灰度图卷积

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

【代码模板】可视化

#Readimagesimg=Image.open("img.png").convert('RGB')#读取RGB图像img=Image.open("img.png").convert('L')#读取灰度图像

xuanyu22·2024-09-15 18:23

Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别

即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的

迪三·2024-09-15 14:00

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

如何理解深度学习的训练过程

超参数（Hyperparameters）：这是模型结构中定义的参数，比如：卷积核大小（kernel_size

奋斗的草莓熊·2024-09-15 03:58

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

cv_2025·2024-09-14 09:59

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络

小周不想卷·2024-09-13 21:11

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？

FFmpeg123·2024-09-13 20:04

TextCNN：文本卷积神经网络模型

目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网

一只天蝎·2024-09-13 07:48

机器学习到底是个啥

但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

qq1744828575·2024-09-13 00:25

MATLAB车牌定位和识别系统

车牌识别：将车牌图像转换为灰度图像。使用图像处理技术（如二值化、滤波或增强）来减少噪音并突出字符。使用字符分割算法将车牌中的字符分开。使用特征提取方法

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

uint8

在图像处理中，无符号8位整数通常用于表示灰度图像的像素值。一个像素的灰度值代表了图像中对应点的亮度强度，通常从0（黑色）到255（白色

姜太公钓鲸233·2024-09-12 20:30

每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch：将nn的神经网络层连接起来

本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层，有全连接层，激活层，卷积层等等，我们可以直接使用。

幻风_huanfeng·2024-09-12 16:34

考研倒计时112天

今日反思:今天早上专业课是第二章看到卷积部分，感觉看的书特别慢，今天早上感觉专业课就只复习了就是齐次解特解，零状态响应零输入响应，感觉复习内容比较少，明天早上得多看一点。

十七同学冲冲冲·2024-09-12 15:40

《假如岁月足够长》：我们一起看明年的樱花吧

春天的樱花、夏天的烟花、秋天的卷积云、冬天的河面还有永远的Y镇，日复一日又年复一年，三浦紫苑再次用质朴而凝练的文字娓娓道来生命的可爱、浪漫与平凡，以日本小说特有的温柔来治愈每个焦虑的读者。

坐南朝北望东听西·2024-09-12 13:01

【Python第三方库】OpenCV库实用指南

文章目录前言安装OpenCV读取图像图像基本操作获取图像信息裁剪图像图像缩放图像转换为灰度图图像模糊处理边缘检测图像翻转图像保存视频相关操作方法讲解读取视频从摄像头读取视频前言OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary

墨辰JC·2024-09-12 12:08

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构

resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。mobilenet：标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积，即深度分离卷积。SENet：注意力机制。

dfj77477·2024-09-11 20:55

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层

路小漫·2024-09-11 19:15

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

SSD目标检测系统

该系统分为以下几个部分：神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现）后处理：对识别器提取出的候选

月见樽·2024-09-11 09:36

【PyTorch】常用网络层layers总结

一、ConvolutionLayerspytorch官方文档介绍了众多卷积层算法，以最新的pytorch2.4为例，针对处理的数据维度不同，有如下卷积层layer

遥感小萌新·2024-09-10 16:04

Deep learning for Computer Vision with Python（1）从零开始入门计算机视觉

本书的内容分成三个部分：1.初始阶段初始阶段学习：机器学习、神经网络、卷积神经网络、建立数据集。2.实践阶段实践阶段：深入学习深度学习，理解先进技术，发现最佳实践方式。

Hazelyu27·2024-09-10 16:59

OpenCV-轮廓检测

这个过程通常涉及几个步骤：读取图像、转换为灰度图、应用阈值处理（或边缘检测）以获取二值图像、然后使用cv2.findContours()函数查找轮廓。

红米煮粥·2024-09-10 12:08

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成

亚图跨际·2024-09-10 11:30

微积分在神经架构搜索中的应用

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

光剑书架上的书·2024-09-10 03:34

目标检测-YOLOv1

它基于单个卷积神经网络，将目标检测任务转化为一个回归问题，通过在图像上划分网格并预测每个网格中是否包含目标以及目标的位置和类别来实现目标检测。

wydxry·2024-09-09 15:06

线性代数|机器学习-P33卷积神经网络ImageNet和卷积规则

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1

取个名字真难呐·2024-09-09 13:50

Pointnet++改进即插即用系列：全网首发DilatedReparamBlock |即插即用，提升特征提取模块性能

目录1.理论介绍2.修改步骤2.1步骤一2.2步骤二2.3步骤三1.理论介绍近年来，大核卷积神经网络(ConvNets)得到了广泛的研究关注，但有两个尚未解决的关键问

