深度学习-图像处理

AI大模型里经常提到的“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”是什么意思？

“炼丹”、“挖矿”、“蒸馏”这些术语都来自于机器学习和深度学习领域，特别是在训练大型神经网络模型时常用到。炼丹：这是一个来自中国的网络用语，原意是道教中的炼金术，用来寻求长生不老的药丹。
AI明说·2024-01-19 14:02

11- OpenCV：自定义线性滤波（卷积，卷积边缘）

卷积如何工作3、常见算子（卷积核Kenel）4、自定义卷积模糊5、代码演示二、卷积边缘1、卷积边缘问题2、处理边缘3、相关的API说明4、代码演示一、卷积1、卷积概念（1）在OpenCV中，卷积是一种常用的图像处理操作
Ivy_belief·2024-01-19 14:30

鼠害监测站特点有哪些

这种系统融合了机器视觉、模式识别、大数据和深度学习等技术，实现了对害鼠的365天×24小时连续动态监测和智能识别分类。
thhj123·2024-01-19 14:52

【知识---深度学习中的Softmax说明及使用】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Softmax代码总结前言深度学习中常用到一个Softmax函数，它究竟是个什么东西了，我们来学习一下！！！
fyc300·2024-01-19 14:24

【知识---如何利用TensorRT（NVIDIA Deep Learning Inference Library）引擎序列化为内存中的二进制数据流】

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言TensorRT的主要特点和功能案例总结前言TensorRT（TensorReal-Time）是由NVIDIA提供的用于深度学习推断的高性能推理库
fyc300·2024-01-19 14:54

数字图像处理知识梳理——5

七、图像分割概念：把图像分解成构成它的部件和对象的过程；定位感兴趣对象在图像中的位置和范围任务：把图像分离成互不交叠的有相同性质的区域评价准则：最终测量精度UMA7.1基于边缘的分割方法：先提取区域边界，在确定边界限定的区域7.1.1边缘检测的对象：灰度或结构不连续的地方7.1.2缺陷用图像数据（二维、三维）表示实际物体（多维）有信息丢失检测出有边缘的地方并不一定是物体实际边界7.1.3边缘检测一
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:38

数字图像处理知识梳理——3

四、图像增强G(x,y)=T[f(x,y)]重点在于T的定义：并不以图像保真为准则，突出某些人/机器分析有意义的信息，抑制无用信息4.1空间域4.1.1点运算(针对一个个像素点的运算)灰度运算线性运算：t=T(s)=as+b：根据a,b的取值不同得到不同的处理结果分段线性运算：将感兴趣的灰度范围线性扩展，相对抑制不感兴趣的灰度区域非线性运算对数变换：增强图像暗区域，使得整个图像变亮（低灰度区域扩展
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——4

五、图像编码与压缩：核心在于找图像的冗余概念：对图像数据按照一定的规则进行变换和组合，从而达到以尽可能少的代码来表示尽可能多的信息性能评价：客观保真度准则（均方误差和均方信噪比）、主观保真度准则5.1图像信息的冗余：编码冗余、像素冗余、视觉心理冗余、结构冗余、时间冗余图像压缩系统的一般组成：信源编码——>信道编码——>信道——>信道译码——>信源译码信源编码：完成原始数据的编码与压缩映射器（解决像
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——2

三、图像变换3.1图像空域变换几何变换平移、镜像、旋转、放缩、变形、组合变换前两个无信息损失，无像素值的变化，不需要灰度插值；后几个有像素值的变化，需要灰度插值，有信息损失，几何畸变（等比例缩放除外）灰度插值向前映射（平移镜像：由原图像坐标计算出目标图像坐标）和向后映射法（旋转、缩放、变形：由结果图像计算原图像的坐标）最近邻插值优点是计算快，简单，灰度保真性好缺点是块状效应明显（马赛克效应），误差
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:08

数字图像处理知识梳理——1

一、绪论：数字图像处理与分析的主要研究包括哪几方面？1.首先对图像进行一个定义：误差允许范围内对一个高维物体的二维成像，是不完全的、不精确的但在某种意义上恰当的描述。
玫瑰窃贼-sc·2024-01-19 13:06

