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目标检测简介

1.计算机视觉与目标检测联系2.传统目标检测3.深度学习目标检测4.深度学习目标检测实现步骤

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#目标检测#计算机视觉#深度学习
matlab里BP神经网络实现实例2汽油辛烷值预测

针对采集得到的60组汽油样品,利用傅里吐近红外变换光谱仪对其进行扫描,扫描范围900~1700nm,扫描间隔2nm,每个样品的光谱曲线共含401个波长点孑样品的近红外光谱曲线如图25-3所示。同时,利用传统实验室检测方法测定其辛烷值含量。现要求利用BP及RBF神经网络分别建立汽油样品近红外光谱及其辛烷值间的数学模型,并对模型的性能进行评价。

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#matlab#神经网络#机器学习
MATLAB形态学的基本运算膨胀和腐蚀(开、闭运算)

二值图像进行膨胀处理,灰度图像进行膨胀处理,二值图像进行腐蚀处理,对灰度图像进行腐蚀,图像的开运算,开启和闭合结合起来构成形态学噪声滤除器对图像进行除噪,

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#matlab#图像处理#计算机视觉
卷积神经网络CNN之ZF Net网络模型详解(理论篇)

卷积神经网络CNN之ZF Net网络模型详解(理论篇)1.背景2. ZF Net模型结构3. 改进优缺点名字命名的,Matthew D.Zeiler 和 Rob Fergus 论文名:Visualizing and Understanding Convolutional N,多通道卷积核卷积计算

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#cnn#网络#深度学习
BP神经网络实现实例1曲线拟合

曲线拟合**(curve fitting)是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据,并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。用BP神经网络拟合给出的点的曲线,10个点分别为(0,3)、(1,1)、(2,2)、(3,4)、(4,6)、(5,5)、(6,2)、(7,1)、(8,6)、(9,8)、(10,9)

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#神经网络#机器学习#深度学习
卷积神经网络CNN进步史之分类领域小论文文章总结帮助初学者找文献

卷积神经网络分类领域的重要参考文献,CNN从不同角度和方面的分类方法和发展趋势

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#cnn#分类#深度学习
机器学习数据降维方法

数据降维的核心作用是通过减少数据的维度(特征数量),同时尽可能保留关键信息,从而解决高维数据带来的问题。

#机器学习#人工智能#数据分析
Chat GPT是什么?初学怎么使用Chat GPT?

1.Chat GPT介绍(帮写文章翻译、摘要、问答、对话、写作等)2.Chat GPT注册

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#人工智能#深度学习#自然语言处理
深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明(超详细理论篇)

YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,它创新性地将目标检测转化为单次前向传播的回归问题,通过单一神经网络同时预测目标边界框和类别概率,极大提升了检测速度。YOLO v1将输入图像划分为S×S网格,每个网格预测B个边界框、置信度及C个类别概率。其网络架构包含24个卷积层和2个全连接层,损失函数由边界框坐标误差、置信度误差和分类误差组成,通过权重因子平衡各任务贡献。训

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#深度学习#目标检测
机器学习有监督学习sklearn实战二:六种算法对鸢尾花(Iris)数据集进行分类和特征可视化

项目的主要环节:从数据探索、预处理、模型训练与比较,到结果分析和可视化,是一个标准的分类问题解决方案模板。针对鸢尾花数据集的特点,通过多种可视化手段和模型比较方法,全面评估了不同算法的性能表现。

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#机器学习#算法#学习
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