深度学习-图像处理第67页

边缘计算AI智能分析网关V4客流统计算法的概述

客流量统计AI算法是一种基于人工智能技术的数据分析方法，通过机器学习、深度学习等算法，实现对客流量的实时监测和统计。

EasyNVR·2024-01-17 18:01

脚本抢GPU，可以指定比例和卡的数目可以监控进程

深夜，学长学姐已然入睡，深度学习进程已然结束可你不愿意爬起来，因为梦乡的香甜于是你白天通过ps-xal查找到了学长学姐训练的pid进程号悄悄地输入了下面代码pid=的后面让下面的python代码持续运行记为

JackHu-bme·2024-01-17 18:27

Python跑pytorch程序抢占公共GPU自动运行脚本

问题描述当我们有一个服务器，服务器上面有4-5个GPU，那么我们需要时刻看哪个GPU空着，当发现服务器空闲了，我们就可以跑自己的深度学习了。

小江江、·2024-01-17 18:26

论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)

2.摘要序列到序列深度学习是近年来在口语理解的监督学习中出现的一种新范式。然而，以前的大多数研究都是探索这一框架来为每个任务

魏鹏飞·2024-01-17 18:06

如何将ChatGPT4与Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模完美融合

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，为了熟练地掌

zmjia111·2024-01-17 16:14

基于深度学习的视觉应用

基于深度学习的视觉应用，又名：机器视觉之从调包侠到底层开发（第4天）PS:这个系列是准备做从Python一些接口应用开发，openCV基础使用场景原理讲解，做一些demo案例讲解，然后开始数学基础复习，

Wade_Crab·2024-01-17 15:23

pycharm联合docker进行深度学习开发——链接docker（1）

摘要docker在环境迁移中具有非常多的优势，我将一系列的学习进度记录下来，持续更新使用pycharm联合docker进行开发深度学习环境。

liqiang12689·2024-01-17 15:48

第十周周报

文章目录摘要ResNet深度学习硬件：CPU和GPU深度学习硬件TPU和其他单机多卡并行多GPU训练总结摘要本周学习了ResNet网络设计思想的由来，解决了对应的梯度爆炸或消失的问题，并基于梯度计算的层面理解

Joy_moon·2024-01-17 15:42

机器学习系统或者SysML&DL笔记

在使用过TVM、TensorRT等优秀的机器学习编译优化系统以及Pytorch、Keras等深度学习框架后，总觉得有必要从理论上对这些系统进行一些分析，虽然说在实践中学习是最快最直接的(指哪儿打哪儿、不会哪儿查哪儿

AAI机器之心·2024-01-17 15:34

现代数字图像处理---lena图像处理

实现幂律变换，对lena图像（灰度）进行处理，观察在不同gamma数值下图像的变化和特点。观察lena图像的直方图，实现lena图像的直方图均衡，观察效果。代码及内容展示和分析：1.1选用c*log(x,base)来处理lena的每一个像素，并取不同的参数和底数importcv2ascvimportnumpyasnpimportmathLena=cv.imread(‘lena.jpeg’,0)q=

启程.py·2024-01-17 14:24

数字图像处理-频率域滤波

一、实验原理频率域滤波是对图像进行傅里叶变换，将图像由图像空间转换到频域空间，然后在频率域中对图像的频谱作分析处理，以改变图像的频率特征，原理是用傅里叶变换表示的函数特征完全可以通过傅里叶反变换来重建，而且不会丢失任何信息（因为任何周期或非周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和余弦函数之和的形式）。实际上，空间域滤波和频率域滤波经常是对应的：空间滤波实际上是图像与各种空间滤波器（模板）的卷积，而

孔_·2024-01-17 14:54

图像处理------反差

fromPILimportImagedefchange_contrast(img:Image,level:int)->Image:factor=(259*(level+255))/(255*(259-level))defcontrast(c:int)->int:returnint(128+factor*(c-128))returnimg.point(contrast)if__name__=="__

编码小哥·2024-01-17 14:53

图像处理------亮度

fromPILimportImagedefchange_brightness(img:Image,level:float)->Image:"""按照给定的亮度等级，改变图片的亮度"""defbrightness(c:int)->float:return128+level+(c-128)ifnot-255.0<=level<=255.0:raiseValueError("levelmustbebet

