深度学习-图像处理第45页

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】图像特征提取（附MATLAB代码实现）

目录前言知识储备提取图像文本的Python库1.pytesseract2.EasyOCR3.Keras-OCR4.TrOCR5.docTR算法原理图像的特征图像特征的分类遥感图像分类特征提取（Featureextraction）灰度共生矩阵GLCM兴趣点提取BRIEF算法Harris角点算法Harris和Shi-Tomas算法SIFT/SURF算法SIFT原理SURF原理LBP和HOG特征算子LB

林聪木·2025-04-26 17:43

眼睛状态识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客参考文章地址：深度学习100例-卷积神经网络（CNN）识别眼睛状态|第17天活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩

fmingzh·2025-04-26 17:42

OpenCv高阶（十一）——物体跟踪

KernelizedCorrelationFilters）：4、MIL（MultipleInstanceLearning）：二、物体跟踪方法1、基于特征的跟踪方法（1）光流法：（2）特征点跟踪法：2、基于模型的跟踪方法3、基于外观模型的跟踪方法4、基于深度学习的跟踪方法

闭月之泪舞·2025-04-26 15:59

AI大模型在搜索推荐系统中的应用前景

人工智能，特别是深度学习技术的发展，为搜索推荐系统带来了新的突破。基于大模型的推荐技术能够直接从用户输入的

AI大模型应用之禅·2025-04-26 13:49

OpenAI API Key 获取并用GPT-4o 图像生成：使用 Node JS代码调用示例

GPT-4o图像生成实战：获取APIKey并用代码生成图片，本指南将引导您如何使用NodeJS和OpenAISDK调用GPT-4o模型进行图像处理。

·2025-04-26 13:54

【ELF2开发板】在 RK3588 上利用 VkFFT 实现基于 GPU 的 FFT 计算

引言在数字信号处理领域，快速傅里叶变换（FFT）是一种极为重要的算法，它能够将时域信号转换为频域信号，广泛应用于音频处理、图像处理、通信等多个领域。前面几篇博客已经分享了一些CPU计算FFT的内容。

神一样的老师·2025-04-26 10:30

行为分析中的AI原生特征工程方法

行为分析中的AI原生特征工程方法：让机器自己“读懂”用户行为的魔法关键词：行为分析、AI原生特征工程、用户行为数据、自动化特征提取、深度学习摘要：在互联网时代，用户点击、浏览、购买等行为数据像潮水一样涌来

AGI大模型与大数据研究院·2025-04-26 10:58

百度率先在元宇宙举办大会，李彦宏：中国迎来AI黄金十年

飞桨位居中国深度学习平台第一据了

TerryChu1·2025-04-26 08:15

AI人工智能深度学习算法：循环神经网络的理解与使用

AI人工智能深度学习算法：循环神经网络的理解与使用1.背景介绍1.1深度学习的兴起随着大数据时代的到来,海量的数据为机器学习算法提供了源源不断的燃料。

AI天才研究院·2025-04-26 07:39

动手学深度学习8.6. 循环神经网络的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：简介实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：8.6.循环神经网络的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码：...

scdifsn·2025-04-26 07:39

动手学深度学习（Pytorch版）代码实践 -计算机视觉-37微调

37微调importosimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnimportliliPytorchaslpimportmatplotlib.pyplotaspltfromd2limporttorchasd2l#获取数据集d2l.DATA_HUB['hotdog']=(d2l.DATA_URL+'hotdog.zip','fba480ffa8aa7e

@李思成·2025-04-26 05:52

从代码学习深度学习 - 微调 PyTorch 版

文章目录前言一、迁移学习与微调概念二、微调步骤解析三、实战案例：热狗识别3.1数据集准备3.2图像增强处理3.3加载预训练模型3.4模型重构3.5差异化学习率训练3.6对比实验分析总结前言深度学习模型训练通常需要大量数据

飞雪白鹿€·2025-04-26 04:18

Transformer是什么，如何搭建LLM大语言模型

Transformer是什么，如何搭建LLM大语言模型一、什么是Transformer和LLMTransformer是一中深度学习模型框架，最初由Vaswani等人在2017年的论文“AttentionIsAllYouNeed

