RGB卷积第8页

第二天寻找了三篇深度学习综述(深度学习，目标检测，图像分割)

包括但不限于全卷积像素标记网络（FCN），编码器-解码器体系结构，多尺度以及基于金字塔的方法，递归网络，视觉注意模型和对抗环境中的生成模型；从最早的方法（阈值化，K均值聚类，分水岭）到后来（随机场，细数方法一类的

kim_ed33·2024-02-11 09:16

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Turbo编码原理

目录Turbo码：无线通信中的革命性技术引言一、Turbo码的基本原理1.1卷积码基础：1.2Turbo码的构造：1.2.1分量编码器1.2.2随机交织器1.2.3穿刺和复接单元1.3编码器结构的重要性和影响

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-Viterbi译码原理

目录一、引言二、Viterbi译码的基本原理2.1卷积码与网格图2.2Viterbi算法的核心思想2.3路径度量与状态转移三、Viterbi译码算法工作原理详解3.1算法流程3.2关键步骤3.3译码算法举例

瑶光守护者·2024-02-11 09:48

使用深度学习进行序列分类

查阅了很多深度学习的资料，大部分都是针对图像和语音的识别问题，且基本都是卷积神经网络，对处理序列问题不是很适合，处理序列问题还是使用RNN(Recurrentneuralnetwork)&LSTM(longshorttermmemorynetworks

小白lite·2024-02-11 06:00

计算机视觉主要知识点

色彩空间：如RGB（红、绿、蓝）、HSV（色调、饱和度、明度）等，不同色彩空间代表图像色彩的方式不同。图像类型：位图（Bitmap）与矢量图（Vector），位图由

superdont·2024-02-11 05:55

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】02 filter

1图像的类型二进制图像：灰度图像：彩色图像：2任务：图像去噪噪声点让我们看得难受是因为噪声点与周边像素差别很大3均值滤波核=卷积核4卷积操作对应相乘再累加起来卷积核记录了权值，把权值套到要卷积的目标图上

量子-Alex·2024-02-11 02:14

计算机视觉（北邮鲁鹏）学习笔记（一）

课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1nz4y197Qv课件地址：https://github.com/CV-xueba/A01_cvclass_basic卷积定义

卖篇论文娶媳妇·2024-02-11 02:43

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】03 edge 边缘检测

导数用近似的方法可以用卷积去求导（我自己的像素点是负的，我右边的像素点是正的）3梯度梯度值越强说明这个点是边缘的可能性就越大4噪声的影响先用高斯滤波平滑（高斯偏导模版）5高斯核的参数6回顾高斯平滑

量子-Alex·2024-02-11 02:13

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字）-卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，残差

梓德原·2024-02-11 02:11

CSS3 基本语法

（了解即可）2.CSS3新增颜色设置方式CSS3新增了三种颜色设置方式，分别是：rgba、hsl、hsla。

Muko_0x7d2·2024-02-11 01:28

BatchNorm介绍：卷积神经网络中的BN

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。在输入神经网络之前可以对数据进行处理让数据消除共线性，但是这样的话输入层的激活层看到的是一个分布良好的数据，但是较深的激活层看到的的分布就没那么完美了，分布将变化的很严重。这样会使得训练神经网络变得更加困难。所以添加BatchNorm层，在训练的时候BN层使用batch来估计数据的均值和方差，然

是Dream呀·2024-02-10 23:03

酷冷至尊MM830 RGB游戏鼠标体验

从这个角度看，线条流畅又有一些分寸，RGBLOGO环灯+DPI键附近的“三道杠”灯，令左边的MM520瑟瑟发抖。我们先来看看它的多角度外观，然后开箱。仔细看，这次

笔点酷玩·2024-02-10 18:59

TDA4VM EVM学习笔记（2）:基于v4l2用USB摄像头采集图像并显示

本文要实现的功能是在A72上用USB摄像头采集图像数据（格式YUYV4:2:2），然后在DSP上将YUV422格式的图像转化为RGB格式的图像，之后在Display上显示该图像数据。

