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3年前
tensorflow 之 卷积神经网络
应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成,在卷基层内部通常会有如下几个操作:1.图像通过多个卷积核滤波,添加偏置,提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出
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3年前
Python OpenCV实例:图像灰度拉伸
coding:utf8'''灰度拉伸定义:灰度拉伸,也称对比度拉伸,是一种简单的线性点运算。作用:扩展图像的直方图,使其充满整个灰度等级范围内公式:g(x,y)255/(BA)f(x,y)A,其中,Aminf(x,y),最小
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3年前
Android Camera&Matrix图像变换
Camera与MatrixAndroidUI系统中,Camera充当着相机的角色,无论是系统成像还是UI绘制。都离不开Camera。但是在Android系统中,存在两种Camera,一种是视觉成像的(拍照、摄像),另一种是图形绘制(游戏、地图、3D),实际上两种也都离不开Matrix,所以本质上可以理解为,一个负责对相机以外
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3年前
Spark如何与深度学习框架协作,处理非结构化数据
随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片、音频、文本)进行大数据处理的业务场景越来越多。本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理。Spark介绍Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操
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3年前
OpenCV图像的轮廓的匹配
一个跟轮廓相关的最常用到的功能是匹配两个轮廓.如果有两个轮廓,如何比较它们;或者如何比较一个轮廓和另一个抽象模板.矩比较两个轮廓最简洁的方式是比较他们的轮廓矩.这里先简短介绍一个矩的含义.简单的说,矩是通过对轮廓上所有点进行积分运算(或者认为是求和运算)而得到的一个粗略特征.通常,我们如下定义一个轮廓的(p,q)矩:!(http://im
基于深度学习的可解释特征准确预测混凝土抗压强度
基于深度学习的可解释特征准确预测混凝土抗压强度Accuratepredictionofconcretecompressivestrengthbasedonexplainablefeaturesusingdeeplearning作者:ZiyueZeng(KeyLaboratoryofAdvancedCivilEngineer
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1年前
Stable Diffusion WebUI 环境
StableDiffusion是热门的文本到图像的生成扩散模型,本文介绍了如何准备其WebUI环境。
CBAM注意力模型介绍
近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。