安全帽识别：智能监控新趋势

安全帽识别的工作机制安全帽识别系统基于高级图像处理和人工智能技术。通过安装在工地的摄像头捕捉实时图像，系统利用算法识别出图像中是否有工人未佩戴安全帽。这一过程涉及复杂的图像识别技术，包括面部
北京富维图像5369·2024-01-19 13:03

深度学习进行数据增强(实战篇)

本文章是我在进行深度学习时做的数据增强,接着我们上期的划分测试集和训练集来做.文章目录前言数据增强有什么好处？
笔写落去·2024-01-19 13:31

ChatGPT 和文心一言哪个更好用？

它基于GPT（GenerativePre-trainedTransformer）架构，是一种深度学习算法，旨在通过处理和生成自然语言理解和回应人类语言。
俊524·2024-01-19 13:28

10 个与 GIS 和遥感相关的软件网站

/VGI网站：https://engineering.purdue.edu/~biehl/MultiSpec/index.html辅助功能：仅安装要求：注册电脑系统：Windows、MacOSX范围：图像处理
yikegis·2024-01-19 13:49

2.5通道操作

需要注意的是,在openCV中,通道是按照B通道→G通道→R通道的顺序存储的在图像处理过程中,可以根据需要对通道进行拆分和合并。
dinel·2024-01-19 13:08

GPT应用程序的开发语言

许多深度学习框架如TensorFlow和PyTorch也支
super_Dev_OP·2024-01-19 13:02

【话题】ChatGPT 和文心一言哪个更好用

它使用深度学习算法来理解和生成文本，因此可以处理各种复杂的问题和话题。语言准确性：ChatGPT的语言模型经过了大量的训练数据，因此其生成的回答具有较高的语言准确性。
RisunJan·2024-01-19 12:12

医学图像的图像处理、分割、分类和定位-1

一、说明本报告全面探讨了应用于医学图像的图像处理和分类技术。开展了四项不同的任务来展示这些方法的多功能性和有效性。任务1涉及读取、写入和显示PNG、JPG和DICOM图像。
无水先生·2024-01-19 12:32

多模型图像特征可视化

卷积可视化可以帮助深度学习研究者更好地理解卷积的概念和原理，从而更好地设计和优化卷积神经网络。
伪_装·2024-01-19 11:31

IMDB电影评论的情感分析——paddle

baidu.com)1.实验介绍1.1实验目的理解并掌握循环神经网络的基础知识点，包括模型的时序结构、模型的前向传播、反向传播等掌握长短时记忆网络LSTM和门控循环单元网络GRU的设计原理熟悉如何使用飞桨深度学习开源框架构建循环神经网络
伪_装·2024-01-19 11:23

在Deepin Linux系统下给AppImage格式软件创建快捷方式的方法

这两天使用deepin的过程中，无意中发现了一个叫krita的程序，是一个图像处理软件，类似Photoshop，于是就下载krita-4.2.8-x86_64的这个版本。
elileo·2024-01-19 10:19

QT+OpenCV实现一个标注工具（图像处理、边缘检测）

简介作者是一名QT初学者，为检验学习成果及完成毕业设计，在张老师和学姐的指导下，开发了这个标注工具。CSDN上很多文章对我的学习提供了极大的帮助，分享这篇文章给需要的人一起学习进步~废话不多说，先看看效果：开发环境Windows10、Qt5.13.2（编译器用的是MinGW64_bit）、OpenCV4.1开发过程环境配置首先，安装QtCreator，在Qt里引入OpenCV库，需要使用CMake
枫祈叶凌·2024-01-19 10:32

机器学习--人工智能概述

人工智能发展历程机器学习定义以及应用场景监督学习，无监督学习监督学习中的分类、回归特点知道机器学习的开发流程人工智能发展历程人工智能在现实生活中的应用人工智能发展必备三要素人工智能和机器学习、深度学习三者之间的关系人工智能在现实生活中的应用虽然人工智能在今天可能是一个流行词
江江江江江江江江江·2024-01-19 10:47

