1.常规PCNN，采用kin的连接权矩阵，并固定参数beta = 0.2 alph = 0.22 Ve = 50周期为15初次迭代，图像信息熵最大，但效果不是最好的，在周期临界位置的不同迭代次数有不同的分割效果，第11次迭代效果最好。因此通过信息熵来确定图像迭代次数的算法应对信息熵进行改进n = 0 &n
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2024-03-06 12:33:59
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FPGA项目：之DDS信号发生器（概括介绍了FPGA设计DDS信号发生器） （项目中部分参考了网上FPGA程序设计）B站对应讲解视频链接DDS 基本原理 DDS(Direct Digital Synthesizer)即数字合成器，是一种新型的频率合成技术，具有相对带宽大，频率转换时间短、分辨率高和相位连续性好等优点，广泛应用于通信领域。DDS 的基本结构图如图所示。 图1 DDS基本结构图 其中相
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2024-10-29 08:37:06
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要想学会打字，学会更快速准确的打字方法，那么电脑键盘指法练习是作为使用电脑的基本功，在初期养成正确的键盘指法十分重要，很多朋友由于初期没有养成正确键盘指法的习惯，导致后期习惯了错误的键盘指法，要更正已经相当困难了，掌握正确的键盘指法，对于后期快速打字操作十分必要，下面将教大家如何正确的做到键盘指法。键盘指法图：先按照下图***键盘指法图***基本手位方式摆放手指，***左右手食指分别在F,J键上可
文章目录一、超参数问题11、超参数：2、如何寻找好的超参数？二、超参数问题2综上所述三、超参数问题3搜索明可夫斯基距离相应的p;更多关于距离的定义：欧拉距离曼哈顿距离进一步推广可以发现其中有一定一致性明可夫斯基距离：（此时我们获得了一个新的超参数，这个超参数就是p）其他也有用相似度代替计算距离的方式：四、超参数问题4一、超参数问题11、超参数：在运行机器算法之前需要指定的参数，knn算法里面的k就
# 实现pcnn医学图像融合代码python教程
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载并安装必要的库 |
| 2 | 加载医学图像数据 |
| 3 | 实现图像融合算法 |
| 4 | 显示融合后的图像 |
## 操作步骤
### 步骤1：下载并安装必要的库
首先，我们需要安装一些必要的库来实现pcnn医学图像融合代码python。我们可以使
原创
2024-06-23 04:59:18
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PCN(Point Completion Network)Abstractlearning-based approach for shape completion(基于学习的方法)raw point cloud,PCN directly operates on raw point clouds without any structural assumption(直接作用于原始的点云上)AE des
paper：: Real-Time Rotation-Invariant Face Detection with Progressive Calibration Networks（基于渐进校准网络的实时旋转不变人脸检测）link：PCN papercode：https://github.com/Jack-CV/PCN-FaceDetection摘要旋转不变人脸检测当前面临的问题：
检测在平面
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2024-07-20 07:21:04
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这篇介绍一下损失函数在医学图像分割问题中的应用。1. 损失函数在医学图像分割中的应用上一篇文章中我们讨论了标准的交叉熵损失函数及其加权版本，这些损失函数也都广泛应用在医学图像分割问题中。但是针对大背景中的小前景对象分割问题（常见于医学图像，典型的类别不平衡），基于重叠度的损失函数（例如Dice Loss），优化效果要好于原始的交叉熵损失函数。医学图像种类丰富，具体的分割问题可以加入先验知识来提高优
Pan-GAN: An unsupervised pan-sharpening method for remote sensing image fusion（Pan-GAN: 一种用于遥感图像融合的无监督pan-锐化方法）遥感图像融合中的Pan-sharpening（泛锐化）是指通过融合全色图像和低分辨率的多光谱图像来获得高分辨率的多光谱图像。 最近，基于卷积神经网络 (CNN) 的泛锐化方法已经
概述该系列主要是复现一些经典的网络结构与顶会论文的网络结构，我一开始看论文，以为看到网络结构和了解结构原理后，就完全学到了这篇论文的精髓，谁知，等到自己想要用这个网络结构时，无法打通理解与代码复现的这一步，这就导致我在科研或者工作时的束手无措，因此，我就决定探究如何将一篇论文中的结构和论文中的公式用代码的形式复现出来。 深度学习框架：tensorflow2.0 ，numpy。 语言：python。
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2024-03-22 19:17:27
