CNN滤波器第62页

浙政钉（专有钉钉）扫码登录对接

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朱@·2023-10-15 19:30

什么是patch？

在计算机视觉和深度学习领域中，CNN（卷积神经网络）中的"patch"是指图像中的小块区域。CNN通过处理这些小块区域来提取图像的特征。

进步小白·2023-10-15 18:29

图像超分辨率【MMagic理论基础】

目录课程主要内容1.图像超分辨率SuperResolution图像超分的解决思路：1.1经典方法：稀疏编码深度学习时代的超分辨率算法1.2基于卷积网络SRCNN和FSRCNN1.2.1SRCNN性能评价

chg0901·2023-10-15 17:37

在 Ubuntu20.02下编译 FaceRecognition_MTCNN_FaceNet

1.compileFaceRecognition_MTCNN_FaceNet-mastergitclonehttps://github.com/Chanstk/FaceRecognition_MTCNN_FaceNet.gitcdFaceRecognition_MTCNN_FaceNetmkdirbuild

Tonyfield·2023-10-15 16:03

【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种常用于序列数据预测的深度学习模型。

长安程序猿·2023-10-15 12:11

几何变换

而且可以用高质量的滤波器来控制混叠。图像卷绕问题可形式化为给定一个从目标像素x'到

灰蒙蒙的雨露·2023-10-15 09:54

专栏汇总（一）

专栏1：https://blog.csdn.net/lovemy134611/category_12417811.html部分文章：PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现FastR-CNN目标检测

笑傲江湖2023·2023-10-15 09:18

用于多目标检测的自监督学习（SELF-SUPER VISED LEARNING FOR MULTIPLE OBJECTDETECTION）

我们的伪标签生成方法提供多个经过几何变换的图像作为卷积神经网（CNN）的输入，对网络生成的增强检测进行回归以减少定位误差，然后使用均值偏移算法对其进行聚类。

知新_ROL·2023-10-15 09:35

各地DNS大全

公共DNS服务器IP地址名称DNS服务器IP地址CNNICSDNS1.2.4.8210.2.4.8114DNS114.114.114.114114.114.115.115阿里AliDNS223.5.5.5223.6.6.6GoogleDNS8.8.8.88.8.4.4OpenDNS208.67.222.222208.67.220.220

王坊兴·2023-10-15 09:53

PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现Fast R-CNN目标检测

PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现FastR-CNN目标检测0.前言1.FastR-CNN1.1模型架构1.2R-CNN与FastR-CNN对比2.实现FastR-CNN目标检测2.1数据处理

盼小辉丶·2023-10-15 08:21

竞赛选题深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-10-15 07:19

论文笔记：Revisiting Single Image Depth Estimation: Toward Higher Resolution Maps with ...(WACV2019)

本文提出2个改进：1.不同尺度下提取特征的策略2.使用3个损失，分别是深度、梯度、法向量c：当前最好模型，存在物体形状扭曲、小物体缺失、马赛克Introduction早期：比如Eigen提出的，直接cnn

snoopy_21·2023-10-15 07:41

Matlab 基于贝叶斯优化算法优化最小二乘支持向量机(BO-LSSVM)的多变量时间序列预测 BO-LSSVM多变量

目录Matlab基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(CNN-LSSVM)的多变量时间序列预测CNN-LSSVM多变量预测结果基本介绍程序设计参考资料Matlab基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机

前程算法屋·2023-10-15 07:19

计算机视觉：池化层的作用是什么？

本文重点在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种非常强大的模型，广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域。而池化层作为CNN中的一个关键步骤，扮演着优化神经网络、提升深度学习性能的重要角色。

幻风_huanfeng·2023-10-15 06:45

写一个基于MATLAB的图像均值滤波去噪代码

该函数需要两个参数：图像和滤波器。在这里，可以使用内置的均值滤波器fspecial('average',h)，其中h是滤波器的大小。

王元祺·2023-10-15 05:50

MATLAB 图像处理：均值滤波与中值滤波

均值滤波器的大小决定了用于计算平均值的邻域大小。以下是MATLAB中实现均值滤波的示例代码：functionoutput

FfydCommon_Lisp·2023-10-15 05:15

matlab 图像均值滤波

它的实现过程如下：确定滤波器的大小：选择一个固定的滤波器窗口大小，例如3x3、5x5或7x7。遍历图像：对于图像中的每个像素，将滤波器窗口放置在该像素周围的区域上。计算均值：在滤波器窗口内，

点云侠·2023-10-15 05:45

论文阅读：FFDNet：Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising

IntroductionFFDNet是ZhangKai的一篇承前启后之作，从DnCNN到FFDNet再到CBDNet是一个网络的泛化过程，处理的对象从均匀的高斯噪声变成更加复杂的真实噪声。

