图像处理和深度学习的选择 [问题点数:50分]

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深度学习进阶之路(图像处理
热身: 《机器学习工程师》微专业 体验课(第三章就好) 神经网络基础—莫凡 (看: 神经网络,神经网络技巧两部分) 备注:这一部分粗略看就好,不要拘泥细节。大概了解概念就好,有个感性认识。 正式入门: <em>深度学习</em>理论 斯坦福大学 吴恩达”机器学习”课程, 全部学习,但并非每个知识点都要很透彻知道。不要卡在某个知识点不动,不懂的话就百度。再不懂也要看...
深度学习相关的图像处理的专业术语
边缘检测(Edge Detection/Contour Detection):效果如下图所示: 目标检测(Object Detection): (1)目标分类(即目标识别,只要能够知道这个东西是什么名字即可) (2)目标定位 (3)目标检测 图1 目标分类、定位、检测示例 简单来说,分类、定位和检测的区别如下: 分类:是什么? 定位:在哪里? 检测:在哪里+是什么?   ...
图像处理中的深度学习技术
<em>深度学习</em>算法现在是<em>图像处理</em>软件库的组成部分。在他们的帮助下,可以学习和训练复杂的功能;但他们的应用也不是万能的。 “机器学习”和“<em>深度学习</em>”有什么区别? 在机器视觉和<em>深度学习</em>中,人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助<em>深度学习</em>,作为机器学习的一部分,可以在应用实例的基础上学习和训练复杂的关系。 机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。与<em>深度学习</em>相比,必须手动定义和验证...
深度学习入门---Numpy图像处理
在Python的学习过程中,我们实际上有各种<em>图像处理</em>库可以使用,比如opencv,Matplotlib,Scipy等等,这里我们使用Numpy来实现<em>图像处理</em>算法,以此来加深Numpy和图像算法的学习。 我们使用Matplotlib来读取和显示图像,如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib...
深度学习图像处理的入门
<em>图像处理</em>的入门主要在毛星云所写的《OpenCV3编程入门》的帮助下入门的,图书的内容博客上都有,为了方便的同学可以购买图书,我也买了。博客链接在这里https://blog.csdn.net/linqianbi/article/details/79166422 <em>深度学习</em>的入门,一开始看的的吴恩达的machine learning教程,该教程比较适合入门来看,我的课程视频和代码文件暂时找不到了,找...
深度学习中的图像处理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28601032?utm_source=wechat_session&amp;amp;utm_medium=social
图像处理到图像生成:深度学习图像处理的应用
该文档来自MDCC 2016中国移动开发者大会。周昌发表了题为“从<em>图像处理</em>到图像生成:<em>深度学习</em>在<em>图像处理</em>的应用”的主题演讲,欢迎下载!
iOS照片选择图像处理
根据公司的业务需求封装了一个iOS<em>图像处理</em>和照片<em>选择</em>工具,使用简单,操作方便,希望能帮助到一些朋友。
linux下学习图像处理深度学习资料
李沐的视频 https://search.bilibili.com/all?keyword=%E6%9D%8E%E6%B2%90&amp;amp;from_source=banner_search
深度学习图像处理之:人像背景虚化
简单实现思路: 对图像内容进行分割,提取人像 对图像背景进行模糊化处理 将人像和背景重新合成 在这里,使用DeepLabV3模型对图像内容进行分割并提取人像,实现的代码如下: import numpy as np import tensorflow as tf import cv2 from deeplabmodel import * def create_pascal_label_c...
Tensorflow深度学习之十一:基础图像处理
OpenCV是一个十分强大的视觉库,tensorflow也提供了十分强大的图片处理函数,下面是一个简单的例子来说明使用tensorflow和opencv两个工具进行<em>深度学习</em>程序的设计。首先是使用的原始图片:import tensorflow as tf import cv2# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflo
番外篇2.3 图像处理深度学习 - 模式识别
在谈R-CNN之前,应该要先总结一下模式识别。 模式识别主要是对已知数据样本的特征发现和提取,比如人脸识别、雷达信号识别等,强调从原始信息中提取有价值的特征,在机器学习里面,好的特征所带来的贡献有时候远远大于算法本身的贡献。在番外篇中,我们使用过opencv中已经训练好的分类器,这也是模式识别的一种。 模式识别从处理问题的性质和解决问题的方法角度,可以分为有监督(分类)与无监督(聚类)两种。二...
