何变换（缩放）

1.简述图像几何变换又称为图像空间变换，它将一幅图像中的坐标位置映射到另一幅图像中的新坐标位置。几何变换并不改变图像的像素值，只是在图像平面上进行像素的重新安排。根据OpenCV函数的不同，本节课将映射关系划分为缩放、翻转、仿射变换、透视等。2.缩放2.1函数说明图像缩放，是指对图像的大小进行调整的过程。比如放大图片，缩小图片。在OpenCV中，使用函数cv2.resize()实现对图像的缩放，此
嵌入式老牛·2025-04-30 16:45

【深度学习与大模型基础】第12章-损失函数与梯度下降

1.什么是损失函数？想象你在玩一个“蒙眼飞镖”游戏：目标：把飞镖扔到靶心（正确答案）。每次扔飞镖：你会被告知离靶心有多远（比如“偏左10厘米”）。损失函数就是那个告诉你“误差有多大”的规则。它的作用是量化你的错误程度，帮你下一次扔得更准。在机器学习中：模型（比如一个预测房价的程序）就像“蒙眼玩家”。损失函数是计算“预测值”和“真实答案”差距的数学公式。模型通过不断减少这个“损失值”来学习（就像你调
lynn-66·2025-04-30 15:42

【深度学习与大模型基础】第14章-分类任务与经典分类算法

Part1：什么是分类任务？1.1分类就是“贴标签”想象你有一堆水果，有苹果、橘子、香蕉，你的任务是让机器学会自动判断一个新水果属于哪一类——这就是分类（Classification）。关键点：输入：数据（比如水果的颜色、形状、重量）。输出：类别标签（苹果、橘子、香蕉）。1.2分类vs.回归分类：预测离散标签（比如“猫/狗”）。回归：预测连续值（比如“房价多少万”）。例子：分类：判断邮件是“垃圾邮
lynn-66·2025-04-30 15:42

目标检测原理简介

随着科技的进步，目标检测算法广泛的利用深度学习作为基础
blanokvaffy·2025-04-30 15:09

HTML 从标签到动态效果的基础

接下来，我们将深入探讨HTML的基本标签、文字版面编辑、超链接建立、图像处理、列表项目以及网页中的多媒体和动态效果等核心知识。
^小桃冰茶·2025-04-30 14:37

一种用于加密代理流量检测的轻量级深度学习方法

近年来，基于深度学习的方法已成为主流。许多基于深度学习的方法将互联网流量转换为图像，但转换后的图像通常很大，导致巨大的计算和存储资源开销。
红云谈安全·2025-04-30 09:38

RV1126中AI例程解析

本次以基于rockx组件的ssd目标检测为例官方提供的例程中有2个C++文件及2个头文件其中：atk_ssd_object_recognize.cpp是一个使用Rockchip嵌入式平台进行图像处理的示例程序
追月亮的少年·2025-04-30 09:07

2025年最新AI视频生成工具推荐与排行榜

这些工具通常基于深度学习模型，能够理解用户的指令，并生成高质量、符合需求的视频。它们广泛
CarlowZJ·2025-04-30 09:06

PyTorch深度学习基础/Logistic回归

一、PyTorch深度学习基础1、Tensor对象及其运算Tensor对象是一个多维的数据结构，用于存储数值型数据，通常用在深度学习中进行各种计算。
Zeal Just Hurries·2025-04-30 09:02

使用 OpenCV 实现图像中心旋转

在图像处理中，围绕中心点旋转图像是一个常见的需求。无论是为了数据增强、视觉效果，还是图像对齐，旋转图像都是一项基础且重要的操作。
嗨，紫玉灵神熊·2025-04-30 08:30

【LLM新概念】什么是深湖（DeepLake）

目录一、说明二、深湖的意义三、深湖特色四、深湖与数据湖（DeepLakevsDataLake）五、深湖vs抱脸（DeepLakevsHuggingface）一、说明  DeepLake是专门用于深度学习用例的数据湖
无水先生·2025-04-30 08:26

OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化_python opencv 直方图均衡化

OpenCV-Python实战（8）——直方图均衡化0.前言1.灰度直方图均衡化2.颜色直方图均衡化3.对比度受限的自适应直方图均衡化4.比较CLAHE和直方图均衡化5.直方图的比较小结系列链接0.前言图像处理技术是计算机视觉项目的核心
2401_84264244·2025-04-30 07:52