JimmyCM·2023-10-15 05:09

截止频率概念

截止频率fc（1HZ~100HZ），代表什么意思截止频率fc，用来描述一个滤波器或一个放大器频率特性的指标。

xiachong27·2023-10-15 00:31

BUCK BOOST以及BUCK_BOOST

切换造成的噪声可由外部LC滤波器来过滤。由于两个MOSFET是交替开关(ON或O

爱兔蛙·2023-10-15 00:28

自适应陷波滤波器matlab仿真,自适应滤波在信号处理中的应用（续）

(接上篇)【例7-13】使用下面的参数设计信道均衡器，其中使用两个独立的随机数发生器，一个用x(n)来表示，用来测试信道；另一个用v(n)来表示，用来模拟接收器中的加性白噪声的影响。序列x(n)是x(n)=±1的伯努利序列，随机变量x(n)具有零均值和单位方差。第二个序列v(n)具有零均值，其方差由信噪比决定。均衡器有11个抽头。例程7-11自适应信道均衡器自适应均衡器的仿真程序：W=2.9;Ne

weixin_39795116·2023-10-14 23:17

【STM32F407的DSP教程】第49章 STM32F407的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持实时滤波）

mod=viewthread&tid=94547第49章STM32F407的自适应滤波器实现，无需Matlab生成系数（支持

硬汉嵌入式·2023-10-14 23:13

自适应滤波算法及例程

自适应滤波算法是一种根据图像的局部特性自动调整滤波器的方法，以实现更好的图像增强效果。这种算法能够根据图像不同区域的特征动态地选择滤波器参数。

WangLanguager·2023-10-14 23:42

08.SCA-CNN

目录前言泛读摘要IntroductionRelatedWork精读SpatialandChannel-wiseAttentionCNNOverviewSpatialAttentionChannel-wiseAttentionChannel-SpatialSpatial-ChannelExperimentsDatasetandMetric

oldmao_2000·2023-10-14 22:44

TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding.

2DCNN计算量低，但是不能对时间信息进行建模，因此准确率比较低；3DCNN可以对时间信息进行建模，因而可以获得比较好的准确率，但是计算量太高。这篇文章中提出的T

AI耳东·2023-10-14 21:55

美国军方秘密任务惊现泰坦尼克号

（CNN）-多年来，人们认为1985年泰坦尼克号难以置信地被发现在海底应该完全归功于科学的努力。但那是一个诡计。

七十水·2023-10-14 21:49

日本海的潮水

要去的神社是日本山口县的元乃隅稻成神社，曾被美国CNN电视台评为“日本最美景色”之一，于是迫不及待地报了名。因为在工厂耽误了太多时间，在神社就只剩下半个小时的自由行动时间。

半夏__·2023-10-14 19:17

矩阵及其运算在卷积神经网络（CNN）中的应用与启发

简介‍个人主页：@云边牧风‍小编介绍：欢迎来到云边牧风破烂的小星球专栏：Python课程本章内容：CNN卷积神经网络记得评论+点赞+收藏+关注哦~目录摘要1.引言1.1研究背景和意义1.2报告结构2.卷积神经网络

云边牧风·2023-10-14 18:34

03 - 滤波器组典型相关分析(Filter bank canonical correlation analysis,fbcca）

Yying98·2023-10-14 17:36

PFSK152 3BSE018877R1 有源滤波器的定义

PFSK1523BSE018877R1有源滤波器的定义有源滤波器是以晶体管和运算放大器为基本元件设计的滤波电路。除了这些元件，有源滤波器的电路还包含电阻和电容，但不包含电感。

DCS13365909307·2023-10-14 17:24

PFSK151 3BSE018876R1/3BSC980006R358 有源滤波器和无源滤波器的区别

PFSK1513BSE018876R1/3BSC980006R358有源滤波器和无源滤波器的区别有源滤波器和无源滤波器的主要区别在于，有源滤波器使用有源元件，如晶体管和运算放大器用于过滤电子信号。

DCS13365909307·2023-10-14 17:50

深度学习验证码项目

项目代码：GitHub-kerlomz/captcha_trainer:[验证码识别-训练]ThisprojectisbasedonCNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropytorealizeverificationcodeidentification.Thisprojectisonlyfortrainingthemodel.GitHub-Pytho

Python9724·2023-10-14 16:41

低亮度图片增强方法：基于保持图像自然度的低亮度图片增强算法

NaturalnessPreservedEnhancementAlgorithmforNon-UniformIlluminationImages这篇文章主要主要有以下三个方面的工作：提出了一个衡量保持自然度的变量LOE（lightness-order-error）使用bright-pass滤波器将图片分解为反射分量和亮度分量使用

