CNN滤波器第47页

关于有源电力滤波器在地铁站低压配电系统中的应用分析

实现绿色电网实质上是解决电网中存在的各种电能问题，主要是涉及到谐波与无功问题两个方面，就某条地铁线目前的电力系统状态而言，其在低压配电系统中装设有源电力滤波器进行谐波治理，但APF实际未投入。

AcrelCLJ·2023-11-10 15:30

深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之模型训练（四）

深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之神经网络基础（一）深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN）之深度学习网络结构（二）深度学习知识梳理（干货满满详解DNN/CNN/RNN

熊猫小伙·2023-11-10 14:05

预测误差统计信息表，如何理解这些统计量？

Table3预测误差统计信息表统计度量ProposedMethod1DCNNLSTMANNRVMmean0.0180370.0738280.0731970.053910-0.044590std0.0275060.0394220.0912600.1305220.077739min

xingshanchang·2023-11-10 13:10

辐射骚扰整改思路及方法：方案合并与原理探究？|深圳比创达电子EMC

一、方案合并将EMI滤波器（选择了231，是因为额定直流电流相比421更大）和RC电路（10Ω+2200pF）合并到产品上，再行测试，堪称完美！至此，辐射整改完成。

szbcdEMC·2023-11-10 10:23

基于深度学习的语音识别系统构建

进数字音频系统研究开发交流答疑(课题组)项目内容：1.语音识别系统构建：负责基于kaldi的混合语音识别模型系统的构建，包括训练数据的搜集与处理，模型训练测试、rescore解码流程和上线部署等；2.声纹识别系统构建：使用cnn

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2023-11-10 10:04

Matlab 高斯_拉普拉斯滤波器处理医学图像

前言：本程序是我去年实现论文算法时所做。主要功能为标记切割肝脏区域。时间有点久，很多细节已经模糊加上代码做了很多注释，因此在博客中不再详述。NOTE:程序分几大段功能模块，仔细阅读，对解决医学图像还是有一定的借鉴意义想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释，中间有人机交互部分，空跑会抛异常.dcm数据，我放到了我的百度云盘，有兴趣的可以下载，实测一下代码。dcm数据连接clc,clearimg_1=d

巷中人·2023-11-10 08:04

最小相位、全通滤波器、群延迟、相位延迟

最小相位系统、全通滤波器、群延迟、相位延迟这是信号处理里面最常见到的词汇，你对它们都了解吗？（1）可利用全通滤波器进行相位均衡。（2）可利用最小相位系统进行幅度均衡。

BarbaraChow·2023-11-10 08:01

人群计数——MCNN

这是对于Single-ImageCrowdCountingviaMulti-ColumnConvolutionalNeuralNetwork（2016CVPR）中所提出的MCNN模型的基于pytorch

墨骅·2023-11-10 08:30

高斯与LoG滤波器

高斯与LoG滤波器高斯滤波器：使用高斯滤波器（7×77\times77×7）大小，对fate.jpeg进行降噪处理。高斯滤波器是一种可以使图像平滑的滤波器，用于去除噪声。

hahahanba·2023-11-10 08:58

数字图像处理100问—18 Emboss 滤波器

提示：内容整理自：https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100WenCV小白从0开始学数字图像处理18Emboss滤波器Emboss滤波器可以使物体轮廓更加清晰

cv_rsrc·2023-11-10 08:57

用于图像处理的高斯滤波器（LoG）拉普拉斯

一、说明欢迎来到拉普拉斯和高斯滤波器的拉普拉斯的故事。LoG是先进行高斯处理，继而进行拉普拉斯算子的图像处理算法。用拉普拉斯具有过零功能，实现边缘岭脊提取。

无水先生·2023-11-10 08:54

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

1×1的卷积核有什么作用二、使用CNN进行XO识别1.复现参考资料中的代码2.重新设计网络结构至少增加一个卷积层，卷积层达到三层以上去掉池化层，对比“有无池化”的效果修改“通道数”

HBU_David·2023-11-10 07:06

机器视觉目标检测 - opencv 深度学习计算机竞赛

文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

Mr.D学长·2023-11-10 07:03

Pytorch实现Faster-RCNN

Pytorch实现Faster−RCNNPytorch实现Faster-RCNNPytorch实现Faster−RCNN基本结构!

