CNN滤波器第9页

数字图像处理——复习

复习考点填空均值滤波计算中值滤波计算无水平方向一阶锐化计算水平方向无方向——交叉微分无方向——Sobel锐化位图存储所需的数据量计算问答什么是采样，简述采样间隔与图像的关系什么是量化，简述量化等级与图像的关系简述中值滤波器对不同类型的噪声抑制效果对于一张灰度图像

hzx99·2024-02-02 11:31

【电力电子在电力系统中的应用】5 三相锁相环（PLL）&滞环电流跟踪控制PWM

输入信号频率突变时锁相环的锁相结果2滞环电流跟踪控制PWM2.1基本原理2.2滞环电流跟踪控制的PWM逆变器仿真模型2.3突变前后波形仿真结果与分析1三相锁相环1.1闭环锁相基本原理锁相环一般由鉴相器(PD)、环路滤波器

白白与瓜·2024-02-02 11:58

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。

无妄无望·2024-02-02 10:18

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn

彧侠·2024-02-02 10:59

OBB头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图

图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。1.思路ResNeXt是微软研究院在2017年发表的成果。

迪菲赫尔曼·2024-02-02 10:36

网络协议与攻击模拟_12DNS协议及Windows部署DNS服务器

域名：由ICNNN机构统一管理www.baidu.comwww.a.shifen.comwww.sina.c

Zkaisen·2024-02-02 10:59

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-

leSerein_·2024-02-02 09:16

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attent

预测及优化·2024-02-02 09:12

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

目标检测的发展史及关键技术概述

目录早期阶段：模板匹配与特征工程机器学习时代：特征学习的兴起深度学习革命：CNN的突破区域建议网络（R-CNN）系列

kadog·2024-02-02 08:17

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(三)

上一篇文章提出了一个用于笔迹识别(鉴别)的三段式模型,同时也提出了一个新数据集HTID_1,本文主要针对模型的最后一部分--笔迹识别,在HTID_1上进行实验.数据集实验前先介绍一下HTID_1.HTID_1是用于笔迹识别的数据集,是基于本文提出的模型制作而成的.将互联网上收集的740人笔迹原始图片输入模型而制作成的笔迹纹理图.每张纹理图由5*5字组成,每字32*32像素,单张纹理图大小为160*

kadog·2024-02-02 07:00

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。

foddcusL·2024-02-02 06:59

AGI实现思路重新整理

1AGI理论2AGI的具体实现思路简单来讲，存在于人脑中的概念，其组成应该如图所示，我将此处的“视觉信息抽象形成的特征值”等同于CNN网络最后一层的特征值。

vghjjgdfg·2024-02-02 04:02

印章文字识别

言归正传，请看项目要求：求取印章的文字识别圆形规则的文字等场合应用较为广泛印章图片思路分析一：直接利用预处理分割，然后CNN直接搭建学习思路分析二：利用直角坐标系到极坐标的转化，文字转正利用投影分割CNN

影醉阏轩窗·2024-02-02 01:20

LidarView源码分析（一）源码组织概览

包含LidarView的数据源，滤波器等插件代码。整个程序是使用ParaView开发模式。显示界面只是个框架，主要功能结构是使用插件的形式实现的。

上官天耀·2024-02-02 01:04

分割头篇 | 原创自研 | YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图

图中的一层表示为（输入通道数，滤波器大小，输出通道数）。1.思路ResNeXt是微软研究院在2017年发表的成果。

迪菲赫尔曼·2024-02-01 23:19

AAC突破重围，入选HADAX首期上线币种

票数榜前10名即首批上线币种分别为EGCC、SHE、GSC、CNN、MEX、IIC、UC、AAC、UIP、UUU，而票数榜第11名与票数榜第10名的差距不到20万票，看出竞争十分激烈。

锐角AAC·2024-02-01 23:36

基于VGG-16的检测并清除杂草

检测并清除杂草1.1问题描述：1.2预期解决方案：1.3数据集：1.4图像展示：2数据预处理2.1数据集结构2.2部分数据分析2.3提取数据集2.4数据增强2.5构建数据集3使用VGG-16识别杂草图片3.1经典CNN3.3VGG

