论文标题：Class-Aware Generative Adversarial Transformers for Medical Image Segmentation论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.10737论文代码：暂无摘要背景介绍：transformer在医学图像分析领域的建模长距离依赖方面取得了显着的进步。现存问题：当前基于transformer的模型具有几个
一 VIT原理介绍：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE（论文名称） transformer是NLP的首选模型，同时transformer可以应用于图像处理。vit的出现挑战了卷积神经网络在计算机视觉的地位，在足够多的数据上进行预训练，
图像识别实战(三)----DNN讲解及代码实现DNN-----Deep Neural Networks------深度神经网络代码实现class MyDNN(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self):
super(MyDNN,self).__init__()
self.hidden1 = Linear(100,65,act='relu')
self.hidd
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2024-08-07 10:57:41
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本文提出了一种新颖的用于局部图像特征匹配的方法。代替了传统的顺序执行图像特征检测，描述和匹配的步骤，本文提出首先在粗粒度上建立逐像素的密集匹配，然后在精粒度上完善精修匹配的算法。与使用cost volume搜索对应关系的稠密匹配方法相比，本文使用了Transformers中的使用自我和交叉注意力层(self and cross attention layers)来获取两个图像的特征描述符。Tran
吴恩达机器学习教程学习笔记 （16/16）
吴恩达教授（Andrew Ng）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。本笔记根据吴恩达的课程顺序，以每章内容作为节点进行记录。（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）
第十八章 应用实例：图片文字识别(Appli
整理 | 专知本文主要介绍了一些经典的用于图像识别的深度学习模型，包括AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet的网络结构及创新之处，并展示了其在ImageNet的图像分类效果。这些经典的模型其实在很多博文中早已被介绍过，作者的创新之处在于透过这些经典的模型，讨论未来图像识别的新方向，并提出图像识别无监督学习的趋势，并引出生成对抗网络，以及讨论了加速网络训练的
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2024-05-16 20:05:36
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为了留住和获得新客户，尤其是在电子商务领域，客户服务需要一流。已经有数以千计的电子商务平台，而且这个数字在未来只会增加。具有出色客户体验的平台将长期生存。问题是我们如何提供优质的客户服务？我们可以通过多种方式提升客户体验。让搜索引擎成为最先进的不仅会让客户满意，还会通过交叉销售增加销售额。有很多方法可以使用自然语言处理、深度学习等搜索引擎和推荐引擎。最新版本是图像处理。我们可以利用图像处理、深度学
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2024-01-11 11:36:16
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百度地图的android的API不像腾讯地图是下载一个库其他就能用了，而是需要用什么功能就去选择什么功能然后下载相应功能组好打包后的库。这样模块化的好处当然是有利于程序的拓展也能缩小app的大小。不过太多灵活容错也低了，比如我为实现定位的功能勾选下载了整套功能导入了工程文件，即下图的所有选项。最后发现官方代码里有
一、数据准备 首先要做一些数据准备方面的工作：一是把数据集切分为训练集和验证集， 二是转换为tfrecord 格式。在data_prepare／文件夹中提供了会用到的数据集和代码。首先要将自己的数据集切分为训练集和验证集，训练集用于训练模型， 验证集用来验证模型的准确率。这篇文章已经提供了一个实验用的卫星图片分类数据集，这个数据集一共6个类别， 见下表所示 在data_prepare
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2024-08-08 15:46:22
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图像显示和打印面临的一个问题是：图像的亮度和对比度能否充分突出关键部分。这里所指的“关键部分”在 CT 里的例子有软组织、骨头、脑组织、肺、腹部等等。技术问题： 显示器往往只有 8-bit， 而数据有 12- 至 16-bits。 如果将数据的 min 和 max 间 (dynamic range) 的之间转换到 8-bit
曾几何时，图像识别技术似乎还是很陌生的一个词，现在却已经越来越贴近人们的生活了。近些年比较经典的一个应用，就是谷歌和百度推出的识图功能，相信大家都已经有所体验；IT行业同事炒得火热的人脸识别，也是图像识别应用的一个典例；当然，现在的日常生活中也少不了网上购物中的识图，只要把想买的东西拿在某宝APP拍一下，就会立即搜索出此物品的种类和价格。 不过，这些厉害的功能究竟是怎么实现的呢？未来图像识别还会