深度学习】:优化器的选择
三种梯度下降法: 若是样本很多,用标准梯度法会很慢,用随机梯度会很快,但是由于每个样本都会用来更新权重,会有噪声的引入,会产生更新错误。 Momentum: 因此训练速度会有一定的加快。 NAG(Nesterov accelerated gradient): Adagrad: RMSProp:基于adagrad的缺点提出了这个 Adadelta: A...
深度学习(参数选择
参数处理 各种参数之间的重要性是有差别的。Alpha1,beta,beta1,beta2,epsilon.(0.9,0.999,10^-8.)hidden units, layers, learning-rate decay3, mini-batch2 网格法一ban不太好,try random values ,(我们探究了更多的值) Coarse to fine (从粗糙到精细) 为超参数选
如何选择深度学习的GPU
<em>深度学习</em>是一个具有强烈计算要求的领域,GPU的<em>选择</em>将从根本上决定您的<em>深度学习</em>体验。 需要多个GPU吗? 多GPU能够对<em>深度学习</em>有什么影响,我非常感兴趣,于是通过组装具有40Gbit/s的小型GPU集群,然后应用于多GPU训练,激动的看到多个GPU可以获得更好的结果。 但是很快发现,在多个GPU上高效地并行化神经网络不仅非常困难,而且对于密集型神经网络,其加速率也非常低。使用数据并行性可以相当有效地...
深度学习】模型评估与选择
文章目录引言训练误差与泛化误差过拟合和欠拟合模型<em>选择</em>留出法交叉验证法验证数据集K折交叉验证留一法自助法过拟合实验代码结果结果分析 引言 当我们观察我在博文【<em>深度学习</em>】多层感知机(二)MXNet实现双层感知机中的实验结果(下图)时,可以发现:当模型在训练数据集上更加准确时(迭代至第20次时,测试准确率已经接近99%),它在测试数据集上却不一定更加准确(测试数据集准确率不到98%)。这是为什么呢? ...
深度学习中激活函数的选择
本文介绍了<em>深度学习</em>引入非线性激活函数的原因,和几种常用的激活函数,sigmoid,tanh,relu,leaky relu,prelu,maxout.
深度学习】:代价函数的选择
二次代价函数: 如上图所示的A点假设我们的目标是0,那么B点离目标比较远,但是由于梯度比较小所以更新速度很慢,这种情况不和逻辑很不好,这就是二次代价函数的缺点。 交叉熵代价函数: 对数似然函数: ...
机器学习和深度学习的区别和选择
  大年初一在家学了整整一天,ennnnn突然我就想系统的了解下机器学习和<em>深度学习</em>的区别。学习知识的同时,也看看视频学学英语,舒服。 机器学习和<em>深度学习</em>:提供训练模型和数据分类的方法。 谷歌的 Google i/o开发者大会上反复提到了机器学习(真是让人激动人心) 那么什么是机器学习呢? 吴恩达的机器学习的公开课中提到了Tom Mitchell(他卡内基梅隆大学的一个朋友)的定义: “...
如何选择深度学习模型
如何根据自己的问题,来<em>选择</em>合适的<em>深度学习</em>模型呢?
深度学习中激活函数的选择
前言在神经网络中,有线性部分,也存在激活函数作为线性部分的非线性激活,这里的激活函数往往是非常重要的,合适的选用有助于提高整个神经网络的性能,这里根据网络的一些所见所学和自己的理解,结合上一篇关于反向传播算法的内容,浅谈下激活函数的<em>选择</em>。 如有谬误,请联系指正。转载请注明出处。 联系方式: e-mail: FesianXu@163.com QQ: 973926198 github: htt
关于图像处理中的线选择
我做个gis类的小型程序rn由工程比较小所以不打算用第三方的工具。rn工程中有一些直线rn对于这些直线的<em>选择</em>,我目前只想到这种方法rn先计算所有线的方程rn对于线宽为1的线,只需要判断鼠标是否在线上rn对于线宽大于的1线,要两个方程,并判断点是否在其之间rn当然在计算上还可以优化rnrn每次移动鼠标,都要将鼠标垫与所有的线比较,好像效率比较低rn就想问问,有没有更好的方法rnrn现在觉得,用WebBrower+vml+js,或许会好些。。这好像就算用了第三方的控件了
图像处理的并行模式选择问题?