耀眼宝玉·2024-02-10 18:27

YUV格式学习：YUV422P、YV16、NV16、NV61格式转换成RGB24

YUV格式学习：YUV422P、YV16、NV16、NV61格式转换成RGB24https://blog.csdn.net/subfate/article/details/473049452015年08

yanyan_happy0506·2024-02-10 18:56

keras 池化层

池化层又称下采样，是对卷积层的降维处理，常用的池化有最大池化、平均池化。

与AI零距离·2024-02-10 18:00

【读点论文】A Survey on Vision Transformer,2022年华为诺亚最新综述研究，从发展到任务，整体到局部。ViT有研究价值在于有很多问题还没有解决，真理是阶段性的产物

在各种可视化基准测试中，基于transformer的模型的性能类似于或优于其他类型的网络，如卷积和循环神经网络。由于transformer具有较高的性能

羞儿·2024-02-10 13:02

一维自编码深度学习去噪效果如何？我用实验告诉你

使用自编码做有监督学习降噪，使用卷积神经网络，最好效果的PSNR达到22.94。原图，加噪声图片和去噪图片的效果是这

科技州与数据州·2024-02-10 13:05

NOVATEK显示技术系列之CEDS&CHPI Training差异简介

CEDS的数据封包格式：首先CEDS数据封包包括三个部分：TrainingPattern即Phase1ControlData即Phase2RGBData即Phase3PoweronTiming：工作原理

WPG大大通·2024-02-10 13:19

人工智能大事记-持续更新中

卷积1989年，YannLeCun写了另外一篇旷世之

城市中迷途小书童·2024-02-10 13:44

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

摘要对于隐写分析，许多研究表明卷积神经网络比传统机器学习方法的两部分结构具有更好的性能。然而，仍然有两个问题需要解决：降低隐写分析特征映射的信噪比和对任意大小的图像进行隐写分析。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

在Qt设计器中设置样式表

studyPaint/icon/17.png);/*图片的格式必须是.png的，.jpg格式的图片无法显示*/}/*用*代表所有对象*/*{font-size:14px;/*设置字体大小*/color:rgb

九三三·2024-02-10 11:28

QT styleSheet——控件设置样式表

->setStyleSheet("QPushButton{background:transparent;border:none;}QPushButton:hover{background-color:rgba

流浪打工人·2024-02-10 11:54

【5G NR】【一文读懂系列】移动通讯中使用的信道编解码技术-卷积码原理

目录一、引言二、卷积编码的发展历史2.1卷积码的起源2.2主要发展阶段2.3重要里程碑三、卷积编码的基本概念3.1基本定义3.2编码器框图3.3编码多项式3.4网格图(Trellis)描述四、MATLAB

瑶光守护者·2024-02-10 10:09

汽车制造如何WEB端模型渲染轻量化？3D Web轻量化引擎HOOPS帮你实现！

而在这之中，3DWeb轻量化引擎HOOPS正渐进的RGB露头角，为汽车制造提供了更加、便捷的解决方案。本文将深入探讨HOOPS在汽车制造领域的应用，从技术特点、优势、应用案例等方面进行详细分析。

慧都科技3D·2024-02-10 10:47

【HDMI文章】HDMI信号带宽计算及速率表

信号带宽计算及速率表带宽计算方法示例1：标准4K@60Hz分辨率（CVT-RB2）解析度:3840×2160（Htotal=3920、Vtotal=2222）刷新率:60Hz色彩深度:8bit色彩格式:RGB

EEGiang·2024-02-10 09:21

卷积神经网络（CNN）

1.构成由输入层、卷积层、池化层、全连接层构成。

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

图形学-光栅化

**像素（Pixel）**是具有统一颜色的小方块，是由不同颜色组合而成的（例如RGB）。1.1屏幕空间(像素坐标)我们认为屏幕左下角为原点，向右为x轴，向上为y轴。建立平面直角坐标系。屏幕空间

鸡米工程师·2024-02-10 06:57

2019-04-06

#333;text-decoration:none;}ul{list-style:none;}nav{width:500px;margin:10pxauto0;box-shadow:0px2px4px1pxrgba

蓝子_23d0·2024-02-10 02:10

原始数据经过卷积层conv,批归一化层BatchNorm1d，最大池化层MaxPool1d，后数据的形状会发生什么样的改变？

这里写目录标题1.我的模型结构是这样的：2.每一层数据形状的变化：3.修改意见1.我的模型结构是这样的：self.model1=nn.Sequential(nn.Conv1d(1,8,1),nn.BatchNorm1d(8),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2),nn.Conv1d(8,32,1),nn.BatchNorm1d(32),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(2