AICurator·2024-09-09 04:19

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

一、改进点介绍AKConv是一种具有任意数量的参数和任意采样形状的可变卷积核，对不规则特征有更好的提取效果。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块，用于实现二维转置卷积（也称为反卷积或上采样卷积）。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

fpga图像处理实战-边缘检测（Roberts算子）

原理Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核（也称为掩模或滤波器）来计算图像在水平和垂直方向上的梯度。假设原始图像的像素值为I(x,y)，则

梦梦梦梦子~·2024-09-08 13:11

Tensorflow2.16中的Keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -- TensorFlow自学笔记6

英文版可参考TensorFlow官方文档：Module:tf.keras.layers|TensorFlowv2.16.1一.层的分类‌1.基本网络层‌1.1.Dense层用于执行全连接操作；1.2.卷积层

青瓷看世界·2024-09-08 09:42

2024 (ICPC) Jiangxi Provincial Contest(VP补题记录)

文章目录2024(ICPC)JiangxiProvincialContest(VP补题记录)A(签到中的签到，pass)C(简单思维)GJ(按题意模拟即可)KH(卷积加权和反过来看)L.CampusD.MagicLCMA

farawaytravelerchy·2024-09-07 20:06

Python(TensorFlow)和Java及C++受激发射损耗导图

要点神经网络监督去噪预测算法聚焦荧光团和检测模拟平台伪影消除算法性能优化方法自动化多尺度囊泡动力学成像生物研究多维分析统计物距粒子概率算法Python和MATLAB图像降噪算法消除噪声的一种方法是将原始图像与表示低通滤波器或平滑操作的掩模进行卷积

亚图跨际·2024-09-07 17:21

Python中的深度学习神经网络

文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层

2301_78297473·2024-09-07 08:46

如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？

特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类

道亦无名·2024-09-07 03:14

AI领域常用缩写词

ArtificialGeneralIntelligence,AGI）生成式AI（AIgeneratedcontent,AIGC）智能体（Agent）人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）卷积神经网络

大道不孤,众行致远·2024-09-07 01:33

YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入24年最新卷积模块LDConv

1.LDConv介绍1.1摘要：基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有的缺陷。

小李学AI·2024-09-06 15:56

学习记录——语义分割和实例分割的标签结构

灰度图像，背景亮度为0，每个目标根据分类赋予不同亮度——1，2，3......实现像素级的类别区分，但无法区分个体。实例分割：原理：一张样本，生成一个多通道的Mat矩阵，也就是多张掩码图像叠在一起。

落叶击球·2024-09-06 08:05

【ITK库学习】使用itk库进行图像滤波ImageFilter：模糊降噪

itkSmoothingRecursiveGaussianImageFilter图像模糊可以削弱图像频谱的高频部门1、itkDiscreteGaussianImageFilter离散高斯该类通过图像与离散高斯算子（内核）的可分离卷积来模糊图像

leafpipi·2024-09-06 08:33

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

图像；通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积

emergency_rose·2024-09-06 08:32

NPU技术总结

指令集:它们拥有专门的指令集，用于加速神经网络中的常见操作，如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并

技术学习分享·2024-09-06 00:47

Image Super-Resolution with Cross-Scale Non-Local Attention and Exhaustive Self-Exemplars Mining

Cross-ScaleNon-Local(CS-NL)Attention文中最重要的跨尺度非局部模块就是公式(4)，这里内积通过滤波实现，图中的Deconvolution实际上是转置卷积，解卷积和转置卷积是完全不同的概念

phoenix@Capricornus·2024-09-05 08:54

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