想了半天也不知道取什么名字·2024-02-01 21:26

超详细Ubuntu环境配置及faster-RCNN_pytorch代码复现

Ubuntu环境配置及faster-RCNN_pytorch代码复现Ubuntu环境配置新建虚拟机虚拟机基本设置设置中文换源软件及插件下载虚拟机下安装anaconda虚拟环境下安装pytorchfaster-RCNN

urnot二毛·2024-02-01 19:01

np.pad()详解

代码示例：#pad()函数使用示例deftestPad():"""np.pad()用来在numpy数组的边缘进行数值填充，例如CNN网络常用的padding操作np.pad(array，pad_width

zjz_xn·2024-02-01 18:47

深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算

文章目录1.卷积层2.池化层3.全连接层4.参数量计算1.卷积层我们以灰度图像为例进行讲解：让一个权重矩阵即卷积核（kernel）逐步在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把结果汇总成一个输出像素。使用3x3卷积核，在未使用padding的情况下，卷积之后的图像尺寸为(width-2)*(height-2)。以下动图展示了in_channels

LittleRuby·2024-02-01 18:16

DeiT

仅用一台8-GPU的服务器对DeiT模型进行3天训练，就在ImageNet基准测试中达到了84.2%的top-1准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖的卷积神经网络（CNN）媲美。

Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

如何判断 LM358 芯片是否损坏或故障？

LM358芯片是一种流行的低功耗双运放，广泛应用于各种电子电路中，包括放大器、滤波器、积分器、比较器等。

IC道合顺·2024-02-01 16:02

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-01 14:01

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机

机器学习之心·2024-02-01 14:01

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab

机器学习之心·2024-02-01 14:00

模拟电路-滤波器-LC滤波器的思考总结

AA截止频率1，LC谐振公式：1/(2Π*√LC)=Fxz注解：对于A低通滤波器，这里的截止频率位于滤波器的低频侧而不是位于滤波器的高频侧不同频率频率能量转换：f>fx;f=fx;f

用户昵称100·2024-02-01 13:18

【音频滤波】两个谱减法滤波的例子~如何用谱减法滤除宽带or窄带噪声?

两个谱减法滤波的例子前言示例1（宽带白噪声的滤除）频谱分析谱减法初步处理低通滤波处理数字频率低通滤波器的设计滤波结果示例2(窄带噪声的滤除)频谱分析初步处理结果最终处理结果代码下载链接示例1代码示例2代码后语前言首先祝大家元宵节快乐

sys_rst_n·2024-02-01 08:11

【通信系统仿真系列】基于延迟相乘鉴相的2QPSK调相通信系统仿真

基于延迟相乘鉴相的2QPSK调相通信系统仿真1前言2原理2.1码元生成2.2差分处理2.2.1不使用差分码2.2.2使用差分码2.3载波2.4调制2.5经过高斯信道2.6接收滤波2.6.1带通滤波器2.6.2

sys_rst_n·2024-02-01 08:40

SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-01 06:27

CS3818，双通道2X15W功放，D类音频功放，替换：TI的TPA3110,蕊源MP7752、意法半导体的TDA7492P、智浦芯CS8618、德信EUA2310

先进的EMI抑制技术使得在输出端口采用廉价的铁氧体磁珠滤波器就可以满足EMC要求。内部包括一个功率可调限制器和直流

IC13116740722·2024-02-01 06:05

Cjc5340，ADC，DAC，替换cs5340，数模转换器，100dB192KHz多位音频A/D转换器，音频Codec

多位音频A/D转换器，音频Codec100dB192KHz多位音频A/D转换器1.先进多位架构2.24位转换¨3.支持所有音频样本率包括192KHz¨4.88分贝THD+N¨5.77mW功耗¨6.高通滤波器去除直流偏移

IC13116740722·2024-02-01 06:31

深度学习之循环神经网络（基础）

循环神经网络简称为RNN，（之前讲到的卷积神经网络简称为CNN）。以前我们在使用全链接网络的时候，我们将这种网络叫做Dense或者是Deep。Dense链接指的是全链接的。

丘小羽·2024-02-01 02:04

Advanced CNN

文章目录回顾GoogleNetInception1*1卷积Inception模块的实现网络构建完整代码ResNet残差模块ResedualBlock残差网络的简单应用残差实现的代码练习回顾这是一个简单的线性的卷积神经网络然而有很多更为复杂的卷积神经网络。GoogleNetGoogleNet也叫InceptionV1，是由Inception模块堆叠而成的卷积神经网络。详情请见我的另一篇博客Incep

chairon·2024-01-31 22:02

使用OpenCV为视频中美女加上眼线

在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。本文介绍的内容适合想要通过计算机视觉来实现一

小白学视觉·2024-01-31 20:54

想回家的外心人·2024-01-31 20:57

基于多种CNN模型在清华新闻语料分类效果上的对比

该实验项目目录如图：1、模型1.1.TextCNN#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig

伪_装·2024-01-31 18:22

深度学习|Keras识别MNIST手写数字（CNN）

方法：这次使用的方法为卷积神经网络（CNN）。卷积神经网络通过卷积层，池化层来做特征的提取，最后再连上全连接网络。卷积层卷积层就是通过多个filter来生成多张图片，其运算如图所示。

罗罗攀·2024-01-31 17:40

故障诊断 | 一文解决，CNN卷积神经网络故障诊断（Matlab）

文章目录效果一览文章概述专栏介绍源码设计参考资料效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN卷积神经网络故障诊断（Matlab）专栏介绍订阅【故障诊断】专栏，不定期更新机器学习和深度学习在故障诊断中的应用

机器学习之心·2024-01-31 15:09

只要心中有梦，76岁也可重新归来！

谁想要两颗西柚·2024-01-31 13:58

【EMI静噪滤波器（EMC降噪对策）概要】 BLM□□H Series UHF频带静噪效果

BLM□□HSeriesUHF频带静噪效果静噪效果和说明传统型BLM18AG对300MHz和700MHz之间频率范围内的噪声抑制十分有效。除了传统型BLM的有效性外，BLM18HG还可抑制700MHz以上频率范围的噪声。BLM18HG102SN1和BLM18AG102SN1(传统型)比较参考原文：https://www.murata.com/zh-cn/products/emc/emifil/ov

hcoolabc·2024-01-31 13:47

【EMI静噪滤波器（EMC降噪对策）概要】 BLM□□R系列的波形失真抑制性能

静噪效果和说明信号波形产生瞬时扰动。这种瞬时扰动包含几百MHz谐波分量并产生噪声。与初始波形相比，瞬时扰动被抑制了一点。但仍然存在高电平波形失真。BLM18R具有卓越的噪声抑制和波形失真抑制性能。BLM18R不仅能显著抑制100MHz以上频带的频谱电平，还能抑制波形失真。参考链接：https://www.murata.com/zh-cn/products/emc/emifil/overview/l

hcoolabc·2024-01-31 13:47

Opencv——图片卷积

首先，我们需要一个二维的滤波器矩阵(卷积核)和一个要处理的二维图像。然后，对于图像的每一个像素点，计算它的邻域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为该像

除不掉的灰色·2024-01-31 11:47

深度学习主机购置及环境配置(Ubuntu18.04)

用tensorflow写了几个例子，CNN的，然后在我的15年版的MacbookPro上跑了跑了，训练速度真是不忍直视，而且，风扇呼呼转，真是心疼我这个Mac了。于是意识到显卡这个东西真是个门槛。

飞天小小猫·2024-01-31 11:30

centos源配置和yum使用

目前国内常用的源网站有：阿里：http://mirrors.aliyun.com清华：https://mirrors.cnnic.cn163：http://mirrors.163.com介绍两种源配置：

hello_ludy·2024-01-31 11:55

SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-01-31 11:34

交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN-Transformer-CrossAttention轴承故障识别模型

故障信号可视化第三步，故障信号经过FFT可视化2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签3交叉注意力机制3.1Crossattention概念3.2Cross-attention算法4基于FFT+CNN-Transformer-CrossAttention

建模先锋·2024-01-31 10:04

basic CNN

文章目录回顾卷积神经网络卷积卷积核卷积过程卷积后图像尺寸计算公式：代码padding代码Stride代码MaxPooling代码一个简单的卷积神经网络用卷积神经网络来对MINIST数据集进行分类如何使用GPU代码练习回顾下面这种由线形层构成的网络是全连接网络。对于图像数据而言，卷积神经网络更常用。卷积神经网络通过二维卷积可以实现图像特征的自动提取，卷积输出的称为特征图；特征提取之后可以通过全连接层

chairon·2024-01-31 09:40

DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（代码＋教程）

该算法采用深度学习技术来提取特征，并使用卡尔曼滤波器来估计物体的速度和位置。DeepSORT算法通过首先使用目标检测算法来识别出场景中的车辆和行人，然后使用卷积神经网络（CNN）来提取物体的特征。

毕设阿力·2024-01-31 09:08

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