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PCN的结构模型 PCN的技术支柱有3个，一是数字无线入网技术；二是扩展频谱通信技术；三是以光纤为基础的智能通信网。 数字无线入网技术通过GSM、D-AMPS等系统的研究，各项关键技术均已解决。扩展频谱通信技术目前引起人们最大兴趣的是码分多址（CDMA）技术。它 除了拥有扩展频谱通信技术固有的一些优点外，如抗干扰性好，信息隐蔽，信息保密等，最大的优点是因为CDMA比现行的技术如时分多址有更大的容量
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2024-03-17 13:55:46
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function Fused=Dual_PCNN(Ahigh,Bhigh,Abeta,Bbeta) SF_Ahigh =SF(abs(Ahigh)); SF_Bhigh = SF(abs(Bhigh)); [p1,q1]=size(Ahigh); [p2,q2]=size(Bhigh); if(p1~=p2||q1~=q2) error('The size of image A
原创
2014-03-12 16:48:00
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最近在做深度学习的目标检测方向，评价指标涉及mAP，Precision，Recall等指标。真可谓 剪不断，理还乱索性总结了下机器学习和深度学习常见的评价指标，包括有真阳性率 True Positive(TP)、 假阳性率 False Positive(FP)、 真阴性率 True Negative(TN)、 假阴性率 Fause Negative(FN)、 总体精度 Overall Accur
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2024-08-27 14:28:56
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文章目录kNN 分类器一、算法概述二、算法介绍1. 距离计算2. K值选择三、KNN特点四、代码分析1. 流程2. 完整代码3. 运行截图总结 kNN 分类器一、算法概述KNN 可以说是最简单的分类算法之一, 同时, 它也是最常用的分类算法之一. 注意 KNN 算法是有监督学习中的分类算法, 它看起来和另一个机器学习算法 Kmeans 有点像（ Kmeans 是无监督学习算法）, 但却是有本质区
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2024-10-17 10:15:39
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文章目录1 概述2 模型介绍2.1 输入2.2 Feature extraction2.3 Sequence modeling2.4 Transcription2.4.1 训练部分2.4.2 预测部分3 模型效果参考资料 1 概述CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network)是2015年华科的白翔老师团队提出的，直至今日，仍旧是文本识别领域最常用也最好用
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2024-03-24 11:39:47
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%------Pulse Coupled Neural Network----------- %------名称：脉冲耦合神经网络（PCNN） function H = PCNN2(I) I = imread('BanLanGen.png'); figure,imshow(I);title('原始图像');th = grayt
原创
2015-04-21 12:44:36
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背景关系抽取是信息抽取的基本任务之一，对于知识库的构建以及文本的理解十分重要，在自然语言处理的一些任务，如问答，文本理解等得到了广泛的应用。这里介绍的关系抽取主要指的是实体之间的关系抽取，实体是之前NER任务中介绍的概念。实体之间可能存在各式各样的关系，关系抽取就是通过自动识别实体之间具有的某种语义关系。有的实体之间可能有多种关系，例如“徐峥自导自演了《人在囧途》”，那么徐峥 和 《人在囧途》 之
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2023-10-25 17:11:14
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Deep Neural Network（DNN）模型是基本的深度学习框架；（一）神经元计算模型（感知机模型）1.计算公式：2.常见响应函数(非线性函数)：（1）logistic/sigmoid function：（2）tanh function：（3）step/binary function：（4）rectifier function：其中analytic function是rectifier f
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2024-03-25 17:24:55
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1.数据拟合用途：反应数据变化规律，解释数据；根据数据做出预测、判断，给决策者提供重要的依据需要解决的问题：1、选择什么类型的函数Φ()作为拟合函数（也即数学模型）2、对于选定的拟合函数，如何确定拟合函数中的参数常见的拟合函数：线性函数、多项式函数、指数函数、三角函数模型介绍：1、线性拟合（线性模型）函数：y=a+bx差异（残差）：|a+bx-y| 总误差： 为操作方便，常常求
