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深度学习相关面试题

1.CNN的特点以及优势改变全连接为局部连接,这是由于图片的特殊性造成的(图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的),通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征(多卷积核)。CNN使用范围是具有局部空间相关性的数据,比如图像,自然语言,语音1.局部连接:可以提取局部特征。2.权值共享:减少参数数量,因此降低训练难度(空间、时间消耗都少了)。3.可以完

libtorch ITK 部署 nnUNetV2 模型

PyTorch 原生模型只能在 Python 环境使用,而 libtorch 需要的是经过 TorchScript 转换的模型文件。PyTorch 和 libtorch 在内部实现和数据结构上高度相关,版本不一致会导致二进制不兼容,模型加载失败或推理异常。• C++ 端通过加载 TorchScript 模型,无需依赖 Python 环境,实现高效推理。确认 CUDA 和驱动版本匹配,使用支持 CU

#开发语言
2021-01-01CUDA编程之快速入门

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大。本文章将通过以下五个方

黑夜也能五颜六色,用深度学习实现全彩夜视系统

加州大学欧文分校的这项研究,让我们更期待未来更先进的彩色夜视仪。其实是很容易想到的图像增强手段,在一些军事大片中,士兵头戴夜视仪搜索前进似乎是少不了的场景。使用红外光在黑夜中观察的夜视系统通常将视物渲染成单色图像。图源:flir.com不过,在最近的一项研究中,加州大学欧文分校的科学家们借助深度学习 AI 技术设计了一新方法,有了这种方法,红外视觉有助于在无光条件下看到场景中的可见颜色。研究共同一

#开发语言
Keras数据增强并保存到本地

当需要对指定文件夹下的图片进行数据增广时,使用keras的ImageDataGenerator类的flow_from_directory()方法可快速的实现1.首先实例化ImageDataGenerator对象以自己想要的属性img_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,sam

【深度学习网络如何提高泛化性的自我理解】

深度学习网络如何提高泛化性的自我理解:1. 采用dropout;2. 使用L1和L2正则化;L1是权重和的绝对值作为惩罚项,目的是提高减小权重,提高网络稀疏性;L2是权重平方和然后平方根为惩罚项,目的是减小权重,抑制个别权重的影响;3. BN;BN主要是控制输入的分布,对其进行归一化然后拉伸和平移还原输入特征,这样可以让每一层的训练都从相似的起点出发,而对权重进行拉...

图像处理钢筋检测计数

在工地现场,对于进场的钢筋车,验收人员需要对车上的钢筋进行现场人工点根,确认数量后钢筋车才能完成进场卸货。目前现场采用人工计数的方式,如图1-1中所示:图1-1 钢筋点跟现场场景上述过程繁琐、消耗人力且速度很慢(一般一车钢筋需要半小时,一次进场盘点需数个小时)。针对上述问题,希望通过手机拍照->目标检测计数->人工修改少量误检的方式(如图1-2)智能、高效的完成此任务:主要难点:(Ma

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opencv3自定义卷积核大小实现中值滤波,双边滤波

直接上代码:#include <opencv2/opencv.hpp>#include <stdexcept>#include <iostream>#include <string>#include <sstream>#include <random>using namespace std;...

ICCV2021 | MIMO-UNet:重新思考CTF方案达成去模糊新高度AI算法与图像处理

AbstractCoarse-to-fine(CTF)策略已被广泛应用到图像去模糊领域,常规方法通常通过堆叠多尺度输入的子网络渐进提升提升输出图像的锐利度。比如DeepBlur、SRN所采用的处理策略。面向快速而精确的去模糊模型设计,我们对CTF策略进行了回顾并提出了一种多输入多输出UNet架构:MIMO-UNet。所提方案具有三个截然不同的特性:MIMO-UNet单编码器的多尺度图像输入设计缓解

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#算法#深度学习
YOLOV3算法详解

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#算法
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