练习内容为：1. 对于图像进行均值滤波和中值滤波； 2. 对于图像的第二个波段，进行灰度图自适应均衡化，输出为单波段影像； 3. 对于图像的第三个波段进行阈值处理和自适应阈值处理，输出为单波段影像； 4. 对于图像先进行二值化，再进行两种形态学处理。开运算：表示的是先进行腐蚀，再进行膨胀操作；闭运算：表示先进行膨胀操作，再进行腐蚀操作；输出均为单波段影像； 5. 对于图像进行90°、270°翻转，
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2023-10-12 21:50:24
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# 预训练transformer NLP 模型下载
在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域，Transformer 模型已经成为了当前最先进的模型之一。预训练的Transformer 模型在许多NLP任务中取得了令人瞩目的表现，比如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。本文将介绍如何下载和使用预训练的Transformer NLP 模型。
## 什
原创
2024-04-12 05:39:31
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昨天实现了一个简单的CNN网络。用了MNIST数据集，虽然看来对这个数据集用的很多，但是真正这个数据集是怎么在训练的时候被调用的，以及怎么把它换成自己的数据集都是一脸懵。直接附上链接：MNIST数据集解析作者给的代码是python2.x版本的，我用的python3.5，改了一些错误。import numpy as np
import struct
import os
import matplotl
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2024-08-23 14:29:17
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1.注意力机制意义：人类的注意力机制极大提高了信息处理的效率和准确性。公式： 1)自注意力机制 b都是在考虑了所有a的情况下生成的。以产生b1向量为例：1.在a这个序列中，找到与a1相关的其他向量 2.每个向量与a1关联的程度，我们用数值α表示那么这个数值如何计算的呢？计算的方式有很多种：我的理解：关联程度就相当于question（问题）与key(答案）的匹配程度&n
Stereo Image Super-Resolution Summary0. Network Architecture目前的model基本都由三部分构成：特征提取层：尽量以大的感受野提取图像特征cross-view information融合层重建层1. Method1.0 Stereo SRStereo SR1是第一个立体超分，不适用于第0节描述的三层架构。其主要由两部分构成：第一部分输入左视
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2024-09-24 14:04:27
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1tamingtransformer方法.比较接近原始transformer思路。2类似卷积的transformerblock.像卷积。
原创
2021-10-23 10:50:13
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# 实现"swin transformer 图像分类python代码实现"教程
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何使用Swin Transformer来实现图像分类任务的Python代码实现。在这个过程中，我会先为你展示整个流程的步骤，并为每个步骤提供详细的代码示例和解释。让我们开始吧！
## 整体流程步骤
以下是实现"swin transformer 图像分类"的整体流程步骤，可以用
原创
2024-07-14 09:42:04
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近年来，由于预训练模型（Pretrained Models， PTMs）的蓬勃发展，“预训练（pretrain）+微调（finetune）”成为了AI模型开发领域的标准范式。预训练模型的作用可想而知，它极大推进了AI的落地，让AI模型的开发从手工作坊模式走向工厂模式，快速适应AI市场的定制化需求。但它绝非一个空降神器，预训练的研究最早起源于迁移学习。迁移学习的核心思想，即运用已有的知识来学习新的知
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2023-10-09 14:54:38
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前端图片优化介绍随着前端页面越来越复杂，尤其是一些社区型的页面中，图片成了页面中不可或缺的资源，并且随着产品功能的叠加图片大小越来越多。以下是几个网站的图片所占的比重。由于图片是二进制文件，并不能像js、css、html那些源代码文件一样可以通过gzip压缩大大减小文件的大小。所以图片优化主要是选择合适的图片格式，在不降低图片质量的情况下去掉图片里的元数据信息。常用的一些优化方案目前图片优化使用比
很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1) 寻找更多的数据。(2) 充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。什么是数据增强？数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。比如上图，第 1 列是原图，后面 3 列是对第 1 列作一些随机的裁剪、旋转操作得来。每张图对于网络来说都是不
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2024-05-24 23:55:09
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图像增强的优劣评估主要采用主观方法。一般包括以下几种图像增强方法：