深度学习---框架流程

核心六步一、数据准备二、模型构建三、模型训练四、模型验证五、模型优化六、模型推理一、数据准备：深度学习的基石数据是模型的“燃料”，其质量直接决定模型上限。
MzKyle·2025-04-30 06:10

遥感图像处理笔记之【多模态遥感图像综述】

遥感图像处理学习（9）之【多模态遥感图像综述】前言遥感系列第9篇。
这可就有点麻烦了·2025-04-30 05:35

遥感图像处理笔记之【图像融合综述】

遥感图像处理学习（10）之【多模态图像融合综述】前言遥感系列第10篇。
这可就有点麻烦了·2025-04-30 05:35

OpenAI o1模型的深度解析：为啥它会引领AI的未来？

全文目录：开篇语前言OpenAI的技术基础与理论框架深度学习与神经网络强化学习与自监督学习o1模型的设计理念与创新多模态的学习方式自监督学习的提升Transformer架构的优化示例代码：如何用o1模型生成对话文本示例
喵手·2025-04-30 05:33

机器视觉是指用计算机实现什么的视觉功能,人工智能：机器视觉的5个优势

机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作
思一缘·2025-04-30 05:32

深度学习目标检测算法如何训练自己的数据集之—智慧化生产工地检测数据集 对工地中工人、材料、机器和环境等对象类别分别为人，板，砖，切割机，挂钩，反光背心，木头，脚手架，电箱，护栏，安全帽 等进行检测。

深度学习目标检测算法如何训练自己的数据集之—智慧化生产工地检测数据集对工地中工人、材料、机器和环境等对象类别分别为人，板，砖，切割机，挂钩，反光背心，木头，脚手架，电箱，护栏，安全帽等进行检测。
计算机C9硕士_算法工程师·2025-04-30 03:52

AI作曲全攻略：从零开始打造你的第一首人工智能音乐

AI作曲全攻略：从零开始打造你的第一首人工智能音乐关键词：AI作曲、机器学习、音乐生成、深度学习、LSTM、生成对抗网络、MIDI处理摘要：本文系统解析AI作曲的核心技术体系，从基础音乐表示方法到主流生成模型原理
AI学长带你学AI·2025-04-30 02:43

GAN, Generative Adversarial Networks（生成式对抗网络）

深度学习中最有趣的领域–GAN,GenerativeAdversarialNetworks（生成式对抗网络）GAN的基础概念GAN被“卷积网络之父”YannLeCun（杨立昆）誉为「过去十年计算机科学领域最有趣的想法之一
一杯水果茶！·2025-04-30 01:35

FPGA车牌识别

一、1.图像采集采用ov5640摄像头使用I2C协议对其进行驱动从而实时捕获数据2.数据通过DDR3进行缓存，并使用fifo进行乒乓缓存3.采用XC7A100T开发板进行数字图像处理
超能力MAX·2025-04-29 23:22

Ubuntu深度学习革命：NVIDIA-Docker终极指南与创新实践

传统深度学习环境搭建需要数天时间配置驱动和依赖库，如今通过GPU容器化技术，只需5分钟即可构建标准化AI开发环境。1.1环境准备：驱动与Docker的量子纠缠#查看GPU型号与驱
芯作者·2025-04-29 23:49

大模型入门必读的9本硬核好书：豆瓣评分超9.0，值得反复研读！非常详细收藏这一篇就够！

模型大师们，准备好踏上一段深度学习与模型构建的路了吗？
大模型入门教程·2025-04-29 22:12

Android Studio中OpenCV应用详解：图像处理、颜色对比与OCR识别

文章目录一、OpenCV在Android中的集成与配置1.1OpenCV简介1.2在AndroidStudio中集成OpenCV1.2.1通过Gradle依赖集成1.2.2通过模块方式集成1.2.3初始化OpenCV1.3OpenCV基础类介绍二、指定区域图像抓取与对比2.1图像抓取基础2.2指定区域图像抓取实现2.2.1从Bitmap中截取指定区域2.2.2使用OpenCV截取指定区域2.3图像
百锦再@新空间·2025-04-29 22:40