*Major*·2023-11-10 05:53

经济数据预测 | Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测

经济数据预测|Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测目录经济数据预测|Python实现CNN-LSTM股票价格预测时间序列预测基本介绍程序设计学习总结基本介绍通过Tensorflow框架搭建一个基于

前程算法屋·2023-11-10 05:51

时间序列预测：深度学习、机器学习、融合模型、创新模型实战案例（附代码+数据集+原理介绍）

、融合模型、个人创新模型、数据分析等一系列有关时间序列的内容，其中的实战案例不仅有简单的模型类似于机器学习的ARIMA、Xgboost也有复杂的类似于深度学习的TPA-LSTM，还有个人创新的模型堆叠CNN-GRU-LSTM

Snu77·2023-11-10 05:50

多维时序 | MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-10 05:50

计算机视觉篇---图像检测实战+理论讲解（1）-faster_rcnn

今天开始学习目标检测，我所有的博客仅限于自己学习记录而已，有不足之处，还请大佬们指正。目标检测就是一个分类加目标框地址选定，目标检测框架是先训练，之后利用训练好的框架进行检测，训练与检测是不一样框架，训练的时候是这样子，检测的时候，训练的框架就不再使用，贴一张大佬画的图，目前我只是在学习阶段，所有的图像任务，都是建立在大量学习目标特征的基础上，Dataset，是目标检测需要训练的图像，根据输入的图

free_girl_fang·2023-11-10 05:20

Faster-RCNN模型跑通总结（使用pytorch1.10+cuda10.2版本）

Faster-RCNN模型搭建跑通总结0、前言1、准备操作系统2、安装驱动及cuda2.1、安装驱动2.2、安装cuda3、安装anaconda和pytorch3.1安装anaconda3.1.1为什么推荐安装

liuyiheng001·2023-11-10 05:47

时间序列预测模型实战案例(十)(个人创新模型)通过堆叠CNN、GRU、LSTM实现多元预测和单元预测

本文介绍本篇博客为大家讲解的是通过组堆叠CNN、GRU、LSTM个数，建立多元预测和单元预测的时间序列预测模型，其效果要比单用GRU、LSTM效果好的多，其结合了CNN的特征提取功能、GRU和LSTM用于处理数据中的时间依赖关系的功能

Snu77·2023-11-10 05:46

利用梯度上升可视化卷积核：基于torch实现

利用梯度上升可视化卷积核文章目录前言基本原理版本和包结果展示简单绘图修改源码绘图方法一方法二（推荐）报错解决总结前言基于梯度上升的可视化是一种常用的技术，用于理解卷积神经网络（CNN）中的卷积核是如何对输入图像进行特征提取的

_刘文凯_·2023-11-10 04:38

4、目标检测

目标检测一、分类和发展史二、Anchor锚三、anchor-based1、one-stage2、two-stage四、anchor-free五、YOLO系列六、R-CNN系列**1、R-CNN**2、Spp-Net3

爱补鱼的猫猫·2023-11-10 02:22

文本图像数据集合、打标工具

一、打标签工具（1）labelimg/labelme这两款工具简便易行，前者主要用于对目标进行大致的标定，用于常见的框选标定，后者主要用于较为细致的轮廓标定，多用于maskrcnn等。

Mr_不想起床·2023-11-10 01:17

A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks

RecentAdvancesinObjectDetectionintheAgeofDeepConvolutionalNeuralNetworksTherearesomechallengesfacedduringthetrainingofdeepCNNmodel

hajungong007·2023-11-10 01:20

用于人脸识别的Additive Angular Margin Loss(CVPR2019)