编码小哥·2024-01-17 14:22

tensorflowhe pytorch介绍

tensorflowhepytorch1.引言在当今快速发展的技术时代，机器学习和深度学习已经成为推动创新和发展的关键驱动力。

小昭dedug·2024-01-17 14:37

【FloodFill算法】DFS

欢迎来到Cefler的博客博客主页：那个传说中的man的主页个人专栏：题目解析推荐文章：【LeetCode】wintervacationtraining前言Flood-Fill算法是一种图像处理算法，用于填充连通区域的颜色

cefler·2024-01-17 14:05

pytorch 定义torch类型数据_[Pytorch]PyTorch Dataloader自定义数据读取

PyTorch的文档质量比较高，入门较为容易，这篇博客选取官方链接里面的例子，介绍如何用PyTorch训练一个ResNet模型用于图像分类，代码逻辑非常清晰，基本上和许多深度学习框架的代码思路类似，非常适合初学者想上手

焦糖不苦·2024-01-17 14:01

设置随机种子以确保结果的可复现性（pytorch、numpy、random、os）

在机器学习和深度学习任务中，随机性是一个常见的因素。在某些情况下，我们希望能够获得可复现的结果，以便于调试、复现实验结果或确保结果的一致性。为了实现这一目标，设置随机种子是一种常用的方法。

chen_znn·2024-01-17 13:05

Udacity.深度学习.从机器学习到深度学习.2017-11-07

1.练习-softmax模型测试样例scores=[1.0,2.0,3.0]printsoftmax(scores)[0.090030570.244728470.66524096]scores=np.array([[1,2,3,6],[2,4,5,6],[3,8,7,6]])[[0.090030570.002428260.015876240.33333333][0.244728470.017942

小异_Summer·2024-01-17 13:10

线性代数在处理激光雷达的数据处理和图像处理中的应用

线性代数在激光雷达数据处理和图像处理中具有广泛的应用，包括矩阵运算和特征值分解等。这些应用可以帮助我们对数据进行变换、合并。提取和降维等操作，从而实现更高效、准确的数据处理和图像处理。

weixin_30777913·2024-01-17 13:13

计算机导论06-人机交互

机接口多媒体技术多媒体技术基础多媒体的概念多媒体技术及其特性多媒体技术的应用多媒体技术发展趋势多媒体应用技术文字（语言的符号化）处理技术音频（语言的信号化）处理技术声音的数字化MIDI合成音频（计算机合成的数字声音、音乐）图形图像处理技术图像的数字化图形影像处理技术多媒体数据压缩技术

D0ublecl1ck·2024-01-17 13:08

深度学习入门基于Python的理论与实现（第3章神经网络）

image.png图3-1中的网络一共由3层神经元构成，但实质上只有2层神经元有权重，因此将其称为“2层网络”。“朴素感知机”是指单层网络，指的是激活函数使用了阶跃函数的模型。“多层感知机”是指神经网络，即使用sigmoid函数等平滑的激活函数的多层网络。sigmoid函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))sigmoid具有平滑性，对神经网络的学习具有重要意义

无思不晓·2024-01-17 12:16

pytorch学习（一）线性模型

文章目录线性模型pytorch是一个基础的python的科学计算库，它有以下特点：类似于numpy，但是它可以使用GPU可以用它来定义深度学习模型，可以灵活的进行深度学习模型的训练和使用线性模型线性模型的基本形式为

@@老胡·2024-01-17 12:28

vtk9.3 关于vtk --- 来源于官方网站

VisualizationToolkit（VTK）是一个强大的开源软件系统，提供了在3D计算机图形学、图像处理、建模、体积渲染和科学可视化方面的高级功能。

小道士写程序·2024-01-17 11:06

【深度学习】Anaconda3 + PyCharm 的环境配置 5：手把手带你运行 predict.py 文件，史上最全的问题解决记录

前言文章性质：实操记录主要内容：主要记录了运行predict.py文件时遇到的错误以及相应的解决方案。项目源码：GitHub-SZU-AdvTech-2022/213-Rethinking-Image-Restoration-for-Object-Detection相关文档：睿智的目标检测26：Pytorch搭建yolo3目标检测平台冷知识+1：小伙伴们不经意的点赞与收藏✨可以让作者更有创作动力！