<em>图像处理</em>的并行模式<em>选择</em>问题?rnrn问题约束:a.输入的2D图像大小不是预先设定的rn b.运行CUDA程序的显卡不是固定的rn c.算法只涉及点模式或者周围小区域内的 也就是可以看作是数据并行模式rn rn大多数网上的CUDA例子(包括SDK里面的例子)通常都是以下这种模式:rnrn //一个简单地2维int数组的填充例子rn //设备上的实现rn __global__ static void fill2D_CUDA(int* pDst,int pitch,int width,int height,int fillValue)rn const int x = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x;rn const int y = blockIdx.y*blockDim.y + threadIdx.y;rn if ((x>>(pDst,pitch,width,height,fillValue);rnrnrn这种并行模式代码实现很简单,但潜藏的缺陷很多rnrna.由于每个点都启动了一个线程 所以每个线程做的事情可能都很少 线程本身的开销很可能大于其处理任务的开销rnb.由于能够启动的线程数目有限制 所以能够一次处理的图像大小也就受限制rn 理论线程数 (2^16-1)*512,开平方为5792 不到6000*6000 这个限制不算太大rn 但很可能实际上能够启动的线程将远远低于理论值,线程消耗比一个int值可大多了 rn 也就是能够获得不错并行性能收益的图片大小将远小于理论值,显卡硬件性能越差,这个值越小rnc.从内存访问模式来看 将一个block中的多个thread拆成了x,y两个方向 图像大小稍大就可能会产生严重地内存访问性能;rny方向的跨度增大了将同时访问的内存路数(增大缓冲区压力), x方向的跨度小使内存延时(上百个周期)得不到有效屏蔽;rnrnrn通过以上分析 这种并行方案并不是万能的通用模式rn大家有没有更好地并行模式 一起来讨论讨论
深度学习方向(AI,图像处理,人工智能等)资料整理——读书笔记《Python深度学习
书名:Python<em>深度学习</em> 作者:【英】尼格尔.刘易斯 什么是<em>深度学习</em> 有监督学习:训练的数据包含已知的结果。模型相对于这些结果进行训练。 无监督学习:训练的数据不包含任何已知的结果。算法自行发现数据中的联系。 激活函数 每个神经元都包含一个激活函数和一个阈值。阈值是输入信息激活神经元所必需的最小值。0~1,-1 ~ 1。 神经元的作用是对输入信号进行加权求和并应用于激活函数。输入层将数据传递给第...
干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择
微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】:排名第一【机器学习】:排名第二【Python】:排名第三【算法】:排名第四前言在深度神经网络(DNN)反向传播算法(BP)中,我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差,而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何<em>选择</em>呢?以下是本文的内容。MSE损失+Sigmoi
深度学习中模型的参数选择
1.优化器    优化器一般<em>选择</em> rmsprop,其适用于绝大多数问题,是最不用担心的因素。2.激活函数    中间层的激活函数一般<em>选择</em> relu 函数以及其引申函数。当为二分类问题时,最后一层一般采用 sigmoid 激活函数。当为多分类问题时,最后一层一般采用 softmax 函数。当为回归问题时,最后一层不使用激活函数,因为激活函数会将无限空间映射到有限空间中,限制最后的结果。3.损失函数(...
深度学习: 选择合适的检测算法
ResNet之前 在ResNet (2015.12) 出来之前,basemodel经历了从AlexNet一家独大,到VGG和GoogleNet平分天下的时期。 ResNet之后 ResNet出来后,由于其简单和强大,成为了basemodel的绝对标杆。 如今从业者一般遵循以下流程: 先用ResNet-50来验证算法的有效性; 当该算法在ResNet-50上切实有效后,如果要追求算法速度...
