CNN滤波器第41页

万字长文解析DDS+FIR滤波器FPGA实战（基于VMWare+Ubuntu22+Vivado+Zynq7000@AX7020）

VivadoforLinux环境配置（基于VMWare+Ubuntu22）与DDS+FIR滤波器实战目录Ubuntu22部署与虚拟机必要配置Linux版本比较VMWare共享文件夹配置（※）VMWare

苍月承影·2023-11-22 00:27

IDA-3D技术细节分析

IDA-3D技术细节分析这里主要针对其实例视差深度估计,InstanceDisparityDepthEstimation进行分析如上图所示，其流程为：输入左右眼的图片分别通过StereoRCNN的StereoRPN

MezereonXP·2023-11-22 00:01

OpenCV入门7——OpenCV中的滤波器（包括低通滤波与高通滤波，其中低通滤波用于降噪，而高通滤波用于边缘检测）

Bluranimagewitha2dconvolutionmatrix方盒滤波与均值滤波高斯滤波中值滤波双边滤波高通滤波—索贝尔算子高通滤波—沙尔算子高通滤波—拉普拉斯算子边缘检测Canny图像滤波卷积核=滤波器卷积相关概念锚点锚点就是卷积核所对应的图像中间的点

源代码•宸·2023-11-22 00:43

tokenizers学习笔记

输出序列的长度将变大，对于Bert、CNN等限制最大长度的模型将很容易达到最大值。二、基于子词的分词方法（SubwordTokenization）为了改进分词方法，在UN

AlphaFinance·2023-11-21 23:20

Ubuntu（linux）环境下配置Mask r-cnn环境

Ubuntu（linux）环境下配置Maskr-cnn环境0.1语义约定0.1.1主机、服务器0.2所需软件和前期准备0.2.1程序代码0.2.2软件安装0.2.3租用GPU（&cpu）服务器0.3环境配置

Sirius. Lu·2023-11-21 21:47

在AI Studio中配置faster-rcnn pytorch环境

在AIStudio中配置faster-rcnnpytorch环境AIStudio自带cuda版本faster-rcnn的pytorch版本支持AIStudio自带cuda版本AIStudio目前有两个版本的

ForesterZz·2023-11-21 20:15

CNN学习-全连接（fc）

全连接层的推导全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。全连接层的前向计算下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结点乘以一个权重系数W，最后加上一个偏置值b得到，即。如下图中第一

灬钰栊灬·2023-11-21 18:11

CV学习笔记-CNN-VGG

CNN-VGG1.图像识别的过程**获取原始信息：**通过传感器将获取到的外界信息（比如图像）转换为计算机可以处理的信号。

Moresweet猫甜·2023-11-21 18:40

FCN与CNN最大的区别？

解析：FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层1、FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。

今年不吃饭...·2023-11-21 18:07

对XGboost和CNN的理解

XGboost:https://blog.csdn.net/a1b2c3d4123456/article/details/52849091CNN:https://blog.csdn.net/woaijssss

Chloris_·2023-11-21 18:07

cnn和fc的区别

1、cnn多用于图像处理模型上；fc多用于序列处理模型上；2、cnn参数少，每一层都只有一个卷积核，且感知信息范围小，偏局部；而fc参数多，即每一层都有一份weight，感知信息是全面的；【说明图形是相邻部分信息有效

zou丢的生化环·2023-11-21 18:35

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ARecurrentNeuralNetworkBasedAlternativetoConvolutionalNetworks2018-03-0511:13:051.引言：本文尝试用基于四个方向的RNN来替换掉CNN

weixin_34185364·2023-11-21 18:58

CNN卷积神经网络Python实现

importtorchfromtorchimportnn#①定义互相关运算defcorr2d(X,K):"""计算二维互相关运算。"""#获取K的形状行为h,列为wh,w=K.shape#生成全0的矩阵，行为X的行减去h加上1，列为X的列减去w加上1Y=torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shape[1]-w+1))foriinrange(Y.shape[0]):forji

可以养肥·2023-11-21 16:02

华为ICT——第六章：深度学习和卷积神经网络/详篇

目录1：深度学习卷积的重要概念：2：CNN核心思想——局部感知：CNN核心思想——参数共享：3：卷积层的功能：4：不同深度的卷积层提取的特征：5：卷积效果——1层5.1：卷积效果——2层5.2：卷积效果

希斯奎·2023-11-21 15:26

卷积核的形象化解释

卷积核是在卷积神经网络（CNN）中使用的一种重要工具，它可以对输入数据进行特征提取和特征映射。在图像处理中，卷积核通常用于检测图像中的边缘、纹理、颜色等特征，从而帮助网络识别图像中的物体或模式。

