shader卷积

图像的拉普拉斯变换实现

它可以使用卷积操作来实现，通常使用拉普拉斯核（3x3矩阵）进行卷积。具体而言，对于灰度图像，拉普拉斯变换的表达式为：
SimpleLearing·2024-02-04 17:49

Convolutional Neural Networks CNN -- Explained

ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？
许喜远·2024-02-04 17:47

对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现

摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取，对CNN
白小李·2024-02-04 17:46

Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体

介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。
取名真难.·2024-02-04 17:15

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用
蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

Unity Flat Shader笔记

第二种方式可以在fragmentshader中实现，在默认的情况下我们在fragmentshader使用的法线都是经过三角形三个顶点的法线插值得到的，要达成flatshading的效果我们需要让整个三角形上的
techiz·2024-02-04 15:53

李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐
丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念目录系列文章一
丁希希哇·2024-02-04 14:42

Keras中内置的预训练模型架构介绍

中内置的模型架构主要包括以下几种：1.MobileNet系列（MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3）：-基本原理：MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 12:58

Shader渲染器说明

1.线性渲染器LinearGradient构造方法1：LinearGradient（intx1,inty1,intx2,inty2,intstartColor,intendColor,TileModetileMode）参数说明：x1,y1为起始点坐标，x2,y2为结束点坐标，startColor为起始点颜色，endColor为终点颜色，tileMode为端点之外的着色规则构造方法2：LinearG
什么龟·2024-02-04 12:29

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来
机器不会学习·2024-02-04 12:34

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。
小哥谈·2024-02-04 11:30

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。
两只程序猿·2024-02-04 10:11

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。
无妄无望·2024-02-04 09:01

TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络

知识点卷积：用原始像素数据与过滤器中的值相乘，以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次卷积结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。
尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的
是Dream呀·2024-02-04 08:20

Unity - Baking System - 烘焙失效的问题

unity:2020.2.5f1,2020.3.37f1pipeline:BRP问题我之前有去搜索过场景烘焙失效的问题，都是unity发包后和unityEditor下运行不同：发包后丢失烘焙效果，一般都是说：shader
Jave.Lin·2024-02-04 06:27

URP Lit Shader解析（1）

【说明】URP版本为12.1.1，LitShader最复杂，明白了这个Shader，其他的都可以搞明白。会拆分成一步步地解析，所有解析都写在源码中。如有错误，欢迎指正！
永恒星·2024-02-04 06:26

回归预测 | Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 05:26

Unity Shader镜面效果

原理：使用RenderTexture作为贴图，贴到镜子上Shader"Mirror"{Properties{_MainTex("Texture",2D)="white"{}}SubShader{Tags
vvc223c·2024-02-04 03:40

Shader基础编程_Grayshader

Shader"Custom/GrayShader"{Properties{_MainTex("Albedo(RGB)",2D)="white"{}}SubShader{Tags{"RenderType"
奶瓶被打翻·2024-02-04 03:40

Unity_使用Shader实现玻璃和镜面效果

效果图如下：玻璃效果图镜面效果图Step1搭建场景→镜子使用Quad代替，放置在需要反射的墙面→创建新的材质和ShaderStep2墙壁外创建Camera，用来渲染物体后方的视图→创建RenderTexture
LeeFuture.·2024-02-04 03:39

Opencv第七课--形态学滤波

腐蚀也是一种与图像之间的卷积操作，与卷积核对应的源图像像素为1时保留，否则置零。importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread("erode.jpg",0)kerne
计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

(CVPR-2021)RepVGG：让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大

再次伟大Title：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络架构
顾道长生'·2024-02-04 00:53

深度学习模型网络疑惑解答

当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机卷积的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化，进行填充了零，就改变了原本图像的值
犟小孩·2024-02-03 19:08

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到：不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类
欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
iuerfee·2024-02-03 16:03

计算机设计大赛 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
iuerfee·2024-02-03 16:31

多维时序 | Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现CNN-RVM卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍
机器学习之心·2024-02-03 15:16

