【计算机视觉】图像增强----图像的傅立叶变换

主要介绍计算机视觉中的傅里叶变换与离散余弦变换的应用,通过这个实验能了解什么是频谱,DCT能量系数与频谱之间的关系,什么是空域什么是频域。

数据采集集成-网络数据采集(一)

本文给大家介绍一下,学到的数据采集集成方面的基础知识。

计算机视觉项目-人脸识别与检测

人脸识别作为一种生物特征识别技术,具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。人脸识别通用的流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。人脸检测是从获取的图像中去除干扰,提取人脸信息,获取人脸图像位置,检测的成功率主要受图像质量,光线强弱和遮挡等因素影响。下图是整个人脸检测过程。

研究生生涯实习记录

在写作这篇文章的时候,我已经提交了离职申请,离职之后,我的研究生实习生涯也就此告一段落了。谨以此文记录一下实习生涯中的付出与收获。读研可以说是我学生生涯的最后一个阶段了。刚刚入学的时候,导师请我们同门吃了一顿饭,吃饭的时候有研二的师兄师姐,还有我们几个青涩的研一同学,师门中唯独缺了研三的师兄。导师告

欢度中秋节!从零开始实现一个月饼检测器

程序员的中秋就是这么朴实无华

关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

Apriori是Agarwal和Srikant在1994年首次提出的一种关联规则挖掘算法,它可以在特定类型的数据中找到关系,本文将介绍其算法并且说明那些哪些情况并不适用。

RepVGG :让卷积再次伟大

一个经典的卷积神经网络(ConvNet),VGG [31],在图像识别方面取得了巨大的成功,其简单的架构由一堆 conv、ReLU 和 pooling 组成。随着 Inception [33, 34, 32, 19]、ResNet [12] 和 DenseNet [17],许多研究兴趣转移到精心设计

图像处理之图像傅里叶变换

傅里叶变换是在以时间为自变量的“信号”与频率为自变量的“频谱”函数之间的某域研究中较复杂的问题在频域中变得简单起来,从而简化其分析过程;当自变量“时间”或“频率”为连续形式和离散形式的不同组合时,就可以形成各种不同的傅里叶变换对,即“信号”与“频谱”的对应关系。即傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分

数据分析之表示(一)

数据可视化数据分析的入门操作介绍,包含numpy等一些用法的说明

使用Pytorch手写ViT — VisionTransformer

本篇文章使用 Pytorch 中实现 Vision Transformer,通过我们自己的手动实现可以更好的理解ViT的架构

【深度学习实践(八)】生成对抗网络(GAN)之手写数字生成

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PyTorch实战——搭建PyTorch神经网络进行气温预测

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数据分析之表示(二)

包含数据的CSV文件的存取,数据存取用到的函数方法,和一些函数的详细功能介绍

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决策树专题_以python为工具【Python机器学习系列(十一)】文章目录1.关于信息熵的理解2.信息增益3.信息增益比4.基尼指数5.DecisionTreeClassifier()与DecisionTreeRegressor()5.决策树分类 - 葡萄酒分类_DecisionTreeClass

【深度学习】5-从计算图直观认识“激活函数不以零为中心导致收敛变慢”

关于激活函数以零为中心问题的较直观解释,并于参数值全相同的问题做了对比。

【机器学习算法】关联规则-3 关联规则的指标问题和关联规则的使用方法

关联规则的指标需要用那几类,关联规则如何使用。

数学建模(三):预测

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【深度学习】SVM与百度飞桨

SVM和KNN都是对分类数据点进行距离的计算,距离计算公式(二范数)是np.sqare (np.pow ( (x1-x2),2)),即根号下两点差的平方。SVM要比KNN分类效果一般要好,并且速度要快。