基于微分方程的图像去噪处理(改进型P-M法)
本文通过结合P-M微分模型与中值滤波进行去噪设计，提出了LMFPM的去噪模型。该模型对P-M法中的扩散函数中的图像梯度模进行处理，为其增加中值滤波的线性影响，以实现对噪声和边界的区分处理，解决了P-M法中对小尺度噪声处理效果不好的问题。对提出的模型利用有限差分法进行数值计算，然后用实验对比均值滤波、
神经网络入门（详细 ）
机器学习流程、K近邻算法，以及详细介绍了神经网络的基本框架。
《Yolov5实验数据全部开源》
公开了个人实验数据及配置文件代码
NVIDIA Maxine 姿势识别极简教程
NVIDIA Maxine是一套GPU加速的SDK，它用人工智能重塑了音频和视频，提升了标准麦克风和摄像头的能力。Maxine提供最先进的实时人工智能音频、视频和增强现实功能，可内置到端到端深度学习流程中。使用一个标准的摄像头，使实时身体姿态识别成为可能。能够让您享受有趣、迷人的AR效果。
人工智能-作业4：CNN - 卷积
真有意思啊！！
Keras深度学习实战（8）——房价预测
在本节中，我们介绍了神经网络的实际应用，使用 Boston 房价数据集，通过尝试预测房屋的价格来研究连续输出问题，并介绍了如何在网络训练过程中使用自定义损失函数。
【人工智能】计算机视觉之OpenCV学习详解一
文章目录一，前言二，OpenCV安装三，实战学习3.1,色彩处理3.2，裁剪提取3.3，图像绘制四，源码五，后言一，前言看准这个方向很久了，今天开始和Java，Go一起推进学习。不求多，每天学习一点点。二，OpenCV安装作为Python选手的我，当然选择了Python语言来学习OpenCV。编译器
大数据与人工智能协会 机器学习小组 测试试题纠错
文章目录前言激活函数：激活函数的作用：常用的激活函数：随机梯度下降：批梯度下降：总结前言经过一段时间的学习，初步了解了机器学习的一些东西，但是在这次测试中仍旧可以看出自己在这方面的了解还只是了解，以下是我在这次测试之后对测试题的纠错和相关的一系列知识。1.写出你所知道的激活函数，写出其表达式以及图像
来聊聊三维重建？
2021年，对于中国而言，可以算是实景三维的元年，自然资源部发布《实景三维中国建设技术大纲（2021版）》，各地实景三维项目建设进入新高潮，对于测绘人而言，这算是一件大事，这似乎意味着，摄影测量进入了全新的实景三维重建阶段。2022年3月，自然资源部办公厅发布《关于全面推进实景三维中国建设的通知》，
10大机器视觉和AI模型库
AI社区慷慨地分享代码、模型架构，甚至在大型数据集上预训练好的模型。我们站在巨人的肩膀上，这就是为什么行业会如此广泛地采用人工智能的原因。当我们开始一个计算机视觉项目时，我们首先找到能部分解决我们问题的模型。假设想要构建一个安防应用，该应用主要是检测规定区域的行人。首先，检查是否存在公开可用的行人检
Taskonomy 多任务学习
Taskonomy 多任务迁移学习数据集解析下载及任务详解
AI实现艺术品自动生成？太牛了
什么是AI艺术家?本文介绍了AI艺术家的基本原理以及使用流程,为艺术创作带来新的概念,希望能得到大家的鼓励支持!
【机器人开发】一文解析ROS的launch启动文件
CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：https://marketing.csdn.net/p/bb5081d88a77db8d6ef45bb7b6ef3d7f参赛话题：自动驾驶技术学习记录话题描述：自动驾驶是当前最火热的技术之一，吸引了无数的开发者与学习者融入其中。然而，自动驾驶技术是系统硬件平台
警惕AI复制，几张图片就能实现视频伪造
CSDN话题挑战赛第1期活动详情地址：https://marketing.csdn.net/p/bb5081d88a77db8d6ef45bb7b6ef3d7f参赛话题：哪项人工智能技术使你感受到了神奇？话题描述：在你漫长炼丹之旅，哪一项人工智能技术最让你印象深刻？前言前端时间悬疑剧《猎罪图鉴》热播
通俗解读人脸检测框架-RetinaFace
2019年何凯明提出Focal Loss时为了验证Focal Loss的可行性，顺便（没错，就是顺便）提出了RetinaNet。RetinaFace是在RetinaNet基础上引申出来的人脸检测框架，所以大致结构和RetinaNet非常像。
Pytorch安装，这一篇就够了，绝不踩坑
在pytorch安装时踩到了不少坑，看了好多博客，最后整合了一份不会踩坑的安装教程，主要是参考各个博主的内容，从零开始安装pytorch，分享给大家！因为这篇文章是整合各个链接，所以我自己可能写的比较简略，只是为大家提供一个流程，解释的不明白的就点进各位大佬的博客详细看就可以了。最重要的是：这些链接
【机器视觉 + HALCON】 - 卡尺1D测量原理
相比于计算机视觉领域使用深度学习方法而言，传统视觉方法虽然学习与编码成本很高，但是相较之下更为靠谱，每个操作都是可解释，可复现的。对于一些精度要求较高，训练样本很少且检测场景比较模板化的任务，使用传统视觉方法是非常有效的本文简单介绍一下HALCON中1D卡尺测量原理，该部分也是传统视觉方法中最基础也
【整理】金融量化交易技术资料
最近碰巧很多人聊到金融量化交易方面的技术方面的问题，抽空半天把一些主要量化交易技术做了梳理给感兴趣的技术伙伴做参考，希望对你有帮助。
python 参加某图像去噪比赛有感
python 参加某图像去噪比赛有感用之前的去噪图镇文一、体会二、收获三、经验分享(部分源码展示与注释)3.1 输入3.2 网络3.3 损失函数3.4 传统滤波方法四、主要参考链接用之前的去噪图镇文一、体会本菜鸡本科毕设在FPGA上搞过图像滤波等算法，研究生期间虽然搞的是基于深度学习的图形学，但是主
图片、视频超分模型RealBasicVSR安装使用 | 机器学习
一个好用的超分模型推荐——RealBasicVSR