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

卷积层Conv1d包含的元素分别是什么，经过卷积层，数据的形状发生变化吗？

nn.Conv1d是一个一维卷积层，它通常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。这个层包含以下主要元素：输入通道数（In_channels）：这是输入数据的通道数。

小桥流水---人工智能·2024-02-10 01:23

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

为梦而生~·2024-02-10 01:47

自然环境下，4种水稻叶片病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在98.6%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

1.数据集介绍：自然环境下，4种水稻叶片病虫害数据集Bacterialblight（白叶枯病）共1548张，Blast（稻瘟病）共1440张，BrownSpot（褐斑病）共1600张，Tungro(水稻東格魯桿狀病毒)共1308张。自然环境下，水稻叶片病虫害数据集。2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种水稻叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下Bacterialblight（白叶

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

4种玉米叶病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在99.06%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

1.数据集介绍：Blight(枯萎病),1145张照片Common_Rust（1306张照片）Gray_Leaf_Spot（574张照片）Healthy（1162张照片）2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种玉米叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下2.2.picture文件装的是，运行hf.py文件后，将data文件夹的四种原始数据，随机打乱分成训练集和测试集：2.3.mode

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2模型训练环境搭建三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2024-02-09 22:23

qt学习：arm摄像头+c调用v412框架驱动+qt调用v412框架驱动显示摄像头画面

摄像头列表信息设置当前摄像头的画面格式比如说设置采集图像的宽度为640高度480在内核空间中，申请一个缓冲区队列（队列中有4块缓冲区）将申请好的缓冲区队列映射到用户空间中开启摄像头采集数据yuyv将采集出来的yuyv格式的数据---转换成rgb

码农小白·2024-02-09 22:53

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习目标检测人工智能算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5算法三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

Krin_IT·2024-02-09 22:52

行人重识别（二）跨模态的行人重识别

据我所知，现阶段大部分ReID工作都聚焦在RGB图像这种单一模态上，而基于RGB-IR的跨模态ReID工作

石头儿啊·2024-02-09 22:35

【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)

跨模态模型的网络结构比较3.1常见的深度模型网络结构3.2网络结构分析单流结构和双流结构在特殊情况下的联系（双流网络可以用单流网络表示）一般情况下的单流结构分析4深度零填充4.1零填充作为网络输入的分析（梯度分析）4.2RGB-IR

渺渺404·2024-02-09 22:05

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类

jk_101·2024-02-09 20:30

CT重建平行射线滤波反投影

文章目录直接反投影投影与Radon变换滤波反投影法(FBP)傅里叶切片定理平行射线下的滤波反投影重建卷积与傅里叶反变换直接反投影该方法是沿着射线来的方向把一维信号反投影回去，可以想象成把投影穿过图像区域反

73826669·2024-02-09 18:09

3DCaricShop: A Dataset and A Baseline Method for Single-view 3D Caricature Face Reconstruction

3.13DCaricShop数据集3.2提出的baseline方法进行三维重建3.2.1概述3.2.2流程1.参数化建模（PCA）2.隐式三维重建3.3D关键点预测4.关键点引导的模型匹配3.2.3VC-GCN（视图协同图卷积网络

理想很丰满，现实很骨感·2024-02-09 18:07

《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记

的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移（水平或是垂直方向运动）在经过pooling操作（pooling不具有平移不变性）带来结果相差很大的问题（特别针对小目标），而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释

m_buddy·2024-02-09 18:37

波纹扩散效果

波纹扩散body{display:flex;justify-content:center;align-items:center;height:100vh;margin:0;background:rgba

 勿忘初心·2024-02-09 17:49

YOLOv5独家原创改进：大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets，稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集

AI小怪兽·2024-02-09 11:17

arduino ide编写的esp32和st773580*160的一个接球小游戏

mark,level=1;constintr=5,sjs=23,pin=13;TFT_eSPItft=TFT_eSPI();uint16_tcolor=tft.color565(128,0,128);//RGB

Jsjjsnmsk·2024-02-09 11:17

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器，小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到，因此其网络是非反馈式的。

哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》

papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接：https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型

交换喜悲·2024-02-09 09:44

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