机器学习（一）—— 简介

参考书籍《机器学习和深度学习：原理、算法、实战》文章目录1工业界流行的机器学习算法2机器学习3深度学习4预备知识5监督学习与无监督学习1工业界流行的机器学习算法线型回归逻辑回归决策树随机森林梯度提升机人工神经网络卷积神经网络循环神经网络贝叶斯技术支持向量机进化方法马尔可夫逻辑网络隐马尔可夫模型生成对抗网络
奶盖加芝士·2024-01-19 10:15

基于主题意义的文本解析

深度学习基于理解的学习，学习者以高阶思维的发展和实际问题的解决为目标，以整合知识为内容，积极主动地，
潇风sunny·2024-01-19 10:00

Ulord优得社区第一期深度学习心得（第一课）

作为Ulord优得社区第一期深度学习课程，优得学院开启了传播区块链知识之旅，Ulord这个重磅公链，也会逐渐被大家熟知，对Ulord的深入了解，就从这次课程开始吧。
快乐小马哥·2024-01-19 10:20

python绘制3d机械图_Python 使用 matplotlib绘制3D图形

3D图形在数据分析、数据建模、图形和图像处理等领域中都有着广泛的应用，下面将给大家介绍一下如何在Python中使用matplotlib进行3D图形的绘制，包括3D散点、3D表面、3D轮廓、3D直线（曲线
weixin_39975683·2024-01-19 09:38

ICLR 2024接收率31％，清华LCM论文作者：讲个笑话，被拒了！

在机器学习社区中，ICLR是较为「年轻」的学术顶会，它由深度学习巨头、图灵奖获得者YoshuaBengio和YannLeCun牵头举办，2013年才举办了第一届。
Datawhale·2024-01-19 09:33

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

随着深度学习和大数据技术的迅猛发展，自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）取得了显著的进步。
咕噜企业签名—美乐蒂·2024-01-19 09:28

d2l包安装教程

目录一、下载d2l包1、错误的安装方法2、正确的安装方法二、可能会遇到的问题1、网络超时导致下载中断2、windowspowershell激活虚拟环境时报错一、下载d2l包直接按照教程安装—动手学深度学习
奉系坤阀·2024-01-19 09:20

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构
丁希希哇·2024-01-19 08:36

计算机缺失vcomp140.dll，找不到vcomp140.dll的详细修复教程

首先，这可能导致依赖于该文件的软件无法正常启动或运行，因为vcomp140.dll是某些程序进行计算、图像处理等重要功能所必需的组件。缺失这一关键文件，用户可能会面临程序崩溃、闪退或者报错提示的现象。
dll修复高手·2024-01-19 08:55

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（2）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsmse_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示margin_ranking_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示multilabel_soft_margin_loss用途用法使用技巧注意事项参数数学理论公式代码演示m
E寻数据·2024-01-19 08:34

PyTorch各种损失函数解析：深度学习模型优化的关键（1）

目录详解pytorch中各种Lossfunctionsbinary_cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码binary_cross_entropy_with_logits用途用法参数数学理论示例代码poisson_nll_loss用途用法参数数学理论示例代码cosine_embedding_loss用途用法参数数学理论示例代码cross_entropy用途用法参数数学理论示例代码c
E寻数据·2024-01-19 08:34

深度学习（一）——windows深度学习环境安装（pytorch）

1.确认电脑显卡是英伟达GPUwin+R，打开运行菜单，输入命令dxdiag2.安装CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载后，一路默认安装命令行nvidia-smi确认：CUDAVersion:11.83．下载minicondaMiniconda—condadocumentation4.下载pytorchhttps://pytorch.o
吴禅染·2024-01-19 08:30

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？

深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？目录深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？
Better Bench·2024-01-19 07:23

yolov8实战第六天——yolov8 TensorRT C++ 部署——（踩坑，平坑，保姆教程）

C++结合TensorRT部署深度学习模型有几个关键优势，这些优势在各种工业和商业应用中极其重要：高效的性能：TensorRT通过优化深度学习模型来提高推理速度，减少延迟。
学术菜鸟小晨·2024-01-19 07:00