作者正在煮茶·2024-01-17 11:23

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

这两个模型都是基于深度学习的自然语言处理模型，但它们在训练数据、模型架构、优化方法等方面可能存在差异。功能和应用场景：ChatGPT和文心一言都可以用于多种自然语言处理任务，如

BZD数模社·2024-01-17 11:40

ChatGPT人工智能对话系统源码一款非常强大的AI智能系统附带完整的搭建教程

它基于深度学习技术，通过学习大量的语料库，实现了自然语言理解和生成的能力，能够与用户进行智能化的交互。

源码集结地·2024-01-17 11:38

FaceChain V2，Human AIGC开源应用平台

一、概览简介：facechain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具平台。用户仅需要提供最低一张照片即可获得属于自己的个人形象数字替身。

AI记忆·2024-01-17 11:32

FaceChain集成最强开源SDXL，生成人像质感拉满！

FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得属于自己的个人形象数字替身。结合不同的风格模型和写真模版，可以生成超乎想象空间的个人写真作品。

AI记忆·2024-01-17 11:02

ICLR 2024 Oral InfoBatch 助力大模型时代训练加速！FaceChain与NUS尤洋团队最新工作！

随着深度学习的网络参数量和数据集规模增长，算力需求日益增加，如何节省训练成本正在成为逐渐凸显的需求。现有的数据集压缩方法大多开销较高，且难以在达到无损的情况

AI记忆·2024-01-17 11:56

PolarNet: 一种改进的时实激光雷达点云语义分割网格表示方法

github工程代码：https://github.com/edwardzhou130/PolarSeg点云语义分割在自动驾驶领域的感知模块占据重要地位,从多年前基于传统的点云聚类和分割,到近些年基于深度学习的点云语义分割方法

AI松子666·2024-01-17 10:12

爬虫学习笔记（十八）—— 点触验证码：超级鹰、12306自动登录

解决方案有两种：一种是直接解决，这需要深度学习机器学习等图像处理技术，以大量的数据训练识别模型，最终达到模型足矣识别图片中的文字提示和应该点击的区域之间的对应关系。

别呀·2024-01-17 10:35

关注背后的数学思想方法

在读深度学习时，里面有一

666小飞鱼·2024-01-17 10:43

边缘智能--Edgent

论文：EdgeIntelligence:On-DemandDeepLearningModelCo-InferencewithDevice-EdgeSynergy边缘智能：设备-边缘协同进行按需深度学习模型联合推理

游子_18f5·2024-01-17 09:51

部署大模型API的实战教程

对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

herosunly·2024-01-17 08:30

08- OpenCV：形态学操作（膨胀与腐蚀、提取水平与垂直线）

MorphologicalGradient）4、顶帽（tophat）5、黑帽（blackhat）6、相关的API7、代码演示三、形态学操作应用-提取水平与垂直线1、原理方法2、实现步骤前言1、了解图像形态学图像形态学操作是一种基于图像形状的图像处理方法

Ivy_belief·2024-01-17 08:55

深度学习笔记（八）——构建网络的常用辅助增强方法：数据增强扩充、断点续训、可视化和部署预测

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要构建一个完善可用的神经网络，除了设计网络结构以外，还需要添加一些辅助代码来增强网络运行的稳定性，鲁棒性。可以用来增强的方向主要有个，首先是数据输入前的预处理环节，其次是数据在训练过程中的优化，最后的数据在训练结束后的导出和可视化，同时能够及时保存结

絮沫·2024-01-17 08:45

深度学习预备知识-数据存储、数据预处理

1.数据操作存储为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。首先，我们介绍n维数组，也称为张量（tensor）。张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度。存储有很多中方式,比如:x=np.arange(12)x=torch.arang

良子c·2024-01-17 08:14

【人工智能与深度学习】当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100在神经网络中，全连接层（也称为稠密层或线性层）的参数量计算通常包括权重（weights）和偏置（biases）。对于一个全连接层，如果输入层维度（即输入特征的数量）为1024，输出层维度（即输出特征的数量）为100，那么参数的计算方式如下：权重：每个输入特征都与每个输出特征连接。因此，权重的总数等于输入特征