时序预测 | MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测

时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合AdaBoost时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现基于CNN-BiLSTM-AdaBoost卷积双向长短期记忆网络结合
机器学习之心·2024-02-03 15:16

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.3

Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.3LeNetLeNet模型中每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个
南七澄江·2024-02-03 13:31

《动手学深度学习(PyTorch版)》笔记6.1

Chapter6ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)6.1BasicConcepts卷积神经网络将空间不变性（spatial
南七澄江·2024-02-03 13:57

Opencv C++ 五、简单的图像锐化与卷积运算

引子：图像锐化和卷积是图像处理中常用的技术，它们的主要目的如下：1.图像锐化：图像锐化是一种用于增强图像细节和边缘的技术。它通过强调图像中的高频信息（如边缘和细节）来使图像看起来更清晰和更有质感。
海棠RS·2024-02-03 13:16

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算  由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用
蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

opencv基础之高斯模糊

图像平滑过程可以通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。最简单的积分算子就是全1算子利用全1算子可以对图像进行模糊平滑操
朱骥伦·2024-02-03 13:46

Keras学习笔记3——keras.layers

目录0.函数1.全连接层2.激活层3.Dropout层4.Flatten层5.Reshape层6.卷积层Conv2DLocallyConnected2D7.池化层8.循环层RNNSimpleRNNGRULSTMConvLSTM2DSimpleRNNCellGRUCellLSTMCellCuDNNGRUCuDNNLSTM9
winter_python·2024-02-03 12:25

神经网络模型设计的方法和技巧

选择合适的模型架构：根据问题类型选择基础模型结构，例如卷积神经网络（CNN）用于图像识别，循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）用于序列数据处理，Trans
科学禅道·2024-02-03 11:56

文献速递：肿瘤分割----基于卷积神经网络的系统，用于前列腺癌[68Ga]Ga-PSMA PET全身图像的全自动分割

文献速递：肿瘤分割----基于卷积神经网络的系统，用于前列腺癌[68Ga]Ga-PSMAPET全身图像的全自动分割01文献速递介绍前列腺特异性膜抗原（PSMA）PET/CT成像近年来在前列腺癌检测领域中获得了显著的重视
有Li·2024-02-03 09:19

深度学习有何新进展

例如，卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了巨
小狗蛋ing·2024-02-03 09:06

计算机视觉-风格迁移

如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。我们
白云如幻·2024-02-03 09:44

一文搞懂反卷积，转置卷积

一文搞懂反卷积，转置卷积https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8724433.html
Williamongh·2024-02-03 09:18

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是，M次抽样，一共N种情况，每次抽样都意味着要确定M个空间里的其中一个空间是怎样的，也就是N个小球（情况）里占了多少个小球（分配到了多少个小球、情况），如果分配到的小球
CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

深度学习的进展

深度学习的核心是神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，这些网络通过不断地学习和优化，逐渐提高对输入数据的理解和处理能力。深度学习的应用范围十分广泛
佛系爱学习·2024-02-03 07:16

跟着cherno手搓游戏引擎【18】抽象Shader、项目小修改

抽象：Shader.h:#pragmaonce#includenamespaceYOTO{classShader{public:virtual~Shader()=default;virtualvoidBind
larito·2024-02-03 06:25

时间序列预测 —— TCN模型

时间序列预测——TCN模型卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像处理等领域取得了显著的成就，一般认为在处理时序数据上不如RNN模型，而TCN（TemporalConvolutionalNetwork
Persist_Zhang·2024-02-03 06:55

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

提起卷积神经网络，我们总会从LeNet5开始说起，但是LeNet5不是起点也不是终点，这一期扒一下图像和CNN的发家历史。01图像1.1什么是图像人们睁眼看世界，看的就是图像。
城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。
zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

PyTorch如何使实验结果可复现

全部设置可以分为三部分：1.CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。
京漂的小程序媛儿·2024-02-03 02:20
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他