深度学习框架：PaddlePaddle基础

介于CSDN的排版问题，这里附个人博客连接。https://discover304.top/2021/12/02/2021q4/107-4-dl-pdpd-base/说明本页面无手机端适配，强制缩放阅读。使用纯html格式，保存教学用ppt，添加了部分个人笔记。目录工作正常，可以跳转。b{color:rgba(0,0,0,0.75)}PaddlePaddle概述PaddlePaddle概述Padd
白拾ShiroX·2025-04-29 21:07

matlab实现文字识别

在MATLAB中实现文字识别通常涉及图像处理技术和机器学习算法，特别是使用MATLAB内置的ImageProcessingToolbox和MachineLearningToolbox。
孺子牛 for world·2025-04-29 21:36

Open3D Ransac算法分割点云平面

目录一、概述1.1算法原理1.2应用场景二、代码实现2.1关键函数2.2完整代码三、实现效果3.1原始点云3.2分割后点云Open3D点云算法汇总及实战案例汇总的目录地址：Open3D点云算法与点云深度学习案例汇总
MelaCandy·2025-04-29 20:57

深度学习之与学习相关的技巧（篇三Batch Normalization与正则化）

#深度学习在上一篇，我们观察了各层的激活值分布，并从中了解到如果设定了合适的权重初始值，则各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利地进行学习。
挚爱我甜~·2025-04-29 19:54

【神经网络与深度学习】五折交叉验证（5-Fold Cross-Validation）

引言五折交叉验证（5-FoldCross-Validation）是一种广泛应用于机器学习模型性能评估的技术，通过多次实验确保模型的评估结果更加稳定、可靠，同时最大限度地利用有限的数据资源。它将数据分成若干子集，交替作为训练集和测试集，从而减少因数据划分偶然性带来的偏差，并为模型的选择和优化提供科学依据。本文将详细探讨五折交叉验证的具体流程、目的及其实际应用场景，为理解和实施这一方法提供全面的参考。
如果树上有叶子·2025-04-29 19:53

【神经网络与深度学习】两种加载 pickle 文件方式（joblib、pickle）的差异

引言从深度学习应用到数据分析的多元化需求出发，Python提供了丰富的工具和模块，其中pickle和joblib两种方式在加载数据文件方面表现尤为突出。
如果树上有叶子·2025-04-29 19:53

深度卷积神经网络（CNN）— 批量规范化（batch normalization）

批量规范化（BatchNormalization,BN）批量规范化（BatchNormalization,简称BN）是由SergeyIoffe和ChristianSzegedy在2015年提出的一种深度学习技术
彬彬侠·2025-04-29 19:52

【计算机视觉】OpenCV : 开源计算机视觉库的全面指南 | 超 详 细

OpenCV:开源计算机视觉库的全面指南1.OpenCV项目概览核心特性2.核心模块与技术解析2.1基础图像处理2.2特征检测与匹配2.3目标检测与跟踪2.4机器学习与深度学习3.实战案例：从安装到代码实现
白熊188·2025-04-29 18:48

TDA4 平台SBL详解

简介TDA4是TI推出的一款高性能、超异构的多核SOC，拥有ARMCortex-R5F、ARMCortex-A72、C66以及C71内核，可以部署AUTOSARCP系统、HLOS（Linux或QNX）、图像处理以及深度学习等功能模块
归宿688·2025-04-29 14:12

【TDA4板端部署】 TIDL 简介

处理器属于TIJacinto7家族的处理器，基于异构、可扩展的架构开发，此架构包含了TI数字信号处理C7xDSP和C66xDSP、CortexA72、Cortex-R5F、图形处理器GPU等核，拥有MMA深度学习加速器
BILLY BILLY·2025-04-29 14:40

FPGA图像处理

基本原理FPGA在图像处理领域，FPGA因其高度的并行处理能力和可重构性而受到重视。以下是FPGA图像处理基本原理的概述：1.图像数据的获取图像处理的第一步是获取图像数据。
RossRossRossRossRoss·2025-04-29 14:09

德州仪器（TI）—TDA4VM芯片详解（1）—产品特性

错过其他章节的同学可以电梯直达目录↓↓↓德州仪器（TI）—TDA4VM芯片详解—目录-CSDN博客1.产品特性1.1处理器内核C7x浮点矢量DSP，性能高达1.0GHz、80GFLOPS、256GOPS深度学习矩阵
零零刷·2025-04-29 14:07

