OpenCV学习笔记14-计算机视觉中的背景减除介绍及代码实现

参考文章:https://blog.csdn.net/tengfei461807914/article/details/81588808https://zhuanlan.zhihu.com/p/31103280文章目录背景减除方法选择:MOGMOG2GMGCNTKNN总结背景减除计算机视觉的前景和背

运用VGG16神经网络进行花朵识别

把数据集的照片进行处理得到向量,花种类名称写入文件class_indices.json中,确定batch_size = 8,运用模型进行训练,反向传播计算梯度,不断更新权重,最终计算损失函数,保存损失最小的模型权重,到vgg16Net.pth文件中。根据vgg16模型建立,在model.py文件中实

像素坐标到世界坐标的转换

注意:直接变换是直接根据变换公式获得,实际上包含pixel到camera和camera到world,实际上和顺序变换一样,通过顺序变换可以更清晰了解变换过程。下式为像素坐标pixel与世界坐标world的变换公式,右侧第一个矩阵为相机内参数矩阵,第二个矩阵为相机外参数矩阵。M为相机内参数矩阵,R为旋

训练NeRF模型的几个建议

如何快速训练处一个理想效果的NeRF, instant-ngp给了一些提示

基于旋转高频注入法的永磁同步电机无位置传感器控制

基于旋转高频注入法的永磁同步电机无位置传感器控制一、原理解说PMSM 无位置传感器控制主要分为两类:一种是在中高速范围内利用反电动势和电角速度的关系,通过计算反电动势获取转子位置信息,例如磁链观测器,模型参考自适应法,扩展卡尔曼滤波器和滑模观测器。另一种是利用电机凸极效应的高频注入法,包括脉振高频电

干货!​如何打造我们自己的“ChatGPT”?| 大佬思辨

点击蓝字关注我们AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入!火爆全网的ChatGPT究竟是什么?为什么这么强?ChatGPT会取代搜素引擎吗?ChatGPT凸显的能力会是metaverse的有力支撑吗?ChatGPT的火爆背后, AI发展路向何方?2022年12月9日,AI TIME邀请了华为诺亚方舟

【记录】torch.nn.CrossEntropyLoss报错及解决

不然softmax无法计算,及model的output channel = class number。假设传入torch.nn.CrossEntropyLoss的参数为。根据官网文档,如果直接使用class进行分类,pred的维度应该是。注意在网络输出的channel中加入。,label的维度应该是

扩散模型训练太难?来看看Meta AI最新提出的KNN-Diffusion

我们总会发现,我们迸发出的每一个想法都是从脑海中相似的印象中复制的

如何测试一个AI系统?

如上是智能系统和非智能系统测试中的最显著不同的部分以及对应的方法和实践,但是针对文章开头的四个主要领域的智能系统还是有一些显著差异的,这些显著差异是应用领域的场景不同所导致的,我们会在后续继续学习和研究。

HyperLPR3车牌识别-五分钟搞定: 中文车牌识别光速部署与使用

基于深度学习高性能中文车牌识别 High Performance Chinese License Plate Recognition Framework.快速上手教程

盘点5种最频繁使用的检测异常值的方法(附Python代码)

在统计学中,异常值是指不属于某一特定群体的数据点。它是一个与其他数值大不相同的异常观测值,与良好构成的数据组相背离。例如,你可以清楚地看到这个列表里的异常值:[20, 24, 22, 19, 29, 18, 4300, 30, 18].当观测值仅仅是一堆数字并且是一维时,很容易识别出异常值。但是,当

基于opencv的边缘检测方法

介绍6种基于opencv的边缘检测的方法

【实战篇】是时候彻底弄懂BERT模型了(收藏)

如何弄懂BERT模型,当然是理论+实战了。本文就告诉大家如何实战BERT模型。

深度学习之concatenate和elementwise操作(二)

一、深度学习里面的element-wise特征相乘和相加到底有什么区别?很多深度学习模型在设计时,中间特征在分支处理后,然后可能会采用element-wise相乘或相加,不知道这个乘和加的细微区别?答:相加的两个tensor通常都是具有特征意义的tensor,相乘的话,一般来说,其中一个tensor

多模态融合技术

多模态融合的主要目标是缩小模态间的异质性差异,同时保持各模态特定语义的完整性,并在深度学习模型中取得较优的性能。

ChatGPT详解

ChatGPT详解

中文ChatGPT平替——ChatGLM:全新对话模型内测,手把手调教开源单卡版本

ChatGLM是一个具备问答和对话功能的语言模型,目前处于内测阶段,已经开启邀请制,并且将逐步扩大内测范围。此外,ChatGLM也已经开源了最新的中英双语对话模型ChatGLM-6B,结合模型量化技术,用户可以在消费级显卡上进行本地部署。ChatGLM-6B共经过约1T标识符的中英双语训练,辅以监督

GELU激活函数

GELU激活函数简介

AI画图 Disco-diffusion 本地搭建测试

Disco Diffusion图像生成网络,输入文字输出美图。