对比度增强 该方法按照一定规则逐点改变像素灰度，从而改变像素灰度范围，达到增强对比度的目的。若输入图像为f(x,y)，输出图像为g(x,y)，则对比度增强可以表示为： g(x,y)=T[f(x,y)] 其中T[.]表示输出像素灰度和对应的输入像素灰度之间的映射关系。该映射关系有以下几种
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2024-08-01 20:56:18
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深度学习要取得较好的学习效果，通常对样本数量有一定的要求，在模型的研发过程中可以借助imagenet（具有1000多万张图片）等现成的大型数据集进行训练。但是在解决实际问题中，样本往往因为收集困难，缺乏历史数据等原因造成短缺，数量较少。如何使用好手里有限的样本，进行充分利用，提升模型的泛化能力呢？除去模型及优化过程中的参数调节等原因，就样本本身，我们可以使用图像增强的方法。一、什么是图像增强简单的
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2024-04-26 12:41:02
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目录图像增强是什么？为什么要图像增强？图像增强的处理分类思维导图总览图像增强是什么？为什么要图像增强？是什么？图像增强是数字图像处理的基本内容之一，使图像的视觉效果发生变化， 某些特定信息得到增强。为什么？根据特定应用的需要突出图像中的某些特定信息，削弱不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使得处理后的图像对于这个特定应用来说比原始图像更加合适。图像增强的处理分类图像增强
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2024-03-06 17:35:36
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Topaz Gigapixel AI 5.5.2 win mac 汉化版 mac只有英文版 今天给大家带来一款超级强大的无损放大图片软件，在放大的同时还能够为你优化图片，真的不要太棒。这个软件的名字叫：Topaz Gigapixel AI，它能够适用于 Mac、windows10、windows7 系统，不管你用什么系统的电脑都能够下载使用，不过在 Mac 电脑上只能够使用英文版本，那么接下来我们
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2024-06-19 19:54:53
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如题
目录图像增强是什么？为什么要图像增强？图像增强的处理分类思维导图总览图像增强是什么？为什么要图像增强？是什么？图像增强是数字图像处理的基本内容之一，使图像的视觉效果发生变化， 某些特定信息得到增强。为什么？根据特定应用的需要突出图像中的某些特定信息，削弱不需要的信息，以达到扩大图像中不同物体特征之间的差别，使得处理后的图像对于这个特定应用
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2023-08-13 12:34:28
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去除噪声、
增强、
复原、
切割、
提取特征等处理的方法和技术。
其主要
目的
有三个方面：
提高图像的视感质量。如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。提取图像中所包括的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机
数字图像处理-图像增强总结图像增强技术：包括空域和频域两部分空间域图像增强直接对图像的像素本身进行操作空域图像增强分为点处理和邻域处理。点处理在像素 (x, y) 处 g(x, y) 的值仅取决于 f(x, y) 的值增强操作即为灰度级映射：s = E®输出图像的像素值 g(x, y) 仅与输入图像中位于 (x, y) 的像素 f(x, y) 有关邻域处理像素 (x, y) 的邻域定义为中心位于像
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2024-09-03 18:16:13
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优点： 1、通过非配对方式提供干净和朦胧的图像来训练网络 2、一个端到端网络，不依赖于大气散射模型参数的估计方法： 1、结合循环一致性和感知损失来增强 CycleGAN 公式 2、由于图像去雾都是低分辨率模型，应用双三次缩减获得低分辨率输出，利用拉普拉斯金字塔将输出图像放大到原始分辨率循环感知一致性损失 CycleGAN [37] 架构引入了循环一致性损失，它为未配对的图像到图像转换任务计算原始图
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2024-07-31 16:02:44
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常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
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2024-01-24 19:11:18
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图像增强是对图像的某些特征，如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化，以便于显示、观察或进一步分析与处理。通过对图像的特定加工，将被处理的图像转化为对具体应用来说视觉质量和效果更“好”或更“有用”的图像。 图像增强时候最基本最常用的图像处理技术，常用于其他图像处理的预处理阶段 空域图像增强空域图像增强是直接作用于
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2024-03-13 13:00:59
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