首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

卷积神经网络及其在图像处理中的应用

ax,y a_{x,y} 代表在输入层的 x,y x,y处的输入激励。 这就意味着第一个隐藏层中的所有神经元都检测在图像的不同位置处的同一个特征。...为了做图像识别,通常需要不止一个的特征映射,因此一个完整的卷积层包含若干个不同的特征映射。下图中是个三个特征映射的例子。 在实际应用中CNN可能使用更多的甚至几十个特征映射。...Theano可以在GPU上运行,因此可大大缩短训练过程所需要的时间。CNN的代码在network3.py文件中。...可以试一下包含一个卷积层,一个池化层,和一个额外全连接层的结构,如下图 在这个结构中,这样理解:卷积层和池化层学习输入图像中的局部空间结构,而后面的全连接层的作用是在一个更加抽象的层次上学习...第一层中训练得到的96个卷积核如上图所示。前48个是在第一个GPU上学习到的,后48个是在第二个GPU上学习到的。

2.3K20

图神经网络及其在视觉医学图像中的应用

但它在CV和医学图像分析中也有被用到,本文主要是针对GNN的原理及其在这两方面的应用简单做个分享,主要是由之前在组会上分享过的PPT内容整理而成。...03 GNN在图像处理领域的应用 GNN主要是引用在一些存在复杂关系的场景中,比如推荐系统,社交网络,分子结构等,在CV中并不主流。...根据图的构建方式,下面要介绍的工作大致可分为两大类: GNN在图像分类中的应用 GNN在分割/重建中的应用 3.1....这篇文章的另一个创新点是在GAT中引入了不确定性,因为每个slice的信息量及其对整个volume分类的贡献度是不一样的,在GAT学习的过程中引入不确定性有助于提升分类精度。...Graph的优势是对关系的建模,在图像处理中要应用GNN,最关键的还是graph怎么构建。

1.6K10
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    扩展的多曝光图像合成算法及其在单幅图像增强中的应用。

    在拉普拉斯金字塔在多图HDR算法中的应用以及多曝光图像的融合算法简介一文中提高的Exposure Fusion算法,是一种非常优秀的多曝光图片合成算法,对于大部分测试图都能获取到较为满意的结果,但是也存在着两个局限性...在IPOL网站中,有对这两篇文章的详细资料和在线测试程序,详见: http://www.ipol.im/pub/art/2019/278/      Extended Exposure Fusion...一、Extended Exposure Fusion  这个文章虽然篇幅有十几页,但是实际上核心的东西就是一个:无中生有,即我们从原始的图像数据序列中fu在继续创造更多的图像,然后利用Exposure...新创建的M个图像的生产方法如下:    对于序列 中的每一个值,我们计算一个参数:            作为需要压缩的动态的范围的中心,当原始的像素值t在 范围内时,线性映射,即t不变化,当不在此范围时...有了这些曲线,在原有图像的基础上进行映射得到一个序列的图像,然后再用Exposure Fusion就可以了。

    71920

    Unity & EasyDL 图像分割 - 识别图像中主体及其位置

    EasyGL图像分割介绍: 创建应用: 1.进入百度AI开放平台打开控制台: 2.在左上角打开产品服务列表,找到EasyDL零门槛AI开放平台: 3.打开EasyGL图像: 4.在公有云部署-应用列表中创建一个应用...: 5.创建完成后获取到AppID、API Key、Secret Key: 创建模型: 1.进入EasyGL图像分割: 2.创建模型: 3.创建数据集: 4.数据导入: 上传图片,图片的数量尽量多些...导入完成后查看并标注: 框选目标所在范围: 添加标签并为框选的目标设置标签: 设置完成后保存当前标注: 5.训练模型:(开始训练后需要等待一定时间) 6.发布模型: 发布完成后,拿到接口地址,来到Unity中,...,它是包含EasyDL的API内容的: 有了SDK后,放入Unity中的Plugins文件夹中,封装调用函数,只需要将检测图片的字节数据作为参数,其中appID、apiKey、secretKey...是在上面创建应用时获取到的,url是发布模型时获取到的: using System; using UnityEngine; /// /// 图像分割 /// public