你好，Albert·2024-01-17 07:37

深度学习基础知识整理

自动编码器Auto-encoders是一种人工神经网络，用于学习未标记数据的有效编码。它由两个部分组成：编码器和解码器。编码器将输入数据转换为一种更紧凑的表示形式，而解码器则将该表示形式转换回原始数据。这种方法可以用于降维，去噪，特征提取和生成模型。自编码器的训练过程是无监督的，因为它不需要标记数据。它的目标是最小化重构误差，即输入数据与解码器输出之间的差异。这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

一文了解ChatGPT4+Python近红外光谱数据分析及机器学习与深度学习建模应用

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，为了熟练地掌

AIzmjl·2024-01-17 07:00

深度学习常用代码总结(k-means, NMS)

目录一、k-means算法二、NMS一、k-means算法k-means是一种无监督聚类算法，常用的聚类算法还有DBSCAN。k-means由于其原理简单，可解释强，实现方便，收敛速度快，在数据挖掘、数据分析、异常检测、模式识别、金融风控、数据科学、智能营销和数据运营等领域有着广泛的应用。具体实现步骤为：设定K个类别的中心的初值；计算每个样本到K个中心的距离，按最近距离进行分类；以每个类别中样本的

BIT_Legend·2024-01-17 07:00

深度学习论文解读分享之diffGrad：一种卷积神经网络优化方法

IEEETNNLS2020：diffGrad:一种卷积神经网络优化方法题目diffGrad:AnOptimizationMethodforConvolutionalNeuralNetworks作者ShivRamDubey,Member,IEEE,SoumenduChakraborty,SwalpaKumarRoy,StudentMember,IEEE,SnehasisMukherjee,Membe

曦曦逆风·2024-01-17 07:29

【Maching Learning】深度学习常用评价指标（分类+回归）

深度学习分类、回归问题评价指标一、分类评价指标1.1混淆矩阵1.2准确率（Accuracy）1.3精确率（Precision）1.4召回率（Recall）1.5F1{F}_{1}F1分数（F-Score

Ω snow·2024-01-17 07:11

Python数据分析案例33——新闻文本主题多分类(Transformer, 组合模型) 模型保存

每个主题取了1w条，总共7w条数据，也还符合深度学习的数据量。正好我也构建了很多神经网络的序列模型，来验证一下哪些模型在这个数据集上表现较好。数

阡之尘埃·2024-01-17 06:48

C语言数字图像处理（十）：Otus算法，移动平均和区域生长算法

0.前言这是C语言数字图像处理系列的最后一章。作为这个博客帐户的第一个系列和作品，很高兴看到了一百多位新增的粉丝，也非常感谢大家在这两周陪伴！

Wilson_ZheLIN·2024-01-17 05:08

C语言数字图像处理（六）：低通滤波器和高通滤波器

0.完整仓库&教程：这一章节的完整代码在：Chapter6.LowPassFilterandHighPassFilter如果你喜欢这个系列的文章或者感觉对你有帮助，请给我的仓库一个⭐️。1.低通滤波器1.1理想低通滤波器（IdealLowPassFilter）算法：首先对图像进行二维离散傅里叶变换（这部分的原理可以参考：离散傅里叶变换和重建），得到每个像素的复数数组。每个复数的实部和虚部分别乘以(

Wilson_ZheLIN·2024-01-17 05:37

C语言数字图像处理（七）：图像噪声&降噪算法，同态滤波器和带阻滤波器

0.完整仓库&教程：这一章节的完整代码在：Chapter7.ImageNoiseandNoiseReduction如果你喜欢这个系列的文章或者感觉对你有帮助，请给我的仓库一个⭐️。1.同态滤波器算法：同态滤波器的过程与第六章(这部分可以参考：6：低通滤波器和高通滤波器)中的高通/低通滤波器类似：首先对图像进行二维离散傅里叶变换DFT(这部分原理需要理解：5:二维离散傅里叶变换和重建)，得到每个像素