人工智能教学实践·2023-11-21 15:54

ARM CoreLink CCN 互连总线介绍

NICNOCCCICMNCNNNIcmn-700nic-700ni-700MLGB这都是啥玩意？后期博文或视频将会更新这一系列。

代码改变世界ctw·2023-11-21 15:21

学习神经网络模型，用不用学习原理？还是只会用就行了

先来系统概述机器学习，如下述思维导图机器学习下分几种学习方法：如，监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习，其中深度学习通过神经网络模型实现，常用的有CNN、RNN、LSTM回到问题，学习神经网络模型，

Nubia00·2023-11-21 14:12

目标检测 Faster RCNN全面解读复现

FasterRCNN解读经过R-CNN和FastRCNN的积淀，RossB.Girshick在2016年提出了新的FasterRCNN，在结构上，FasterRCNN已经将特征抽取(featureextraction

小酒馆燃着灯·2023-11-21 14:05

神经网络参数优化算法,神经网络算法实例说明

在滤波器优化设计中，采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的好坏，而最常用的指标就是均方误差，也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。lms算法的

快乐的小蓝猫·2023-11-21 14:30

卷积神经网络激活层作用,卷积神经网络激活函数

在滤波器优化设计中，采用某种最小代价函数或者某个性能指标来衡量滤波器的好坏，而最常用的指标就是均方误差，也把这种衡量滤波器好坏的方法叫做均方误差准则。lms算法的

快乐的小蓝猫·2023-11-21 14:30

使用mmdetection训练模型--记faster-rcnn不同backbone性能比较

使用mmdetection训练模型一、安装采用的是直接安装，并未使用在conda中建虚拟环境。主要安装的有mmcv和mmdet，其中mmcv的安装与下载的mmdetction版本有关，参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/v2.18.1/get_started.html#id官网安装依赖教程中的mmdetection版本和mmcv版本的对应关系安装。

hedgehogbb·2023-11-21 13:21

基于MINST数据集做分类的机器学习项目

机器学习实战机器学习的基础知识（已完成）端对端的机器学习项目（已完成）训练深度神经网络使用TensorFlow自定义模型和训练使用TensorFlow加载和预处理数据使用卷积神经网络的深度计算机视觉使用RNN和CNN

问题很多de流星·2023-11-21 12:51

基于ResNet框架的CNN

数据准备DATA_URL='http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz'一、训练集和验证集的划分#spile_data.pyimportosfromshutilimportcopyimportrandomdefmkfile(file):ifnotos.path.exists(file):os.makedirs(fi

芒果很芒~·2023-11-21 11:49

基于生成对抗性网络的单图像超分辨率技术综述

在过去的十年中，基于卷积神经网络(CNN)的SISR在生成×3大小的超分辨率图像方面取得了令人印象深刻的成果

水水水淼·2023-11-21 10:34

深度学习-卷积神经网络代码详解

构造卷积神经网络CNN将形状为（高度，宽度，色彩通道数）的张量作为输入，忽略批次的大小。

AI_王布斯·2023-11-21 09:15

（论文阅读34-39）理解CNN

34.文献阅读笔记简介题目Understandingimagerepresentationsbymeasuringtheirequivarianceandequivalence作者KarelLenc,AndreaVedaldi,CVPR,2015.原文链接http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Lenc_Un

朽月初二·2023-11-21 09:57

动态区域感知卷积（DRConv）

https://mp.weixin.qq.com/s/VAUEFklRnbDj54TfEdv96w本文中，作者提出了一种名为动态区域感知卷积（DRConv）的新卷积，它可以自动将多个滤波器分配给具有相似特征表示的空间区域

Valar_Morghulis·2023-11-21 08:58

基于纹理特征的kmeas聚类的图像分割方案

Gabor滤波器简介在图像处理中，以DennisGabor命名的Gabor滤波器是一种用于纹理分析的线性滤波器，本质上是指在分析点或分析区域周围的局部区域内，分析图像中是否存在特定方向的特定频率内容。

你好helloworld·2023-11-21 07:57

【跟踪器攻击】IOU Attack 代码解读

我们在最先进的深度跟踪器（即基于检测、基于相关滤波器和长期跟踪器）上验证了提议的IoU攻击。对基准数据集的大量实验表明了所提出的IoU攻击方法的有效性。源代码可在此httpsUR

prinTao·2023-11-21 07:15

Open-Vocabulary Object Detection Using Captions论文讲解

然而，尽管深度对象检测取得了巨大进步，例如FasterR-CNN，已经能取得非常不错的准确性，但训练此类模型需要昂贵且耗时的监督信号，他们都要靠人工标注获得。特别是，需要为每个ROI的对象类别手动标

旅途中的宽~·2023-11-21 03:20

【计算机视觉】24-Object Detection

文章目录24-ObjectDetection1.Introduction2.Methods2.1SlidingWindow2.2R-CNN:Region-BasedCNN2.3FastR-CNN2.4FasterR-CNN