    79910

    在Python中实现线性查找

    如果找到该项,则返回其索引;否则,可以返回null或你认为在数组中不存在的任何其他值。 下面是在Python中执行线性查找算法的基本步骤: 1.在数组的第一个索引(索引0)处查找输入项。...4.移动到数组中的下一个索引并转至步骤2。 5.停止算法。 试运行线性查找算法 在Python中实现线性查找算法之前,让我们试着通过一个示例逐步了解线性查找算法的逻辑。...在Python中实现线性查找算法 由于线性查找算法的逻辑非常简单,因此在Python中实现线性查找算法也同样简单。我们创建了一个for循环,该循环遍历输入数组。...图1 下面是线性查找算法的函数实现。以下脚本中的函数lin_search()接受输入数组和要查找的项作为其参数。 在该函数内部,for循环遍历输入数组的所有项。...显然,线性查找算法并不是查找元素在列表中位置的最有效方法,但学习如何编程线性查找的逻辑在Python或任何其他编程语言中仍然是一项有用的技能。

    3.2K40

    在排序数组中查找数字

    在排序数组中查找数字 题目1:数字在排序数组中出现的次数 统计一个数字在排序数组中出现的次数。例如,输入排序数组{1,2,3,3,3,3,4,5}和数字3,由于3出现了4次,因此输出4....思路: 2分查找数组中的第一个k: 1. 如果中间数字大于k,那么k只可能出现在前半段 2. 如果中间数字小于k,那么k只可能出现在后半段 3....一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的,并且每个数字都在范围0~n-1之内。在范围0~n-1内的n个数字中有且仅有一个数字不在该数组中,请找出这个数字。...如果中间元素的值与下标相等,则查找右边。 2. 如果中间元素的值与下标不相等,并且前面一个元素的下标与值正好相等,则这个下标就是数组中缺失的数字。 3....如果中间元素的值与下标不相等,并且前面一个元素的下标与值也不相等,怎查找左边。 参考代码: root@gt:/home/git/Code# .

    3.7K20

    KubeEdge及其在MEC中的作用

    它提供了基础架构支持,以支持在边缘节点上部署和编排云原生服务,以及边缘与云之间元数据的同步。 KubeEdge旨在应对边缘计算中的以下三个主要挑战: 云与边缘之间的网络可靠性。...KubeEdge在云侧具有控制平面,在边缘侧具有worker节点。可以从云侧到边缘侧进行统一的容器应用编排。...KubeEdge支持对远程边缘节点及其上运行的应用程序进行“集中管理”。这是主要的远程管理功能。 展望未来,KubeEdge项目团队将包括新功能,例如边缘上的边缘到边缘通信和数据分析框架。...在更靠近最终用户的边缘节点上而不是在云上运行的应用程序或服务可以享受到更低的延迟, 以增强用户体验。...支持: 手机图像识别推理训练中的ML卸载 自动语音识别(ASR)现场操作 生产线体缺陷检测等应用场景。

    1.6K20

    Rdfind - 在Linux中查找重复文件

    在本文中将介绍rdfind命令工具在linux中查找和删除重复的文件,使用之前请先在测试环境跑通并对测试环境进行严格的测试,测试通过之后再在生产环境进行操作,以免造成重要文件的丢失,数据是无价的。...Rdfind来自冗余数据查找,用于在多个目录或者多个文件中查找重复的文件,它使用校对和并根据文件查找重复项不仅包含名称。 Rdfind使用算法对文件进行分类,并检测那些是重复文件,那些是文件副本。...ds Image]# drfind /Image/ [root@ds Image]# Rdfind 命令将扫描 /Image 目录,并将结果存储到当前工作目录下一个名为 results.txt 的文件中。...你可以在 results.txt 文件中看到可能是重复文件的名字。 通过检查 results.txt 文件,你可以很容易的找到那些重复文件。如果愿意你可以手动的删除它们。

    5.3K60

    在Excel公式中嵌入查找表

    标签:Excel公式 通常,我们会在工作表中放置查找表,然后使用公式在该表中查找相对应的值。然而,这也存在风险,就是用户可能会在删除行时无意识地将查找表中的内容也删除,从而导致查找错误。...如下图1所示,将查找表放置在列AA和列BB中。 图1 如下图2所示,在查找表中查找列A中的值并返回相应的结果。...图2 此时,如果我们删除行,而这些删除的行刚好在查找表数据所在的行,那么就破坏了查找表。那么,该怎么避免这种情况呢? 一种解决方法是在另一个工作表中放置查找表,然后隐藏该工作表。...然而,如果查找表的数据不多,正如上文示例中那样,那么可以将查找表嵌入到公式中。 如下图3所示,选择公式中代表查找表所在单元格区域的字符。...如果不好理解,你可以直接将其复制到工作表中。 按Ctrl+C键复制花括号内容后,在工作表中选择5行2列区域,输入=号,按Ctrl+V键,再按Ctrl+Shift+Enter组合键,结果如下图6所示。