深度学习系列文章之一:电脑配置选择
电脑主机配置主要包括CPU、GPU、内存、硬盘、主板、机箱、电源、散热器八部分(显示器、键盘、鼠标默认不需要)。做<em>深度学习</em>主要看GPU和内存两块。 1、显卡(NVIDIA) 显卡目前geforce系列最好的三种是GTX Titan X 、GTX 980 Ti 和GTX 980,大家可以根据价格<em>选择</em>合适的;如果需要进行双精度计算并且预算较多的情况下,可以考虑Tesla系列的显卡,但是这种显卡只是
深度学习中学习率的选择
learning rate是<em>深度学习</em>模型中进行训练的一个比较关键的因素,也是通常我们设计模型中基本都会讨论和实验的一个参数。   大家都知道,梯度具有方向和大小,反向传播中,梯度下降算法乘以一个称为学习速率的变量,以确定下一个点的位置。 学习率设置过小,收敛速度会非常慢,学习率设置过大,则会越过最低点,无法达到最低点。   Lr的<em>选择</em>是纯粹的超参问题,实际上也就是try,不过你如果直...
深度学习图像处理方向与pytorch的基础知识汇总
点开链接以后别忘了回来点个赞 o -_-! 1、GAN中用到的损失函数BCELoss 这篇文章讲的特清楚: Pytorch详解BCELoss和BCEWithLogitsLoss 2、图像质量评价指标PSNR,MSE,SSIM: 先讲PSNR和MSE: PSNR 与MSE (由于基于差剖面的简单计算不符合人类视觉系统(Human Vis...
Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二
首先放出原始图像:1、图像的翻转import tensorflow as tf import cv2# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B。 # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是B,G,R。 # 因此,我们循环遍历每一个像素点,将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下
图像处理 图像处理 图像处理 图像处理 图像处理
<em>图像处理</em> <em>图像处理</em> <em>图像处理</em> <em>图像处理</em> <em>图像处理</em>
Tensorflow深度学习之十三:基础图像处理之三
首先放出原图:1、处理标注框import tensorflow as tf import cv2# 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B。 # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是B,G,R。 # 因此,我们循环遍历每一个像素点,将第0位的颜色和第2位的颜色数值换一下即可
深度学习技术图像处理入门(拍照版)
<em>深度学习</em>技术<em>图像处理</em>入门主要讲解了深度神经网络在<em>图像处理</em>领域的应用
图像处理图像处理图像处理图像处理
桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景桌面背景
OpenCV 图像处理 计算机视觉 深度学习 优秀博主推荐
这些博主是我个人阅读比较多的,还有其他优秀博主,没有列出,抱歉!顺序不是排名OpenCV <em>图像处理</em> 计算机视觉1、浅墨_毛星云 南京航空航天大学 硕士毕业 博客专栏:[OpenCV]入门教程 很适合没有基础的同学入门 http://blog.csdn.net/column/details/opencv-tutorial.html2、赵春江 Opencv2.4.9源码分析 http:/
机器学习 深度学习 神经网络 图像处理优质博客整理
<em>图像处理</em>、机器视觉、人工智能、机器学习:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/14222605 神经网络入门:http://blog.csdn.net/zzwu/article/details/574931
计算机视觉、图像处理、机器学习、深度学习、编程语言 下载资源
R语言: https://pan.baidu.com/s/1iKoP5ZFiljQhYo_3By-Dvw 提取码:35ra Unofficial Windows Binaries for Python Extension Packages 目标检测数据集标注 基于<em>深度学习</em>的计算机视觉:链接:https://pan.baidu.com/s/1kSBre1we3iM4XJrVxt6Neg 提...
深度学习中的代码资源库(一)图像处理
<em>深度学习</em>进行<em>图像处理</em>的资源汇总,经过整理和分类的开源项目集合
深度学习技术图像处理入门》看书知识点总结
个人总结知识点 1.问:为什么y=wx明明是一个矩阵,而损失函数是一个值 2,问:支持向量机SVM与逻辑回归的关系 SVM把逻辑回归的sigmoid函数换成核函数,损失函数由平均交叉熵换成了不同分类的距离间隔 3,问:<em>深度学习</em>与逻辑回归的区别 在计算y=wx时,将逻辑回归的函数变成几十个函数的嵌套,然后利用链式求导法则对嵌套的几十个函数进行反向求导,得出损失函数 4,问:过拟合的原...
