一、简述在学术界，大多围绕着如何提高视觉任务的SOTA进行研究，但在工业界，一个良好的模型如何移植到计算能力不足的移动设备上才是重点考虑的问题。ShuffleNet是由旷视研究院于2018年发表在CVPR上的一篇文章。AI四小龙之一的旷视，多次在顶级会议（如CVPR、ECCV、ICCV）上发表文章。ShuffleNet的第一作者 Xiangyu Zhang 张祥雨 也是里程碑式神经网络ResNet

想必对于深度学习或多或少学过的童鞋们一定知道激活函数，本文就详细介绍以下为什么深度学习模型需要激活函数，激活函数的种类都有哪些，我们又该如何正确选择激活函数。∗∗本文很重要∗∗**本文很重要**∗∗本文很重要∗∗...

CNN作为计算机视觉领域的主流方法，已经诞生了诸多优秀模型（AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等），每个模型的优点之前都有介绍。DenseNet的作者是Zhuang Liu（清华大学）、Gao Huang和Kilian Q.Weinberger（康奈尔大学）、Laurens van der Maaten（脸书研究员），论文斩获CVPR 2017最佳论文！论文链接：Densel

我们在做图像处理的时候，如果需要修改图像的后缀名称，可以通过鼠标????️右击重命名操作！如果图像数量过多呢？例如几百几千甚至几万几十万张图像呢？我们肯定不会手动一个个修改后缀。这时，就要利用编程语言进行批处理操作，用计算机运算他不香吗？✨我们只需要一个python的库os就能完成。import osimg_path = "C:\\Users\\Lenovo\\Desktop\\5\\"# 图片所

什么是形态学梯度形态学梯度能描述图像亮度变化的剧烈程度，我们可以使用形态学梯度突出物体边缘。常见的几种梯度：- 基本梯度：膨胀后的图像减腐蚀后的图像；- 内部梯度：原图减腐蚀后的图像；- 外部梯度：膨胀后的图像减原图；- 方向梯度：使用X方向与Y方向的直线作为结构元素之后得到的图像梯度。我们常说的形态学梯度一般指基本梯度。

简单插入排序是排序算法系列的第五个要介绍的算法！简单插入排序既属于比较类排序也属于内部排序。一、算法原理1. 算法原理插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法，属于插入排序的一种。插入排序的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。2. 算法步骤步骤一：从序列的第一个元素开始，将该元素视为已被排序的序列（目前该序列中仅包含一

数据集是深度学习的基础，深度学习模型的好坏与数据集有着直接关联，这里给出一些搜索数据集的优秀网站，记得要一键三连哦！！1. CV Datasets on the web一个非常全的数据集总结网站，里面包含了目标检测、目标分类、目标识别、目标跟踪、语义分割、人体姿态数据集等。2. Yet Another Computer Vision Index To Datasets (YACVID)全，啥都有

目录😺一、数据集获取😺二、定义LeNet-5😺三、编译并训练😺四、测试模型😺五、预测结果可视化😺六、建立混淆矩阵😺附录：完整程序当我们学习了LeNet-5网络和MNIST数据集之后，就要将经典网络用于实战中了！文末附完整程序！😺一、数据集获取"""数据集获取"""def get_mnist_dat.

话不多说，直接看代码！import cv2import osimport numpy as npdef read_path(file_pathname):for filename in os.listdir(file_pathname):# 遍历文件夹内的所有图片print(filename)# 打印图片名称a = 44

SIFTSIFTSIFT本文侧重于如何使用Python语言实现SIFT算法一、什么是SIFT算法  SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。二、准备工作2.1 实验设备  本文在Windows10系统上，使用pycharm软件完成