小白有颗大白梦·2023-11-21 02:16

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

深入理解ResNet网络：实现与应用

Resnet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是一种非常重要的模型，它在图像识别、目标检测等领域取得了显著的成果。

一朵小红花HH·2023-11-21 01:23

图像滤波处理

以下是几种常见的滤波处理方法：1.均值滤波(MeanFiltering)原理：均值滤波使用一个固定大小的滤波器，在图像上滑动并取周围像素的平均值来替代中心像素值。这有助于减少图像中的高频噪声。

Make_magic·2023-11-21 00:23

论文阅读——DiffusionDet

decoder用的SparseR-CNNsample的时候和PPDM不同，多增加一步DDIM处理过程

じんじん·2023-11-21 00:23

巴特沃斯一阶低通滤波器参数推导

文章目录1.关于欧拉公式2.归一化频率3.巴特沃斯一阶低通滤波器参数推导z域与s域截止频率的关系Step1:确定阶数和s域表达式Step2:选取滤波器数字域的截止频率Step3:计算对应s域的截止频率Step4

MotionCtrl_Seven·2023-11-20 22:18

一阶低通滤波器（一阶RC滤波器）

一阶RC滤波器一阶滞后滤波器是一种以数字形式实现电路RC滤波的方法。

奶油芝士汉堡包·2023-11-20 22:46

二阶低通滤波器（二阶巴特沃斯滤波器）

连续传递函数G(s)离散传递函数G(z)差分方程形式二阶巴特沃斯滤波器参数设计设计采样频率100Hz，截止频率33Hz。注意：设计参数使用在离散系统中！

奶油芝士汉堡包·2023-11-20 22:46

有源巴特沃斯滤波器设计

有源巴特沃斯滤波器设计前提基础有源巴特沃斯滤波器结构二阶和三阶有源滤波器高阶有源滤波器解归一化设计举例后记前提基础总所周知，滤波器分为有源滤波器和无源滤波器，两者区别在于是否需要提供额外的电源。

匿名用户111·2023-11-20 22:13

一阶低通滤波器（一阶巴特沃斯滤波器）

连续传递函数G(s)离散传递函数G(z)转换为差分方程形式一阶巴特沃斯滤波器FilterDesigner参数设计：参考之前的博客Matlab的FilterDesigner工具设计二阶低通滤波器设计采样频率

奶油芝士汉堡包·2023-11-20 22:06

树莓派系列五：火焰检测三（基于NCNN）

前言在前面两篇关于火焰检测的文章中，最终的效果不是很好，为了提高火焰检测的效果，又搜集了一些火焰数据，训练的网络由之前的yolov3-tiny改为mobilev2-yolov3，最终在树莓派上利用NCNN

嵌入式案例Show·2023-11-20 22:07

【ing 】CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

zhaoyuyu_nudt·2023-11-20 22:32

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？...

首先，我感觉不必像@李Shawn同学一样认为DNN、CNN、RNN完全不能相提并论。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。

weixin_34378969·2023-11-20 21:59

基于YOLOv3的车辆号牌定位

01OCR原理分析本文中采用的车辆号牌识别部分的是采用CNN+LSTM+CTC组合而成，整个网络部分可以分为三个部分，首先是主干网络CNN用于提取字符的特征信息，其次采用深层双向LSTM网络在卷积特征的基础上提

我爱计算机视觉·2023-11-20 21:27

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

同济计算机博士半小时就教会了我五大深度神经网络，CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM一次学会，简直不要太强！

张志翔的博客·2023-11-20 21:23

梅尔频谱(mel-spectrogram)提取,griffin_lim声码器【python代码分析】

从音频波形提取Mel频谱：对音频信号预加重、分帧和加窗对每帧信号进行短时傅立叶变换STFT，得到短时幅度谱短时幅度谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱从Mel频谱重建音频波形Mel频谱转换成幅度谱griffin_lim

CopperDong·2023-11-20 21:12

Mask RCNN - 标注软件

图像语义分割是一种pixel-wise级的一种图像分类操作，其目的是在图像中上的同一个类别上打上相同的label，以表示这个类别是同一类。在训练自己的数据集中，语义分割最重要且最基础的一步便是对图像进行标注，以训练得到自己的模型。在这推荐一个python版的labelme，链接：https://github.com/wkentaro/labelmepipinstalllabelme通过open读取

Oscar_hailiang·2023-11-20 21:15

PyTorch深度学习原理与实现

深度学习原理与实现1.引言深度学习发展历程感知机网络（解决线性可分问题，20世纪40年代）BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代）深度神经网络（海量图片分类，2010年左右）常见深度神经网络：CNN

slience_me·2023-11-20 21:03

计算机毕业论文内容参考|基于深度学习的交通标识智能识别系统的设计与维护

该系统采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等

奶糖肥晨·2023-11-20 19:59

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