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2024-02-04 12:35:50
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很多A/D转换器和仪器厂商常拿分辩率来忽悠人, 很多人的确上套, 即使专业人士也常常逃不过. 其实这两者的区别很大, 但有联系. 1, 精度是接近真实值的程度, 即绝对误差或相对误差的大小.精度做到0.01%极其难 2, 分辩率是量化刻度的细度大小,分辩率做到0.00001%不很难(如24位A/D,0.0000056%) 3, 概念理解： 例1:一把1米的软尺,有1000
来自ng的ml-003中 18_XVIII._Application_Example-_Photo_OCR这是ng2013年在coursera上最后的一课了。这一系列的几个视频还是相比前面有些难懂，。。。。。。ng说拿这个做例子有三个原因：一、演示如何将复杂的机器学习进行融合；二介绍下机器学习的type line和当你决定做某事的时候如何的利用资源；三、这个例子能够说明更多有趣的机器学习
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2024-04-16 12:55:24
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keras_cnn_实现人脸训练分类废话不多扯，直接进入正题吧！今天在训练自己分割出来的图片，感觉效果挺不错的，所以在这分享一下心得，望入门的同孩采纳。 1、首先使用python OpenCV库里面的人脸检测分类器把你需要训练的测试人脸图片给提取出来，这一步很重要，因为deep learn他也不是万能的，很多原始人脸图片有很多干扰因素，直接拿去做模型训练效果是非常low的。所以必须得做这一步。而
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2024-02-19 20:54:05
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手写数字识别系统编程技巧之前，我写过一篇文章Python实现手写识别系统。这个实际上是我最近完成的本科毕业论文的课题。本文就在那篇文章的基础上，总结当中的编程技巧，主要是图像处理和tkinter的编程。注意：本文写的编程技巧，仅针对之前的文章而言，并非是系统的讲解！1 图像处理编程技巧手写数字的预处理，我设计的系统中，包含了整形，灰度化和像素值的归一化。当然，我的论文课题重点不是图像处理，因此，这
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2024-05-16 13:31:56
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目录前言正文简单介绍产品介绍能力介绍ModelArts 实战 1. 进入 ModelArts 平台2. 准备工作3. 上传数据集4. 进入引导模式结尾前言ModelArts 是华为云搭建的面向开发者的一站式 AI 平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期
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2024-08-08 16:44:09
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文章目录我的环境：一、前期工作1. 设置 GPU2. 导入数据3. 数据可视化二、构建简单的CNN网络三、训练模型1. 设置超参数2. 编写训练函数3. 编写测试函数4. 正式训练四、结果可视化 我的环境：语言环境：Python 3.6.8编译器：jupyter notebook深度学习环境：
torch==0.13.1、cuda==11.3torchvision==1.12.1、cud
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2024-04-16 16:07:45
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计算机视觉之-ImageNet、Alexnet、VGGNet、RestNet模型结构一、ImageNet二、AlexNet网络2.1 AlexNet原理2.2 AlexNet实现三、VGGNet网络3.1 参考论文3.2 VGGNet原理3.3 VGGNet实现四、ResNet网络4.1 参考论文4.2 深度网络退化问题4.3 ResNet原理4.4 ResNet实现 一、ImageNetIma
Excel除了有计算、统计、排序等正统功能外，还有个和以上格格不入的另类功能，其作用相当于抓屏、还不是像PRintScreen按钮那样一把乱抓，而是允许你能通过鼠标进行选择，指哪抓哪，非常精确。在excel2007中：要找到这个功能还不太容易，可以直在自定义快速访问工具栏下拉列表中选择所有命令，找到照相机选项，点击添加按确定后就自动显示在工具栏最上角了，如果想要对表格中的某一部分照相，只需先选择它
文章目录1.基本概念1.1 为什么神经网络中深度网络的表现比广度网络表现好？1.2 推导BP算法1.3 什么是梯度消失和梯度爆炸？1.4 常用的激活函数有哪些？1.5 常用的参数更新方法有哪些？1.6 解决过拟合的方法？数据层面模型层面1.7 对卡在极小值的处理方法？1.8 为何使用Batch Normalization？1.9 学习的本质是什么？2.卷积神经网络2.1 1*1卷积核的作用有哪些