深度学习(1)--基础概念

一.计算机视觉(CV)(1).计算机视觉中图像表示为三位数组，其中三维数组中像素的值为0~255，像素的值越低表示该点越暗，像素的值越高表示该点越亮。(2).图像表示A*B*C，其中A,B分别为图像的长和宽，C则表示图像的颜色通道。eg:300*100*3表示该图像的高度为300，宽度为100，颜色通道为3，即表示该图像有三个颜色通道。(RGB)二.神经网络基础1.得分函数：(1).输入的图片经过
GodFishhh·2024-01-19 07:51

深度学习(2)--卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。一.卷积网络基础概念传统网络是一维的，而卷积网络是三维的。
GodFishhh·2024-01-19 07:51

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

基于深度学习的交通标志检测和识别是一种先进的计算机视觉技术，利用深度神经网络模型来准确地检测和识别道路上的各种交通标志。
毕设阿力·2024-01-19 07:20

深度学习笔试题（一）

一、单选题（1-20题）1、这些图中的哪一个表示sigmoid激活函数？（C）A.B.C.D.2、对于隐藏单元，tanh激活通常比sigmoid激活函数更有效，因为其输出的平均值接近于1，因此它可以更好地将数据集中到下一层。BA.对B.不对tanh输出在[-1,1]，均值为0，可以起到归一化的作用3.以下哪个选项正确？CA、卷积神经网络有反馈连接。B、增加多层感知机的隐层层数，测试集的分类错误会减
beyond谚语·2024-01-19 07:50

深度学习技术栈 —— Pytorch中保存与加载权重文件

深度学习技术栈——如何保存权重文件？
键盘国治理专家·2024-01-19 07:50

图像处理中，采用极线约束准则来约束特征点匹配搜索空间，理论上在极线上进行搜索。这里的极线是什么线，怎么定义的？基本矩阵F和本质矩阵E有什么区别？

问题描述：图像处理中，采用极线约束准则来约束特征点匹配搜索空间，理论上在极线上进行搜索。这里的极线是什么线，怎么定义的？基本矩阵F和本质矩阵E有什么区别？问题1解答：极线是通过极线几何学的原理定义的。
神笔馬良·2024-01-19 06:53

Darknet_yolov2综述入门整理

接着上次的神经网络，这次整理一下Darknet，yolov2首先得先了解Darknet,是深度学习框架，总的来说深度学习框架提供了一些列的深度学习的组件（对于通用的算法，里面会有实现），当需要使用新的算法的时候就需要用户自己去定义
立夏陆之昂·2024-01-19 05:48

图像生成之CycleGAN

简要介绍CycleGAN（Cycle-ConsistentGenerativeAdversarialNetwork）是一种用于图像转换的深度学习模型，它能够学习两个不同领域之间的映射，而无需成对的训练数据
Wilson_Hank·2024-01-19 05:34

学习率调整策略之Warmup以及代码实现

介绍在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来训练模型，其中学习率是一个非常重要的超参数。
Wilson_Hank·2024-01-19 05:33

深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration

深度学习|三个概念：Epoch,Batch,Iteration-(jianshu.com)image.pngEpoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch
柠檬先生在搬砖·2024-01-19 04:36

《深度学习的艺术》三种知识操练的方法2019-08-03

《深度学习的艺术》汀兰拆解摘录，老K读后感三种知识操练的方法1、写作式操练：输出信息的时候，必须去分析知识的“深层结构”，观察和调用知识与知识之间的深层关联，通过反馈发现错漏并及时纠正。
悦读知行·2024-01-19 03:18

大创项目推荐 深度学习的动物识别

动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow计算图可视化5.4网络模型训练5.5对猫狗图像进行2分类6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的动物识别算法研究与实现该项目较为新颖
laafeer·2024-01-19 03:35

pytorch超详细安装教程，Anaconda、PyTorch和PyCharm整套安装流程

本文介绍基于Anaconda环境以及PyCharm软件结合，安装PyTorch深度学习框架。
程序员老冉·2024-01-19 03:59
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