ArcFace2.2.ComparisonwithSphereFaceandCosFace2.3.ComparisonwithSphereFaceandCosFace3.Experiments个人总结摘要在使用DCNN

tzc_fly·2023-11-10 01:42

IEEE--AdaPool: Exponential Adaptive Pooling forInformation-Retaining Downsampling 论文翻译

论文:IEEEXploreFull-TextPDF:目录摘要1介绍2相关工作A.手工特征池化B.CNN中的池化3方法学A.平滑近似平均池化B.平滑近似最大池化C.AdaPool：自适应指数池化D.使用adaUnPool

森爱。·2023-11-09 22:15

pytorch中提高GPU显存利用率方法

一、GPU内存占用包括两个方面:1优化器参数，模型自身参数，模型中各层缓存:有参数层，如CNN，RNN；无参数层，如RELU，POOL等。

森爱。·2023-11-09 22:14

python 排序统计滤波器_这里有一份Python习题集，赶紧来测测吧

本文整理了Python数据分析中经常出现的一些经典习题，并为每个习题提供了参考代码。详细的解答可关注微信公众号Python资源分享，回复xtda即可免费获取。(建议大家尝试自主实现，简单测试一下自己的Python水平！只有实在不会的时候再参考提供的答案。)习题1习题2编写程序判断某一年份是闰年还是平年。年份由用户通过键盘输入，运行效果如图。(闰年的标准：能被4整除，但是不能被100整除，或者能被4

故小里·2023-11-09 20:17

竞赛选题深度学习猫狗分类 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2使用CNN进行猫狗分类3数据集处理4神经网络的编写5Tensorflow计算图的构建6模型的训练和测试7预测效果8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习猫狗分类

laafeer·2023-11-09 18:40

竞赛选题深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn

laafeer·2023-11-09 18:07

卷积神经网络-Python、TensorFlow和Keras p.3的深度学习基础

欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论卷积神经网络(Convnet和CNN)，使用其中的一个用我们在上一教程中构建的数据集对狗和猫进行分类。

派森师兄·2023-11-09 17:52

深度学习基础：神经网络

二、神经网络的基本组成和结构2.1神经元2.2单层神经网络（感知机）2.3两层神经网络（多层感知机）2.4多层神经网络（深度学习）三、深度学习基本技术流程四、经典神经网络4.1卷积神经网络（CNN）4.2

亚亚子～·2023-11-09 17:46

深度学习(CNN+RNN)笔记2

文章目录第五课：序列模型(SequenceModels)第一周：循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks）【序列模型、语言模型+序列生成、对新序列采样。RNN、GRU、LSTM、双向RNN、深度RNN】第二周：自然语言处理与词嵌入（NaturalLanguageProcessingandWordEmbeddings）【词嵌入、嵌入矩阵、学习词嵌入、Word2Vec+Skip-G

夜中听雪·2023-11-09 16:36

美创科技荣升国家信息安全漏洞库（CNNVD）二级技术支撑单位

近日，美创科技凭借在原创漏洞支撑、漏洞预警支撑等方面的积极贡献，顺利从国家信息安全漏洞库（CNNVD）三级技术支撑单位升至二级技术支撑单位！

数据库安全·2023-11-09 15:22

CNN算法实现图像分类

1、引言本文涵盖两个主题：了解CNN模型的基本概念；使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；该数据集包含70,000张28x28像素的灰度图片，共涵盖10个类别的时尚物品，包括衬衫、运动鞋

小Z的科研日常·2023-11-09 13:24

请使用python 写一个CNN图像识别模型

好的，这里是使用Python写一个CNN图像识别模型的示例代码：importtensorflowastf#定义模型的输入inputs=tf.keras.Input(shape=(28,28,1))#将输入传递给一个卷积层

李多田·2023-11-09 13:54

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛，主要有两大类，数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说，图片处理主要包含有图像分类，检测，识别，以及分割方面的应用。图像分类：场景分类，目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全