酒盏花枝贫者缘。·2025-04-26 03:36

LLM进阶——Transformer

BytePairEncoding2）位置编码——positionalEncoding3、核心架构三、Transformer库1、介绍2、demo一、前置知识1、（Encoder-Decoder）结构在深度学习中

轩不丢·2025-04-26 02:04

【大模型应用开发动手做AI Agent】用ReAct框架实现简单Agent

AIAgent】用ReAct框架实现简单Agent1.背景介绍1.1人工智能发展现状近年来,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术飞速发展,从早期的专家系统、机器学习,到如今的深度学习和大语言模型

AI天才研究院·2025-04-26 01:25

一文详解训练LLM流程

1.摘要LLM训练是利用大规模数据对深度学习模型进行预训练的过程，旨在培养能够理解和生成自然语言文本的模型。这个过程通过处理海量文本数据，让模型学习语言的统计规律、语义信息和上下文关系。

莫杨94·2025-04-26 01:55

【神经网络与深度学习】训练集与验证集的功能解析与差异探究

引言在深度学习模型的训练过程中，训练集和验证集是两个关键组成部分，它们在模型性能的提升和评估中扮演着不可替代的角色。

如果树上有叶子·2025-04-26 00:20

基于Matlab的车牌识别系统

1.程序简介本模型基于MATLAB,通过编程创建GUI界面，基于Matlab的数字图像处理，对静止的车牌图像进行分割并识别，通过编写matlab程序对图像进行灰度处理、二值化、腐蚀膨胀和边缘化处理等，并定位车牌的文字

程高兴·2025-04-25 22:36

AI 课招生啦

《深度学习的数学》线上训练营从“看得懂代码”到“真正理解模型”的第一步！为什么要学《深度学习的数学》？模型会用但原理不懂？数学公式一堆，看着头大？想搞懂AI底层逻辑，却被数学劝退？别怕！

西北风^_^·2025-04-25 19:40

单片机 + 图像处理芯片 + TFT彩屏触摸滑动条控件

触摸滑动条控件使用说明一、项目概述本项目基于单片机和RA8889/RA6809图形处理芯片的TFT触摸屏滑动条控件。该控件支持水平和垂直滑动条，可自定义外观和行为，并支持回调函数进行值变化通知。硬件平台：51/ARM均可(测试时使用STC8H8K64U单片机)图形处理芯片（MicroGPU）：RA8889/RA6809显示屏：TFT（演示时采用分辨率1024x600）触摸屏：GT911电容触摸屏通

BW.SU·2025-04-25 19:10

YOLO系列模型简介

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型是用于目标检测的一组深度学习模型，以其快速且高效的特点著称。

西北风^_^·2025-04-25 19:10

大模型入门教程（非常详细），大模型入门到精通，学习起来吧兄弟萌！

什么是大模型大模型，是指在人工智能领域，特别实在自然语言处理和机器学习中，拥有大量参数的深度学习模型。

AI大模型-大飞·2025-04-25 17:56

《基于ITK和VTK的医学图像处理系统设计与实现》

基于ITK和VTK的医学图像处理系统设计与实现封小云.基于ITK和VTK的医学图像处理系统设计与实现[D].辽宁:大连理工大学,2013.介绍：本文基于ITK和VTK类库，实现了医学图像的可视化设计，对系统各组成部分进行了分析和讨论

麋芜·2025-04-25 15:43

Pytorch 第八回：卷积神经网络——GoogleNet模型

Pytorch第八回：卷积神经网络——GoogleNet模型本次开启深度学习第八回，基于Pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型。对于卷积神经网络，咱们讲过了AlexNe模型和VGG模型。

Start_Present·2025-04-25 15:39

深度学习小记(包括pytorch 还有一些神经网络架构)

这个是用来增加深度学习的知识面或者就是记录一些常用的命令,会不断的更新importtorchvision.transformsastransformstoPIL=transforms.ToPILImage