GreatSun·2023-10-14 16:14

论文阅读笔记（四十五）：Deformable Convolutional Networks

Convolutionalneuralnetworks(CNNs)areinherentlylimitedtomodelgeometrictransformationsduetothefixedgeometricstructuresintheirbuildingmodules.Inthiswork

__Sunshine__·2023-10-14 13:16

机器学习笔记 - 使用3D卷积神经网络进行视频分类

1、导入相应的库3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在2DCNN中它可以在二维上滑动。

坐望云起·2023-10-14 11:43

2019-09-28 MTCNN 实验部分详解2

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sharer7717·2023-10-14 08:33

MDA-CNN：基于学习的神经网络 miRNA-疾病关联识别框架（Bioinformatics）

Alearning-basedframeworkformiRNA-diseaseassociationidentificationusingneuralnetworks源代码：GitHub-Issingjessica/MDA-CNN

嵌入式开发.·2023-10-14 07:39

《黑匣子思维》⑦|把大事拆成小事，将每一件小事做到极致

在2009年，由CNN评选的《亚洲伟大的体育英雄》里，有一位叫做小林尊

当下种树·2023-10-14 07:05

君正 mips 平台交叉编译 ncnn

前言ncnn是腾讯为手机端开发的一款极致优化高性能神经网络前向计算框架。ncnn从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端cpu的速度快于目前所有已知的开源框架。

拾光夕拾·2023-10-14 05:33

self attention机制

主要思想：CNN中的convolution单元每次只关注邻域kernelsize的区域，就算后期感受野越来越大，终究还是局部区域的运算，这样就忽略了全局其他片区（比如很远的像素）对当前区域的贡献。

菜田的守望者w·2023-10-14 03:29

人工神经网络模型发展及应用综述

本文介绍的人工神经网络的基本理论、模型以及特征特点、优势与劣势，与BP、CNN、RNN、LSTM对比以及简要概括了他的发展空间与发展前景并且给予了之后发展建议。关键

자신의미래를의지한다。·2023-10-14 03:44

10-SRCNN-使用CNN实现超分辨成像

文章目录utils_dataset.pymodel.pytrain.pyuse.py主要文件utils_dataset.py工具文件，主要用来制作dataset，便于加入dataloader，用于实现数据集的加载和并行读取model.py主要写入网络（模型）train.py主要用于训练use.py加载训练好的模型，用于测试或使用utils_dataset.py可以参考上一篇博客9-1-Datase

nutron-ma·2023-10-14 03:59

tensorflow1迁移2尝试

最近跟着看了一篇博文《深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例》，学习着里面的代码，但是遇到了问题，那就是发现里面很多是tensorflow1的代码，而我用的是tensorflow2

finhaz·2023-10-14 02:31

CNN原理

知乎上见的我看过最通俗形象的解释作者：机器之心链接：https://www.zhihu.com/question/39022858/answer/203073911来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。https://www.zhihu.com/question/39022858目录1.机器如何看图？2.如何帮助神经网络识别图像？3.定义卷积神经网络卷积层池

hutingting0611·2023-10-14 01:03

交叉熵—代价函数

代价函数越小越好最近看到CNNH(CNNHashing)，里面有提到交叉熵损失函数，找了一下，以备查忘转载http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/

hutingting0611·2023-10-14 01:02

卷积神经网络之狗猫数据集的分类实验

文章目录一、环境配置二、猫狗数据集（一）制作数据集（二）卷积神经网络CNN1.网络模型搭建2.图像生成器读取文件中数据3.开始训练4.保存模型5.结果可视化（三）根据基准模型进行调整1.图像增强方法2.

lovely@·2023-10-13 22:33

WuThreat身份安全云-TVD每日漏洞情报-2023-10-09

漏洞名称:NETISSYSTEMSN3操作系统命令注入漏洞漏洞级别:高危漏洞编号:CVE-2023-43890,CNNVD-202310-071相关涉及:NetisN3Mv21.0.1.865漏洞状态:

WuThreat·2023-10-13 22:33

WuThreat身份安全云-TVD每日漏洞情报-2023-10-10

漏洞名称:Glibcld.so本地权限提升漏洞漏洞级别:高危漏洞编号:CVE-2023-4911,CNNVD-202310-197相关涉及:系统-ubuntu_22.04-glibc-*-Upto-(excluding

WuThreat·2023-10-13 21:00

EKF举例

扩展卡尔曼滤波器的实验说明：摘要，仅对非线性函数的卡尔曼滤波进行处理，效果图如下：在使用的过程中，只需要将状态方程进行线性化处理即可，但是当滤波误差和一步预测误差较大的时候无法使用，也即是过程噪声太大的时候

人间小客·2023-10-13 21:40

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