神经网络+图像处理

fpga图像处理实战-双线性插值算法

FPGA实现`timescale1ns/1ps////Company://Engineer:////CreateDate:2024/08/2919:10:23//DesignName://ModuleName:image_line_buffer//ProjectName://TargetDevices://ToolVersions://Description:////Dependencies://
梦梦梦梦子~·2024-09-06 06:54

昇腾Ascend C算子开发学习笔记

日华为上研院培训笔记记录，感觉老师讲的还是很不错的昇腾AscendC算子开发学习笔记昇腾处理器的常用算子库核心融合算子库：核心融合算子库是华为昇腾AI处理器提供的基本算子库，包含了各种常用的深度学习算子，可以高效地执行各种神经网络计算任务
回到唐朝当王爷·2024-09-06 06:21

ISP(图像信号处理器)是什么？

由于刚接触到开发版，认识到了图像处理器（imageprocessor）,又名imageprocessingengine,imageprocessingunit(IPU),imagesignalprocessor
FoGoiN·2024-09-06 05:16

Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means

SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。
不二人生·2024-09-06 04:14

opencv轮廓近似，模板匹配

在图像处理领域，轮廓近似和模板匹配是两种非常关键的技术，它们广泛应用于计算机视觉、图像分析和图像识别等多个方面。本文将详细介绍如何使用OpenCV库进行轮廓近似和模板匹配，并给出具体的代码示例。
富士达幸运星·2024-09-06 01:22

NPU技术总结

NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展，NPUs应运而生，以满足对高效率和高能效的计算需求。
技术学习分享·2024-09-06 00:47

stl文件 python_STL_10数据集处理

这次要写的是stl10用于自编码器自编码，又称自编码器(autoencoder)，是神经网络的一种，经过训练后能尝试将输入复制到输出。
weixin_39614094·2024-09-06 00:17

叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素

贝叶斯神经网络（BNN）在训练过程中损失函数不收敛或跳动剧烈可能是由多种因素引起的，以下是一些可能的原因和相应的解决方案：学习率设置不当：过高的学习率可能导致损失函数在优化过程中震荡不收敛，而过低的学习率则可能导致收敛速度过慢
zhangfeng1133·2024-09-05 23:06

图形几何算法 -- 凸包算法

在计算几何中，凸包得到了广泛的应用，涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集（在二维平面中）
CAD三维软件二次开发·2024-09-05 22:59

HALCON根据需要创建自定义函数

在HALCON中，根据需要创建自定义函数是扩展其图像处理和分析功能的有效方式。HALCON支持通过其高级编程接口（HDevelop和C/C++、C#、Python等）来创建自定义函数。
视觉人机器视觉·2024-09-05 14:06

什么是奈奎斯特采样定理

本文将深入探讨奈奎斯特采样定理的原理、应用和实例，以及其在通信、音频处理和图像处理等领域的重要性。
达西西66·2024-09-05 12:57

HALCON与LabVIEW的联合编程 视觉与控制结合

通过将HALCON的强大图像处理能力与LabVIEW的灵活控制功能相结合，工程师们可以开发出高效且精确的自动化系统。这种整合不仅提高了系统的整体性能，还简化了开发流程。
LabVIEW开发·2024-09-05 10:07

AI模型：追求全能还是专精？

例子包括决策树、支持向量机（SVM）、神经网络等。无监督学习模型：这些模型处理没有标签的数据，目的是
Lill_bin·2024-09-04 23:00

C#调用OpenCvSharp实现图像的直方图均衡化

直方图均衡化是一种图像处理方法，针对偏亮或偏暗的图像，通过调整图像的像素值来增强图像对比度，详细原理及介绍见参考文献1-4。  
gc_2299·2024-09-04 20:10

最新2024年国际EI会议集合

第二届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议（MVIPIT2024）会议时间：2024年9月1
AC学术中心·2024-09-04 18:03

pytorch实战-7图像风格迁移

2015lerogatys尝试用神经网络做风格迁移，效果很好，并成为了主流。神经网络做风格迁移前，主要有纹理生
新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

深度学习算法——Transformer

参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。
fw菜菜·2024-09-04 18:31

图像处理之蒸馏

蒸馏什么是蒸馏蒸馏技术分类什么是轨迹一致性蒸馏（TCD）什么是蒸馏在图像处理领域，蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。
醉后才知酒浓·2024-09-04 15:13

深度学习入门：使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络

引言深度学习是机器学习的一个分支，它利用多层非线性处理单元（即神经网络）来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的API和动态计算图，非常适合初学者和研究者使用。
Mr' 郑·2024-09-04 13:29

OpenCV图像处理技术之图像金字塔

FuXianjun.AllRightsReserved.所有素材来自于小傅老师。开始今天的学习吧！学习的是图像金字塔。我们的学习目标：能够理解高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的处理过程能够使用相关函数进行高斯金字塔可逆性分析能够使用相关函数进行拉普拉斯金字塔无损恢复图像能够掌握ROI的应用处理能够掌握泛洪填充算法并使用相关函数进行处理冲冲冲！任务一：高斯金字塔高斯金字塔由cv2.pyrDown()与cv
WYOLO·2024-09-04 12:54

李宏毅机器学习笔记——反向传播算法

反向传播算法反向传播（Backpropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，它通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度来更新这些参数，从而最小化损失函数。
小陈phd·2024-09-04 10:07

【机器学习-神经网络】循环神经网络

在机器学习和深度学习的领域中，循环神经网络（RNN）作为一种处理序列数据的强大工具，已经在诸多应用场景中展现出了巨大的潜力。
刷刷刷粉刷匠·2024-09-04 10:36