番外篇2.2:图像处理深度学习-CNN的发展和结构
ok,我可是没有暂停啊! 在说cnn之前,要先总结卷积层、池化层、激活函数、全连接层等层的作用。 0.1 卷积层 卷积层其实就是对输入进来的图像做卷积,这层和上一层不是全连接,而是只有卷积核大小的区域连接,它的作用是模拟不同神经元对同样的刺激会有不同的反应,这个反应就是卷积,不同点就在于卷积核的不同。 卷积的时候会使图像缩小,为了方便并且不丢失边缘区域的信息,我们在图像外面加几圈0(3...
深度学习图像处理方向学习书籍分享
分享三本用于学习Python<em>深度学习</em><em>图像处理</em>方向的书籍,适合入门学习;deep learning with python、deep learning for computer vision with python、opencv-python
图像处理 图像处理 图像处理
我想知道屏保中出现的图形变幻的方法,请高手指点?rn最好有原码rn
图像处理图像处理图像处理
我想知道屏保中出现的图形变幻的方法,请高手指点?
深度学习算法(第5期)----深度学习中的优化器选择
上一期,我们一起学习了TensorFlow在训练深度网络的时候怎么解决梯度消失或梯度爆炸的问题,以及怎么尽可能的减少训练时间。 <em>深度学习</em>算法(第4期)---- TF训练DNN之进阶 这期我们继续学习训练深度网络时的一大神器----优化器。学习的路上,我们多多交流,共同进步。本期主要内容如下: Momentum optimization Nesterov Accelerated Gradi...
选择的艺术.Photoshop.CS图像处理深度剖析.part2.rar
<em>选择</em>的艺术.Photoshop.CS<em>图像处理</em>深度剖析.part2.rar
选择的艺术.Photoshop.CS图像处理深度剖析.part1
<em>选择</em>的艺术.Photoshop.CS<em>图像处理</em>深度剖析.part1。
选择的艺术 Photoshop CS图像处理深度剖析
写太多没用,我只想说这是一本很好的一本书学PS很有用
选择的艺术-Photoshop CS3图像处理深度剖析
对ps中通道、图层混合等作了全面详细的解释和说明
选择的艺术.Photoshop.CS图像处理深度剖析
<em>选择</em>的艺术.Photoshop.CS<em>图像处理</em>深度剖析
选择的艺术.Photoshop.CS图像处理深度剖析.part1.rar
<em>选择</em>的艺术.Photoshop.CS<em>图像处理</em>深度剖析.part1.rar
图像处理选择什么语言合适?
想做一个<em>图像处理</em>的软件,功能上要求能比较灵活和专业的处理,现在就是<em>选择</em>什么语言比较困惑?什么最好呢?rn我对delphi、c#比较熟悉,然而现在的大部分<em>图像处理</em>软件是用vc写的,而我对vc并不很熟悉,只能写简单的程序。还是用vc.net好呢?真的好困惑啊。rn请大家多多赐教,因为一旦<em>选择</em>,可能会做上几年,时间也相对充足,所以<em>选择</em>想慎重一点。
选择的艺术.Photoshop.CS图像处理深度剖析.part3.rar
<em>选择</em>的艺术.Photoshop.CS<em>图像处理</em>深度剖析.part3.rar
选择的艺术.Photoshop.CS图像处理深度剖析.part2
<em>选择</em>的艺术.Photoshop.CS<em>图像处理</em>深度剖析.part2
图像处理图像处理
包含各种处理工具,扫描仪、OCR识别、数据相机、网易拍、数据摄像机、数摄录一体机、视频会议、制作电子相册、制作照片、制作DV短片,<em>图像处理</em>、电子出版物等。
学习图像处理时,我们很难选择图像处理的工具。OpenCV为你打开方便快捷的图像处理大门
学习OpenCV是一本关于OpenCV的编程指南。详细介绍了OpenCV中每一个函数以及其用法。同时还讲解了有关<em>图像处理</em>,机器视觉的有关知识。是一本<em>图像处理</em>的万能书籍。
c#指针图像处理图像处理图像处理
本书介绍了用c#指针对图像进行处理,<em>图像处理</em><em>图像处理</em><em>图像处理</em><em>图像处理</em><em>图像处理</em><em>图像处理</em><em>图像处理</em>
深度学习服务器搭建笔记——从硬件选择到环境安装
一、硬件<em>选择</em> 快速指南 参考文章:RTX 2080时代,如何打造属于自己的<em>深度学习</em>机器 GPU: RTX 2070 、RTX 2080 Ti、GTX 1070、GTX 1080 和 GTX 1080 Ti。 CPU: 每个 GPU 1-2 核,这取决于你的数据预处理; 只要主频大于 2GHz,那 CPU 就应该支持我们想要运行的大量 GPU,PC...