从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

【深度学习】CV_基于CNN的图像分类模型_代码逐行注释解析

目录前言一、任务描述和关键环节（一）数据预处理（二）网络模块设置（三）网络模型保存与测试二、具体步骤（一）任务分析与图像数据处理1.导包2.数据读取与预处理2.1数据读取2.2数据预处理（1）制作数据源（2）将预处理的数据指定好2.3读取标签对应的实际名字（二）模型设置1.选用经典网络预训练模型2.结合实际更新模型参数3.重定义模型全连接层（将预训练模型改为自己需要的）4.模型初始化：设置需训练层

ColinCooper·2023-11-09 13:24

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python文章目录1.代码运行2.注意事项3.代码分析4.源代码1.代码运行输入1测试一张图片并预测结果输入2对测试集整体进行测试，得出准确率（10秒左右）输入其他数字自动退出程序

桃木山人·2023-11-09 13:52

FPGA中实现PLL分频

可以通过创建原理图的方式来实现，具体流程可以参考我的另一篇文章（调用滤波器）。

George_ray·2023-11-09 11:57

数字通信和fpga概述——杜勇版本学习笔记

1数字通信处理流程脉冲调制是每个数字通信系统中间必不可少的环节，通常是使用升余弦滚降滤波器来实现。超外差接收机原理是利用本地产生的振荡波与输入信号混频，将输入信号频率变换为某个预先确定的频率的方法。

暴龙战士~·2023-11-09 09:55

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。

ru-willow·2023-11-09 08:12

轮廓波-非下采样轮廓波NSCT

轮廓波-非下采样轮廓波NSCT1、定义a)NSCT变换主要由两部分组成：①尺度分解的非下采样金字塔滤波器组(NonSubsampledPyramidFilterBank,NSPFB)②方向分解的非下采样方向滤波器组

ru-willow·2023-11-09 08:42

STM32 PWM输出&捕获

STM32PWM输出这一部分继续接着上一节来说，是上一节的拓展目录STM32PWM输出前言一、PWM原理二、PWM输出配置2.1输出模式三、代码四、输入捕捉4.1捕捉电路4.1.1输入捕获滤波器4.1.2

灵性花火·2023-11-09 07:38

论文阅读——InternImage（cvpr2023）

arxiv.org/abs/2211.05778github：https://github.com/OpenGVLab/InternImage一、介绍大部分大模型都是基于transformer的，本文是一个基于CNN

じんじん·2023-11-09 06:58

无需标注海量数据，目标检测新范式OVD

而识别出图像或视频中物体的类别、位置和大小信息，是现实生产中众多人工智能应用的关键，例如自动驾驶中的行人车辆识别、安防监控应用中的人脸锁定、医学图像分析中的肿瘤定位等等已有的目标检测方法如YOLO系列、R-CNN

学术菜鸟小晨·2023-11-09 05:44

使用faster rcnn进行目标检测（pytorch）

参考FasterR-CNNObjectDetectionwithPyTorch|LearnOpenCV在R-CNN中，每个边界框由图像分类器独立分类，有2000个区域提案，图像分类器计算了每个区域提案的特征图

007_rbq·2023-11-09 05:40

pytorch faster R-CNN源码测试、训练自己的数据集

本文参考了这位大佬的博客，总结的相当到位本文使用的pytorch版fasterR-CNN源码https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git本机配置8代

日常搬砖xbw·2023-11-09 05:09

Pytorch搭建Faster R-CNN目标检测平台

学习前言什么是FasterRCNN目标检测算法源码下载Faster-RCNN实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、获得Proposal建议框3、Proposal建议框的解码4、对Proposal建议框加以利用

beihangzxm123·2023-11-09 05:38

R语言使用YOLO和Faster R-CNN进行目标检测

YOLO和FasterR-CNN的背景2.YOLO（YouOnlyLookOnce）YOLO算法简介

Hello NiKo·2023-11-09 05:07

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