小宋加油啊·2025-04-25 14:03

Pytorch中的Dataset和DataLoader

问题：深度学习模型需要处理大量数据（如图像、文本），但一次性加载到内存

爱看烟花的码农·2025-04-25 14:03

基于深度学习的人体姿态生成算法研究

标题:基于深度学习的人体姿态生成算法研究内容:1.摘要在计算机视觉和人工智能领域，人体姿态生成是一个具有重要研究价值和广泛应用前景的课题。

赵谨言·2025-04-25 13:59

Python----深度学习（基于深度学习Pytroch簇分类，圆环分类，月牙分类）

一、引言深度学习的重要性深度学习是一种通过模拟人脑神经元结构来进行数据学习和模式识别的技术，在分类任务中展现出强大的能力。

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-04-25 13:27

深度学习与语言模型

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1为什么要研究深度学习与语言模型？在自然语言处理领域，语言模型是一个至关重要的基础工具。它可以帮助机器理解输入句子、文本中的单词顺序以及词汇的概率分布。

AI天才研究院·2025-04-25 12:22

深度学习-数值稳定性和模型初始化

到目前为止，我们实现的每个模型都是根据某个预先制定的分布来初始化模型的参数，有人会认为初始化方案时理所当然的，忽略了如何做出这些选择的细节，甚至有人可能会觉得，初始化方案的选择并不是特别重要，实际上，初始化方案的选择在神经网络学习中起着举足轻重的作用，保持数值稳定性至关重要。此外，这些初始化方案的选择可以与非线性激活函数的选择有趣的结合在一起。我们选择哪个函数以及如何初始化参数可以决定优化算法收敛

fantasy_arch·2025-04-25 11:11

为什么神经网络要把标签集Y处理成categories，直接用double性质不行吗

通常把神经网络的标签集Y从数值型（double）转换成categorical，主要有几个原因：配合classificationLayer要求MATLAB的深度学习工具箱里，如果要做“分类”任务，标签必须是离散的类别

从0开始学神经网络·2025-04-25 11:40

深度学习是什么？该怎么入门学习？

一、深度学习的本质：让机器学会“抽象思考”深度学习是机器学习的分支，通过多层神经网络模拟人脑的抽象思维过程。

计算机视觉农民工·2025-04-25 10:39

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第51天：扩散模型原理（二）

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第51天：扩散模型原理（二）第二部分：扩散模型的高级理论与优化方法在第一部分中，我们详细介绍了DDPM的基本原理、变分下界推导和基本实现。

凡人的AI工具箱·2025-04-25 09:34

深入详解人工智能数学基础——概率论中的贝叶斯深度学习

博主简介：CSDN博客专家、CSDN平台优质创作者，高级开发工程师，数学专业，10年以上C/C++,C#,Java等多种编程语言开发经验，拥有高级工程师证书；擅长C/C++、C#等开发语言，熟悉Java常用开发技术，能熟练应用常用数据库SQLserver,Oracle,mysql,postgresql等进行开发应用，熟悉DICOM医学影像及DICOM协议,业余时间自学JavaScript,Vue,

猿享天开·2025-04-25 09:02

Numpy 还是 PyTorch？张量与 Numpy 的神奇转换技巧

张量与Numpy的神奇转换技巧04-揭秘数据处理神器：PyTorch张量拼接与拆分实用技巧05-深度学习从索引开始：PyTorch张量索引与切片最全解析06-张量形状任意改！

吴师兄大模型·2025-04-25 07:51

Python深度学习实践：通过深度学习提高天气预测准确性

Python深度学习实践：通过深度学习提高天气预测准确性作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着全球气候变化和极端天气事件的日益频繁

AGI大模型与大数据研究院·2025-04-25 06:42

数字图像处理立体视觉

第十九章立体视觉目录1.引言2.双目立体视觉(BinocularStereoVision)2.1双目立体视觉模型2.2匹配基元2.3匹配算法2.4双目立体视觉系统3.结构光方法(StructuredLight)4.激光雷达与程距数据(RangeData)处理5.视觉临场感系统作业1.引言立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其