    27230

    距离及其在机器学习中应用

    然而,在机器学习中,还有对距离的其他定义方式。 曼哈顿距离 曼哈顿距离(Manhattan Distance),也称出租车距离或城市街区距离。...在如此布局的街道上,从一点到另外一点,不论怎么走,距离都是一样的,观察下图中的标记。如果从点出发,到点,可以有多种路径,例如: ,长度为8个单位 ,长度为8个单位 ,长度为8个单位 ?...例如在中的两个向量,它们之间的切比雪夫距离为: 切比雪夫距离的另外一种等价表达方式是: 闵可夫斯基距离 从数学角度来看,将签署三个距离定义一般化,就是闵可夫斯基距离(Minkowski Distance...在科学计算中,我们常常使用SciPy提供的函数。...在机器学习中,如果要度量“相似度”,可以使用某种类型的距离。例如,在k近邻分类算法中,通过计算测试实例与训练实例之间的距离,以确定该测试实例属于哪一个类别。

    1.1K20

    使用 Ruby 或 Python 在文件中查找

    对于经常使用爬虫的我来说,在大多数文本编辑器都会有“在文件中查找”功能,主要是方便快捷的查找自己说需要的内容,那我有咩有可能用Ruby 或 Python实现类似的查找功能?这些功能又能怎么实现?...问题背景许多流行的文本编辑器都具有“在文件中查找”功能,该功能可以在一个对话框中打开,其中包含以下选项:查找: 指定要查找的文本。文件筛选器: 指定要搜索的文件类型。开始位置: 指定要开始搜索的目录。...解决方案Python以下代码提供了在指定目录中搜索特定文本的 Python 脚本示例:import osimport re​def find_in_files(search_text, file_filter...file_filter, start_dir, report_filenames, regex_search)​for result in results: print(result)Ruby以下代码提供了在指定目录中搜索特定文本的...上面就是两种语实现在文件中查找的具体代码,其实看着也不算太复杂,只要好好的去琢磨,遇到的问题也都轻而易举的解决,如果在使用中有任何问题,可以留言讨论。

    9910

    在Python中执行二分查找

    标签:Python,二分查找 本文将展示二分查找算法的工作原理,并提供完整的示例代码,帮助你在Python中执行自己的二分查找。...什么是二分查找算法 二分查找算法,也称为对数查找或半间隔查找,是一种在排序数组中查找项目位置/索引的查找算法。之所以被称为二分查找算法,是因为它在查找项目位置时将数组分为两部分。...需要注意的是,在使用二分查找算法查找数组中的项目之前,数组或列表必须按升序排序。 下面是一个例子。假设要在初始化已排序的nums列表中查找整数15。...二分查找算法在Python中的实现 下面是在Python中实现自己的二分查找算法需要执行的步骤: 1.初始化三个变量:开始索引、结束索引和中间索引。...下面的脚本在Python中实现了二分查找算法。该脚本在nums列表中查找项目15。

    2.4K40

    关于在vim中的查找和替换

    1,查找 在normal模式下按下/即可进入查找模式,输入要查找的字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个,按下N查找上一个。...2,大小写敏感查找 在查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找,\C表示大小写敏感查找。例如: /foo\c 将会查找所有的"foo","FOO","Foo"等字符串。...例如当前为foo, 可以匹配foo bar中的foo,但不可匹配foobar中的foo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词的字符序列,每次出现前后字符无要求。...即foo bar和foobar中的foo均可被匹配到。 5,查找与替换 :s(substitute)命令用来查找和替换字符串。...^E与^Y是光标移动快捷键,参考: Vim中如何快速进行光标移 大小写敏感查找 在查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找,\C表示大小写敏感查找。

    25.7K40

    线性卷积积分及其在图像增强和特效方面的应用

    我们可以认为他一次沿着流线走1/3像素的距离,因此,我们这里取Step = 0.33333f,接着,我们的流线的起点就是要计算的当前点的坐标,按照当前点的矢量方向或反矢量方向前进1/3像素,因为这个算法中我们要求...Vector变量在使用之前必须是归一化的,所以X和Y坐标各自乘以Step也就可以了。...另外,无论是原始的代码,还是改动后的,其实取样这一块都可以进一步加以改进,可以看到,取矢量值时我们得到的矢量坐标是浮点数,在基点图中取样的坐标点也是浮点数,而我们都直接把他们取整后在计算坐标的,如果不考虑耗时...在原始代码里,有p_LUT0及p_LUT1两个查找表,并且是线性的,所以在这里其实是毫无作用的,但是这说明作者还是想到了,这个积分可以不是普通的均值积分,也可以是类似高斯这种权重随流线距离起点距离成反比的样式的啊...图像增强 ?

    1.1K40
    领券