深度学习篇---抽样

文章目录前言一、数学建模与理论基础奈奎斯特-香农采样定理核心条件物理意义临界情况示例二、非理想采样的实际考量零阶保持（ZOH）采样孔径效应三、多维抽样理论图像采样（二维抽样）实际案例视频采样（三维抽样）四、抽样误差与补偿技术混叠效应分析工程解决方案抗混叠滤波器设计（Butterworth/Chebyshev）量化噪声与过采样五、现代抽样技术演进压缩感知（CompressedSensing）Σ-Δ调
Ronin-Lotus·2025-04-29 12:56

PyTorch生成式人工智能实战（3）——分类任务详解

PyTorch生成式人工智能实战（3）——分类任务详解0.前言1.使用PyTorch进行端到端的深度学习1.1PyTorch深度神经网络训练流程1.2数据预处理2.二分类2.1创建数据批次2.2模型构建与训练
盼小辉丶·2025-04-29 12:25

【AI模型】谷歌开源Magenta项目介绍

从零基础开始，分享一些人工智能、机器学习、深度学习相关的知识，包括基本概念、技术原理、应用场景以及如何开发实战等等。相信完整学习后会有很多收获。欢迎关注，谢谢！
姑苏老陈·2025-04-29 09:35

探索音乐创新：DDSP - 一个开源的音频生成和处理工具

://gitcode.com/gh_mirrors/dd/ddsp在音乐、艺术与科技的交叉领域，是一个不可或缺的开源项目，它由谷歌Magenta团队开发，旨在帮助开发者、研究人员和音乐爱好者通过先进的深度学习技术创作和操控声音
司莹嫣Maude·2025-04-29 08:03

吴恩达深度学习作业之 PyTorch 实现多分类任务

在这次作业中会学到：（参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/536483424）PyTorch与NumPy的相互转换PyTorch的常见运算（矩阵乘法、激活函数、误差）PyTorch的初始化器PyTorch的优化器PyTorch维护梯度的方法数据集本项目中，我们要用到一个平面点数据集。在平面上，有三种颜色不同的点。我们希望用PyTorch编写的神经网络能够区分这三种点。im
海盗儿·2025-04-29 06:44

小米集团在GitHub上有哪些开源项目

以下是部分代表性项目及其简介和链接：1.MACE(MobileAIComputeEngine)简介：专为移动端优化的深度学习推理框架，支持TensorFlow、Caffe等模型，提供高性能、低功耗的AI
程序员差不多先生·2025-04-29 04:29

大模型时代开发者，谁最吃香？

技能：深度学习理论、分布式训练框架（Megatron-LM、DeepSpeed）、领域迁移学习
程序员差不多先生·2025-04-29 04:28

毕设 深度学习车道线检测（源码+论文）

文章目录0前言1项目运行效果2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利
kooerr·2025-04-29 03:24

第1讲、#PyTorch教学环境搭建与Tensor基础操作详解

引言PyTorch是当前深度学习领域最流行的框架之一，因其动态计算图和直观的API而备受开发者青睐。本文将从零开始介绍PyTorch的环境搭建与基础操作，适合各种平台的用户和深度学习初学者。
何双新·2025-04-29 03:20

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的火车站行李检测系统：深度学习的应用与实现

而基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的算法，已经在多个领域取得了显著成绩，能够高效、准确地检测物品。本博
深度学习YOLO目标检测实战项目·2025-04-29 01:08

深度学习中的 batch size 参数的设置技巧

2、batch的选择3、增大batchsize的好处4.盲目增大的坏处总结具体关于batchsize可参考：BatchSize对神经网络训练的影响_batchsize大小对训练的影响-CSDN博客前言深度学习中经常看到
JOYCE_Leo16·2025-04-29 00:35

宝藏资源库！10个免费网站助你成为AI达人

一、核心学习平台1.Coursera官网链接：Coursera难度：⭐️⭐️（初级到进阶）推荐课程：吴恩达《深度学习专项课程》（包含5门子课程，覆盖神经网络、卷积网络、序列模型等）。优点：课程
算家计算·2025-04-29 00:31
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