陈纪建·2025-04-25 06:40

AI-大模型

一、大模型技术深度解读1.1大模型定义与核心特征大模型（LargeLanguageModels,LLMs）是指参数量达到亿级甚至万亿级的深度学习模型，其核心特征包括：参数量级：现代大模型参数规模通常超过

ghjhjjjbjibh·2025-04-25 06:09

数字图像处理：第十九章立体视觉

第十九章立体视觉目录1.引言2.双目立体视觉(BinocularStereoVision)2.1双目立体视觉模型2.2匹配基元2.3匹配算法2.4双目立体视觉系统3.结构光方法(StructuredLight)4.激光雷达与程距数据(RangeData)处理5.视觉临场感系统作业1.引言立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体视觉的研究具有重要的应用价值，其

GarfieldEr007·2025-04-25 05:38

【全网独家】YoloV8改进策略：Block改进与自研GroupxLSTM模块

YoloV8改进策略：Block改进与自研GroupxLSTM模块介绍YoloV8是深度学习领域中最先进的目标检测模型之一。

罪殇·辞·2025-04-25 05:06

基于CosyVoice的多语言语音合成技术解析

在深度学习技术迅速发展的背景下，充分利用硬件资源与灵活的环境配置工具，能够有效提升项目的开发效率与模型性能表现。

Mr数据杨·2025-04-25 03:25

pytorch版本的tensorboard如何使用

TensorBoard是一个由Google开发的用于可视化机器学习和深度学习实验结果的工具。

姜太公钓鲸233·2025-04-25 01:07

基于RK3588+AI的深度学习功能PLC设计，支持Codesys

一种具有AI深度学习功能的PLC设计引言随着人工智能（ArtificialIntelligence，AI）大潮流的不断推进，越来越多的领域利用AI来助推产业升级，提升产品或者项目的效率。

深圳信迈主板定制专家·2025-04-25 00:33

【OpenCV图像处理实战】从基础操作到工业级应用

技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明技术选型对比二、实战演示环境配置要求核心代码实现（6个案例）案例1：图像基本操作案例2：边缘检测案例3：人脸检测案例4：图像透视校正案例5：视频流处理案例6：深度学习推理运行结果验证三

满怀1015·2025-04-24 23:53

Python torchvision.transforms 下常用图像处理方法

torchvision.transforms是PyTorch用于处理图像数据的一个模块，提供了丰富的图像变换功能。1.transforms.Compose的使用方法transforms.Compose用于将多个transforms操作组合起来，形成一个变换序列，然后按顺序对图像进行处理。其输入参数是一个包含多个transforms操作的列表或元组，这些操作会按照在列表或元组中的顺序依次执行。2.t

basketball616·2025-04-24 23:50

【Bug】 [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed

shanks66·2025-04-24 20:31

MNIST手写数字识别

MNIST手写数字识别作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词MNIST,手写数字识别,卷积神经网络,深度学习,数据可视化1.背景介绍1.1

AI大模型应用之禅·2025-04-24 19:26

计算机视觉与深度学习｜ TensorFlow基本概念与应用场景：MNIST 手写数字识别（附代码）

TensorFlow基本概念TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，核心概念包括：张量（Tensor）：多维数组，是数据的基本单位。计算图（Graph）：早期版本中用于描述数据流和计算过程，2.x默认启用即时执行（EagerExecution），兼顾灵活性和性能。层（Layers）：预定义或自定义的神经网络组件（如全连接层、卷积层）。模型（Model）：通过组合层构建的神

单北斗SLAMer·2025-04-24 19:24

如何用深度学习框架目标检测算法使用YOLOv5进行训练建筑物损伤分割与检测数据集完成建筑物损伤分割与检测任务建立基于深度学习卷积神经网络的建筑物损害分割与检测

使用YOLOv5进行训练建筑物损伤分割与检测数据集完成建筑物损伤分割与检测任务建立基于深度学习卷积神经网络的建筑物损害分割与检测文章目录**1.数据准备**数据集结构标注信息**2.格式转换****3.

计算机C9硕士_算法工程师·2025-04-24 18:51

昇思25天学习打卡营第1天 | 初探“孢子”-MindSpore

文章目录基本了解何为孢子（MindSpore）华子的AI布局入门初探处理数据集网络构建模型训练保存和加载模型基本了解何为孢子（MindSpore）昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发

樱花穿过千岛湖·2025-04-24 16:06

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