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① 【机器学习】目标分类算法概述(鑫宝Code:[博客] [成就])
[质量分:96;难度等级:中;新鲜技术:99]
摘要:在计算机视觉和图像处理领域,目标分类是一项重要的任务,旨在自动识别和分类图像或视频中的目标对象。目标分类算法通过学习大量标注数据,建立一个能够将输入图像映射到预定义类别的模型。
② 【机器学习】探索LSTM:深度学习领域的强大时间序列处理能力(小言从不摸鱼:[博客] [成就])
[质量分:96;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.06);新鲜技术:99]
摘要:
③ 实战OpenCV之色彩空间转换(希望_睿智:[博客] [成就])
[质量分:84;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.05);新鲜技术:99]
摘要:在OpenCV中,我们可以使用cv::cvtColor()来进行色彩空间的转换,其函数原型如下。各个参数的含义如下。src:输入图像,类型为cv::Mat。dst:输出图像,需与输入图像具有相同的尺寸和深度,或者事先分配好内存。code。
④ 机器学习和深度学习的区别(iangyu:[博客] [成就])
[质量分:86;难度等级:初(领域:OpenCV;匹配程度:0.12);新鲜技术:99]
摘要:特性机器学习深度学习特征工程需要手动设计特征自动提取特征数据需求数据需求相对较少需要大量数据计算资源对计算资源需求较低对计算资源需求较高模型复杂度模型相对简单,层数少模型复杂,深度神经网络模型解释性较强的可解释性黑箱模型,可解释性差。