深度学习选择机器合适的算法
机器学习<em>选择</em>合适的算法
深度学习中参数初始化方式的选择策略
  神经网络采用梯度下降的方法进行训练,在开始训练时需要对所有参数进行初始化,初始化条件应满足均值为0,输入和输出的方差一致,不会进入激活函数的饱和区域。 1.标准初始化 标准均匀分布初始化方法: Wij∼N(0,1nin)W_{ij}\sim N(0,\frac{1}{\sqrt{n_{in}}})Wij​∼N(0,nin​​1​) ninn_{in}nin​表示输入参数的数目,保证激活函数的输...
@深度学习硬件选择与配置(避坑与指南)
最近想配一台,<em>深度学习</em>工作站,看了几天的硬件相关的资料,有所了解,记录之,以供参阅。 1. 显卡<em>选择</em> 2. 主板<em>选择</em> 3. 内存条、ssd、硬盘 关于ssd: M.2(SSD的接口)的两种接口:M.2 SOCKET2,M.2SOCKET3 M.2 Socket 3 其实就是PCIE 3.0*4的另一个标明方式, 基于M.2 sata3协议的ssd实际的传输速度只有550~600MB/s 基于M...
linux深度学习服务器搭建——CUDA与cuDNN的选择与安装
前言    本文章参考实验室师妹的文章Ubuntu14.04+CUDA8.0+Opencv3.1+Anaconda2+Caffe安装,最近安装最新版时候遇到不少坑,下面就介绍下如何去安装CUDA和cuDNN,个人认为本文提供的方法可以针对任意版本。我们的服务器为ubuntu 16.04,NVIDIA驱动为390.67,CUDA版本为9.1, cuDNN版本为7.1.2。    安装顺序为:NVID...
深度学习优化策略---优化器选择
优化算法分类 主流的优化算法分为: 梯度下降法(Gradient Descent) 标准梯度下降法(GD) 批量梯度下降法(BGD) 随机梯度下降法(SGD) 动量优化法 Momentum NAG 自适应学习率优化算法 AdaGrad算法 RMSProp算法 AdaDelta算法 Adam算法 如何<em>选择</em>优化器 那种优化器最好?该<em>选择</em>哪种优化算法?目前还没能够达达成共识。Schaul e...
深度学习的一般性流程2-------PyTorch选择损失函数
<em>深度学习</em>的一般性流程: 1. 构建网络模型结构 2. <em>选择</em>损失函数 3. <em>选择</em>优化器进行训练 【背景----百度百科给出的基本概念】 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。 一元线性模型:回归分析中,如果...
基于深度学习的轴承故障识别-选择神经网络模型
在知网和google学术看了很多文献,用到最多的就是四大类。 1.自编码器 2.DBN 3.CNN 4.LSTM 自编码器在分类上的表现我总觉得一般般,所以没选。 剩下三种都是大量文献,其中DBN在keras上好像没有现成的,CNN和LSTM都可以在keras上面直接构建。CWRU数据集是包含轴承故障信息的一维数据,CNN有一维卷积操作,LSTM善于处理和时间序列有关的特征,我当时想的...