学习笔记---自动驾驶

2.端到端深度神经网络：通过深度神经网络将感知数据直接映射到控制命令，简化自动驾驶系统的决策流程。3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。
酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

Luminar Neo for Mac智能图像处理软件【操作简单，轻松上手】

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七@归七·2024-09-04 08:28

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

对于大型数据集和复杂的神经网络结构，使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

人人都能懂的机器学习——用Keras搭建人工神经网络02

感知机1957年，FrankRosenblatt发明了感知机，它是最简单的人工神经网络之一。
苏小菁在编程·2024-09-04 03:28

MATLAB 中的矩阵切片操作详解（细节无敌）

矩阵切片在数据处理、算法设计、图像处理等许多领域都非常有用。本文将详细介绍MATLAB中矩阵切片的基本用法和高级技巧。
a.原味瓜子·2024-09-04 02:47

Luminar Neo for Mac智能图像处理软件【操作简单，轻松上手】

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Mac分享吧·2024-09-04 02:16

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【深度学习】

神经网络在训练的
feifeikon·2024-09-04 00:34

深度学习基础之循环神经网络

目录基本概念与特点定义与工作原理结构组成应用领域自然语言处理语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在自然语言处理中的最新应用和研究进展是什么？
Ctrl+CV九段手·2024-09-04 00:02

【HLOA-BP】基于角蜥蜴算法优化BP神经网络的风电功率预测研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法三、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。
@橘柑橙柠桔柚·2024-09-03 19:34

机器学习在医学中的应用

机器学习的基本概念：简要介绍机器学习的基本原理、分类（监督学习、非监督学习、强化学习等）和常用算法（如神经网络、支持向量机、随
听忆.·2024-09-03 18:25

02 使用 LSTM 进行时间序列预测

LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的递归神经网络（RNN
柒 魅。·2024-09-03 15:39

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。
Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

opencv-python 图像增强十七：泊松图像融合

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一、概述二，实现：前言在深入探讨图像处理与计算机视觉领域的过程中，我们不禁对图像融合技术的精妙与实用性感到着迷。
CV-King·2024-09-03 12:47

NeRF学习——NeRF初步认识

NeRFNeRF，全名为NeuralRadianceFields，是一种基于深度学习的三维场景隐式表示和渲染方法1NeRF的基本概念1.1辐射场表示场景NeRF的核心思想是通过神经网络训练出来的辐射场对场景进行隐式表示
PLUS_WAVE·2024-09-03 08:23

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱房源推荐系统 房价预测系统 房源数据分析 房源可视化 房源大数据大屏 大数据毕业设计 机器学习

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价
计算机毕业设计大全·2024-09-03 07:05

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等
小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

人工智能&机器学习&深度学习

深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。
AA杂货铺111·2024-09-03 06:26

Fabric.js中fabric.Image的深入解析

在Web开发中，图像处理是一个常见的需求。Fabric.js作为一个功能强大的Canvas库，提供了丰富的API来处理图形和图像。
软考鸭·2024-09-03 05:35

OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理

该技术使用了一种无需人类标注的方式，使神经网络学习到了大量自然语言处理任务的知识。2018年，OpenAI团队开发了第一个GPT模型，并在自然语言处理领域取得了显著的成果。该
roxxo·2024-09-03 04:29

图像处理 -- 图像清晰度测量方法

图像清晰度测量方法拉普拉斯算子（LaplacianOperator）拉普拉斯算子是一种二阶导数算子，用于检测图像的边缘。清晰的图像通常具有更多且更明显的边缘。边缘检测（EdgeDetection）常用的边缘检测算法包括Sobel、Prewitt和Canny边缘检测器。通过计算边缘的数量和强度，可以间接判断图像的清晰度。方差（Variance）方差用于衡量图像灰度值的分布情况。图像中灰度值的方差越大
sz66cm·2024-09-03 04:27

javacv从入门到精通——第三章：基本使用

JavaCV核心类的主要功能包括：视频捕获、视频编解码、图像处理、人脸检测、特征提取等。基本数据类型：JavaCV库支持多种基本数据类型，包括整数、浮点数、布尔类型等，这些基本数据类型是进行计算机
ayou_llf·2024-09-03 04:26

机器视觉-4 检测原理之OpenCV Blob特征检测

在图像处理的背景下，BLOB指的是图像中颜色一致且连接在一起的像素区域。在二值图像中，这些区域通常
dingkm666·2024-09-02 22:47

这项来自中国的AI研究介绍了1位全量化训练（FQT）：增强了全量化训练（FQT）的能力至1位

全量化训练（FQT）可以通过将激活、权重和梯度转换为低精度格式来加速深度神经网络的训练。量化过程使得计算速度更快，且内存利用率更低，从而使训练过程更加高效。
量子位AI·2024-09-02 22:16

培养一两项无用的兴趣爱好，一定有用

图片发自App学习Photoshop（一款图形图像处理软件）是今年年初定下的计划之一，直到最近才开始付诸行动，之所以拖到现在，是因为PS对于我来说，暂时是项「没用」的技能。
霖小姐慢半拍·2024-09-02 21:29

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。
LQS2020·2024-09-02 19:32

灾难性遗忘问题（Catastrophic Forgetting，CF）是什么？

在深度学习和人工智能领域中，“灾难性遗忘”（CatastrophicForgetting）是指当神经网络在增量学习（IncrementalLearning）或持续学习（ContinualLearning
Chauvin912·2024-09-02 14:36
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