- 2024-11-27图片预处理技术介绍4——降噪
图片预处理 大家好,我是阿赵。 这一篇将两种基础的降噪算法。 之前介绍过均值模糊和高斯模糊。如果从降噪的角度来说,模糊算法也算是降噪的一类,所以之前介绍的两种模糊可以称呼为均值降噪和高斯降噪。不过模糊算法对原来的图像特征的减弱性太强,我们想在降噪
- 2024-12-05当然不是草台班子-beta冲刺
云译网-Beta冲刺Alpha冲刺后遗留问题的解决1.AI接口调用问题问题描述:在Alpha冲刺后,我们发现首页的即时翻译和AI对话页面对大语言模型的调用存在问题。探索思路:检查API密钥和网络连接是否正常。审查代码逻辑,确保请求格式和参数正确。增加错误处理和日志记录,以便快速定位
- 2024-11-26国标GB28181视频平台EasyCVR宇视设备视频平台监狱智能化视频监管系统解决方案
在现代社会,监狱作为司法体系中的关键一环,承担着执行刑罚、保障社会安全的重要职责。随着科技的进步,监狱管理正逐渐向智能化、信息化转型,以提高监管效率和安全性。智慧监狱的建设,通过引入高科技手段,不仅能够提升监狱管理的科学化水平,还能为监狱工作人员提供更为高效、便捷的操作平
- 2024-11-24UnityShaderLab 实现两张图片切换
实现思路:在顶点着色器中获取物体在世界空间下的某一轴的坐标传递给片元着色器,o.val=v.vertex.x;然后在片元着色器中采样两张图片,根据输入的偏移值的更换两张图片的显示。fixed4t1=tex2D(_MainTex,i.texcoord);fixed4t2=tex2D(_SubTex,i.texcoord1);
- 2024-07-12【AI前沿】深度学习基础:卷积神经网络(CNN)
文章目录
- 2024-06-03FPGA/ZYNQ:生成3x3矩阵
一、简述在对图像进行处理时经常用到矩阵操作,包括sobel边缘检测、中值滤波、形态学等。本篇博客介绍一下用两个RAM生成3x3矩阵的方法。二、实现方法1.设计line_shift模块用于对三行数据进行寄存;2.设计一个产生3x3矩阵的模块。三、实现过程1.line_shift_RAM_24bit通过时钟
- 2024-03-16LeetCode题练习与总结:有效的数独
一、题目请你判断一个 9x9的数独是否有效。只需要根据以下规则,验证已经填入的数字是否有效即可。数字 1-9 在每一行只能出现一次。数字 1-9 在每一列只能出现一次。数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。(请参考示例图)注意:一个有效的数独(
- 2023-07-19完善1x1卷积方案
完善1x1卷积方案1x1的卷积和3x3的卷积有什么区别?1x1卷积是一种特殊的卷积操作,它只对输入数据的每个像素点进行一次乘法和累加,而不需要构造3x3的矩阵。这样可以减少计算量和内存消耗,同时也可以改变输入数据的通道数,实现特征融合或降维。3x3卷积则是一种常见的卷积操作,它需要对
- 2023-06-042023_6_2
昨天忘记保存了,痛失笔记https://blog.csdn.net/zhaohongfei_358/article/details/122797190标量、向量和张量之间的区别:https://blog.csdn.net/weixin_44010756/article/details/119940429标量:一个单独的数向量:一列数,张量:给予向量和矩阵的推广,标量可视为零阶张量,矢量是一阶
- 2023-05-04HJ44 Sudoku 数独 ”思维 搜索“
数独要求:在横、竖、3x3矩阵内0-9不可重复出现重点思路实现方法是,填入一个数后下一步推算基于前面已经填好的数值的新矩阵。相当于在这一过程中不断更新初始值用于下一步计算。递归穷举,从第一个空开始填;再更新矩阵填下一个值,一直到最后一个空填完。回溯:查错花最多时间在:回溯没
- 2023-03-18NAS-bench-101
0.摘要神经网络搜索近年来取得进步巨大,但是由于其需要巨大的计算资源,导致很难去复现实验。本文目标是通过引入NAS-Bench-101的方法来缓解以上问题。在NAS-Bench-101中,设
- 2023-01-11 RepVGG
1.RepVGG参考:RepVGG网络简介BN详解RepVGG在训练和推理的时候采用不同的网络结构,从而加速网络的推理速度。RepVGG的主要内容是在推理阶段执行Structuralre-parameteriz
- 2022-12-31VGG中堆叠多个3x3卷积核的说明
在VGG中,使用了3个3x3卷积核来代替7x7卷积核,使用了2个3x3卷积核来代替5x5卷积核,这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下,提升了网络的深度。3x3卷积的作用:https:/
- 2022-12-07解读2-YOLOV7
转载:原文链接:https://blog.csdn.net/qq128252/article/details/126673493前言继美团发布YOLOV6之后,YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。YOLOV7主要的贡献在于:1.模型重参数化Y
- 2022-10-14m16
图像分割(语义分割是像素分类,实例分割还要分类后区分不同个体)【unet】本质是像素点的多分类,深度不深,用于检测小物体,如细胞,下图灰色箭头表示跳跃连接skip-connection,通过