图像处理 C# 图像处理
<em>图像处理</em> <em>图像处理</em> <em>图像处理</em> <em>图像处理</em> <em>图像处理</em>C#
图像处理图像处理,大数据分类
<em>图像处理</em>,大数据分类<em>图像处理</em>,大数据分类
图像处理实验报告图像处理技术
现在的图片技术得到了大量的应用和发展,<em>图像处理</em>也变得越来越重要!
图像处理图像处理基本流程
<em>图像处理</em>基本流程 导入图像—&gt;去噪处理—&gt;图像增强—&gt;图像复原—&gt;彩色图像转变成灰度图—&gt;灰度图转化成二值图 —&gt;边缘检测/分割—&gt;直方图匹配/轮廓匹配—&gt;<em>图像处理</em>—&gt;图像压缩—&gt;图像存储 ...
图像处理.surf,算法,图像处理
在对surf编码完成之后,对surf进行改进。将图像在邻域内相交的特征点连接起来。 两两比较特征点的半径(scale)之和r与其距离d的大小。若d小于r,说明这个特征点有交集,连接两个特征点,否则,没有交集。 加入的代码如下: void getPointRelation(IplImage *img,std::vector &ipts) { int i=0,j=0; int n=ipts.
图像处理
//读模式打开图像文件rn CFile file;rn if (!file.Open(lpszPathName, CFile::modeRead | CFile::shareDenyWrite))rn return FALSE;rn BITMAPFILEHEADER bmfh;rn //读取BITMAPFILEHEADER结构到变量bmfh中rn int nCount=file.Read((LPVOID) &bmfh, sizeof(BITMAPFILEHEADER));rn //为m_lpDib分配空间,读取DIB进内存rn if(m_lpDib!=NULL) delete []m_lpDib;rn为什么,我的程序执行到最后一句就不能执行了,请大神帮帮忙,bmp文件的路径得到了,为什么编译的时候报错为expression cannot be evaluated,寻找不到出路了,求帮忙
图像处理
<em>图像处理</em>的应用: 1. 身份认证:人脸识别 2. 监控安防:视频处理(人脸识别,行人检测,异常检测,显著性检测) 3. <em>深度学习</em> <em>图像处理</em>研究工具: 1. matlab 2. C/C++, OpenCV:OpenCV是Intel公司开发的C++<em>图像处理</em>工具包 3. python <em>图像处理</em>研究方法: 1. 基本概念:什么是图像(二维或者三维矩阵)、什么是像素、彩色图和灰度图、颜色空...
图像处理 高斯平滑 图像处理 高斯平滑
<em>图像处理</em> 高斯平滑 <em>图像处理</em> 高斯平滑 <em>图像处理</em> 高斯平滑
图像处理
水体对光的。吸收”争“散射”效应给水下激光威像帝来大量的霄景噪声,是水下威像高噪声和低对比度的主要成因。距鼻连 通威像技术可以在一定程度上克服大量后向散射的影响,但成像质量仍然不好。为了进一步改善图像效果。就需要利用数字圈像处理技 术对水下图像进行后续加工。针对水下激光图像的特点,本文将基于MATLAB的<em>图像处理</em>方法引入到水下激光<em>图像处理</em>中以去除图像噪 声.改善图像质量,实验结果表明谊方法是有效可行的。
soupUI.rar下载
soupUI.rar 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/liaimin12345/3576515?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/liaimin12345/3576515?utm_source=bbsseo[/url]
vim matchit插件下载
vim插件,用于扩展自定义匹配。 安装时将doc下文件复制到~/.vim/doc/下,plugin文件放入~/.vim/plugin下即可使用。 因vim7.3及以下版本目前只支持单字符匹配,所以如果要实现“begin”/“end”类似地匹配,需要用该插件才能实现。 需要在~/.vimrc文件中添加自定义的设置: let b:pairs_words+=pairs."\<begin\>:\<end\>;\<if\>:\<endif\>" 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/locust647/4084078?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/locust647/4084078?utm_source=bbsseo[/url]
VS2010 2008 6.0助手下载
VS2010 2008 6.0助手 可以提高编程效率 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhs077/4561128?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhs077/4561128?utm_source=bbsseo[/url]
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