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互補(bǔ)性氧化金屬半導(dǎo)體CMOS,主要是利用硅和鍺這兩種元素所做成的半導(dǎo)體,使其在CMOS上共存著帶N和P級(jí)的半導(dǎo)體,這兩個(gè)互補(bǔ)效應(yīng)所產(chǎn)生的電流即可被處理芯...
通過Python將故宮的建筑物圖片,轉(zhuǎn)化為手繪圖
把圖像看成二維離散函數(shù),灰度梯度其實(shí)就是這個(gè)二維離散函數(shù)的求導(dǎo),用差分代替微分,求取圖像的灰度梯度。常用的一些灰度梯度模板有:Roberts 梯度、So...
如何將CycleGAN用于風(fēng)格遷移并探索其在游戲圖形模型中的應(yīng)用
該網(wǎng)絡(luò)能夠理解原始域圖像中的對(duì)象,并對(duì)目標(biāo)域圖像中相同對(duì)象的外觀做相應(yīng)的變換。該網(wǎng)絡(luò)的算法實(shí)現(xiàn)經(jīng)訓(xùn)練后,可以將馬轉(zhuǎn)化為斑馬,將蘋果轉(zhuǎn)化為橙子,將照片轉(zhuǎn)化...
2019-02-11 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 8809 0
未來實(shí)例分割中更具挑戰(zhàn)性的一個(gè)問題 將單個(gè)對(duì)象進(jìn)行細(xì)分
對(duì)處于不同 FPN 層級(jí)的特征進(jìn)行訓(xùn)練,并將其作為共享“探測頭(detection head)”的輸入。然而,由于分辨率在不同層級(jí)上會(huì)發(fā)生改變,每層上的...
GAN原理及其在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的意義
GAN有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)組成。第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建世界的內(nèi)在版本(即通常房子是什么樣的):這稱為生成模型(G),基本上它基于一切數(shù)據(jù)學(xué)習(xí),因?yàn)樗恍枰獦?biāo)簽,只需要數(shù)據(jù)...
2018-09-24 標(biāo)簽:圖像GAN深度學(xué)習(xí) 8619 0
OpenAI的研究者們提出了一種新的生成模型,能快速輸出高清、真實(shí)的圖像
為下游任務(wù)提供了有用的隱藏空間。自回歸模型的隱藏層有著位置的邊緣分布,使其更難對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正確操作。在GAN中,數(shù)據(jù)點(diǎn)經(jīng)常不能直接表現(xiàn)在隱藏空間中,因?yàn)樗?..
2018-07-12 標(biāo)簽:圖像Demo深度學(xué)習(xí) 8566 1
簡要回顧視頻理解方面的近年進(jìn)展,并對(duì)未來可能的研究方向作一展望
Ng等人先提取每一幀的深度卷積特征,再設(shè)計(jì)特征融合方法得到最終輸出。其中,紫色代表沿時(shí)間方向進(jìn)行最大匯合(max-pooling),黃色代表全連接層,綠...
2018-05-29 標(biāo)簽:視頻圖像深度學(xué)習(xí) 8565 0
本次實(shí)驗(yàn)在三個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行:Cityscapes、NYU和ADE20K。Cityscapes數(shù)據(jù)集包含的是城市道路景觀照,其中有3000張帶有精細(xì)標(biāo)記的...
2018-07-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 8398 0
一種基于區(qū)域生長法與水平集相融合的肺部CT圖像的分割
本文應(yīng)用比較受歡迎的OSTU算法選取閾值?;驹硎牵豪瞄撝蛋阎狈綀D分為兩部分,當(dāng)被分成的兩部分方差最大時(shí),獲得最優(yōu)閾值[8]。自適應(yīng)閾值法最終把DI...
2018-06-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像閾值 8368 0
換句話說,我們可能不得不讓程序一直運(yùn)行,直到足夠的光子噴射到物體的表面上獲得精確的顯示。這意味著我們要監(jiān)視正在呈現(xiàn)的圖像以決定何時(shí)停止應(yīng)用程序。這在實(shí)際...
于是,他們觀察了基于人體姿態(tài)關(guān)鍵點(diǎn)(keypoint),關(guān)鍵點(diǎn)本質(zhì)上是編碼身體的位置而不是外觀,可以作為任何兩個(gè)主體之間的中間表示。而姿勢可以隨著時(shí)間的...
教你如何用OpenCV、Python和深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)圖像和實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行神經(jīng)風(fēng)格遷移
雖然Gatys等人的方法能生成不錯(cuò)的神經(jīng)風(fēng)格遷移結(jié)果,但是它的速度非常慢。2016年,Johnson等人在Gatys的基礎(chǔ)上提出的全新算法速度快了三倍,...
2018-08-31 標(biāo)簽:CPU圖像深度學(xué)習(xí) 7837 0
low是一種可逆生成模型(reversible generative model),也被稱為基于流的生成模型(flow-based generative...
2018-07-11 標(biāo)簽:圖像GAN數(shù)據(jù)集 7619 0
一種稱為標(biāo)簽映射(LM)的方法來解決大規(guī)模分類問題?
CIFAR-100 數(shù)據(jù)集由60000張100個(gè)類別的32x32彩色圖像構(gòu)成,每個(gè)類別有500張訓(xùn)練圖像和100張測試圖像。我們使用一個(gè)簡單的 CNN ...
2018-07-03 標(biāo)簽:圖像數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7508 0
此外由于卡通圖像具有高度簡化的特征和均勻的顏色,需要在像素級(jí)損失上進(jìn)行引導(dǎo)。研究人員觀察到畫師的作品(左)僅僅在邊緣具有較大的梯度變化,而大多數(shù)區(qū)域中梯...
2019-05-06 標(biāo)簽:圖像函數(shù)數(shù)據(jù)集 7504 0
一種圖像語義分層處理框架,可以實(shí)現(xiàn)像素級(jí)別的圖像語義理解和操縱
這多虧了密歇根大學(xué)和谷歌大腦的研究人員,他們提出了一種新的圖像語義處理分層框架,首先根據(jù)圖像中給定對(duì)象的邊界框,學(xué)習(xí)生成像素級(jí)語義標(biāo)簽地圖(pixel-...
統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論之一——中心極限定理的核心概念
為了降低這個(gè)定理的理解門檻,首先我們來舉個(gè)簡單的例子。假設(shè)有一個(gè)包含100人的團(tuán)體,他們在某些問題上的意見分布在0-100之間。如果以可視化的方式把他們...
實(shí)現(xiàn)圖像到文字的轉(zhuǎn)換過程
官方提供了10萬張圖片,我們可以直接使用官方數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,也可以通過Captcha,參照官方訓(xùn)練集,隨機(jī)生成更多數(shù)據(jù),進(jìn)而提高準(zhǔn)確性。根據(jù)題目要求,la...
無需使用沒有“噪聲”的清晰圖像,就能夠?qū)崿F(xiàn)完美去水印
如何生成清晰的圖像是醫(yī)學(xué)成像檢測(如MRI)和天文圖像中的共同問題,因?yàn)檫@些場景根本沒有足夠的時(shí)間和光線來拍攝清晰圖像。時(shí)間在計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)中也是一個(gè)問...
2018-07-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 7044 0
打開和保存圖像 要對(duì)圖像進(jìn)行壓縮,我們首先需要打開圖像文件,并保存為一個(gè)Image對(duì)象。Image對(duì)象是PIL庫中最基本的類,它表示一個(gè)圖像,并提供了很...
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