插值算法对于缩放比例较小的情况是完全可以接受的，令人信服的。一般的，缩小0.5倍以上或放大3.0倍以下，对任何图像都是可以接受的。常用的插值方法有:最近邻插值法，双线性插值法，三次卷积插值法。1.最近邻插值法（Nearest Neighbor Interpolation） g(x
本篇博文来自博主Imageshop，打赏或想要查阅更多内容可以移步至Imageshop。转载自： 侵删 本文是在学习一文的基础上对算法的理解和重新整理，再次非常感谢原文作者的深入分析以及分享。 三次卷积插值的基础原理也是对取样点附近的领域像素按照某种权重分布计算加权的结果值，比起双线性的4个领域像素计算，三次卷积涉及到了16个领域像素，这也决定了其取样点位置不是对称的，同时耗时比双
# 实现 Python 灰度图三次卷积插值
## 引言
在计算机图像处理中，灰度图像卷积插值是一种常见的图像处理技术，可以通过对图像进行插值来改变图像的大小和分辨率。本文将介绍如何使用 Python 实现灰度图三次卷积插值的过程。
## 什么是灰度图三次卷积插值？
灰度图三次卷积插值是一种对图像进行放大或缩小的技术，它可以通过计算原始图像中的像素值，并根据相邻像素的灰度值进行插值，得到一个
原创
2024-02-04 06:10:31
138阅读
# Java实现三次卷积插值算法的探讨
在数字信号处理与图像处理领域，插值是一种重要的技术。它用于在已知数据点之间进行估算，从而生成新的数据点。三次卷积插值法是一种常见且效果良好的插值方法。本文将详细介绍什么是三次卷积插值法，并展示如何用Java实现这一算法，同时提供示例代码和可视化图表。
## 一、什么是三次卷积插值
三次卷积插值（Cubic Convolution Interpolati
【第三次作业】卷积神经网络 【第一部分】视频学习心得及问题总结 1.视频学习心得 卷积——通过在原始图像上平移来提取特征. 卷积核上所有作用点依次作用于原始像素点后（即乘起来），线性叠加的输出结果，即是最终卷积的输出，也是我们想要的结果，我们称为destination pixel. 卷积神经网络（C ...
转载
2021-10-17 21:45:00
113阅读
2评论
一.学习心得 此次视频学习主要介绍了卷积神经网络以及一些典型模型。 首先我们回顾了深度学习的三大步骤： 深度学习三部曲： 1、搭建神经网络 2、找到合适的损失函数：交叉熵损失、均方误差 3、找到合适的优化函数，更新参数：反向传播、随机梯度下降 之后我们了解了传统神经网络和卷积神经网络的不同，传统神经 ...
转载
2021-10-17 21:10:00
121阅读
2评论
第三次作业：卷积神经网络 0x00 绪论 卷积神经网络的应用 分类 检索 检测 分割 人脸识别 人脸表情识别 图像生成 图像风格转化 自动驾驶 传统神经网络vs卷积神经网络 深度学习三部曲 搭建神经网络结构 找到一个合适的损失函数 交叉熵损失（cross entropy loss）、均方误差（MSE ...
转载
2021-10-15 12:37:00
197阅读
2评论
一、视频心得及问题 姓名 心得 问题 唐晓培 卷积神经网络的基本应用包括分类、检索、检测、分割，现实生活中的实践有人脸识别、图像生成、图像风格转化、自动驾驶等；一个经典的卷积网络是由卷积层、池化层和全连接层交叉堆叠而成。卷积其实是两个实变函数的数学操作，即求内积的操作，一维卷积常用于计算信号的延迟积 ...
转载
2021-10-17 21:13:00
109阅读
2评论
写在前面本文简单介绍了几种常见的插值算法并附带了相应的python代码，本文公式使用latex编写，如有错误欢迎评论指出，如果谁知道如何修改latex字号也欢迎留言 关于一维、二维和多维插值三次卷积插值、拉格朗日两点插值（线性插值）、兰克索斯插值在二维插值时改变x和y方向的计算顺序不影响最终结果，这三个也是图像缩放插值时常用的插值算法，而其他插值在改变计算顺序时会产生明显差异，多维的情况
转载
2023-07-21 15:45:33
140阅读
心得：首先了解了卷积神经网络的应用方面，生活中无处比在。然后了解了损失函数用来衡量卷积函数的吻合度。也了解了传统神经网络和卷积神经网络和相同之处与不同之处，其实卷积就是对两个实变函数的一种数学操作，然后了解了卷积神经网络的五个典型结构，最后又简单了解了一下代码利用卷积神经网络完成图像分类的功能。 问 ...
转载
2021-10-17 20:08:00
73阅读
2评论
#视频心得 1.卷积神经网络与传统神经网络从结构上看都是层级结构，但由于图像数据处理方式（卷积，池化）差异使卷积神经网络的输出结果更加接近我们想要的结果。 2. 通过视频的学习，对于神经网络的认识还是不够的，对于AlexNet、ZFNet等结构还只是处于大体了解基本原理。关于如何合理地应用这些特殊 ...
转载
2021-10-17 15:34:00
1054阅读
2评论
一、MNIST 数据集分类 1.加载数据 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, ...
转载
2021-10-16 16:24:00
179阅读
2评论
第三次作业：卷积神经网络 0x00 绪论 卷积神经网络的应用 分类 检索 检测 分割 人脸识别 人脸表情识别 图像生成 图像风格转化 自动驾驶 传统神经网络vs卷积神经网络 深度学习三部曲 搭建神经网络结构 找到一个合适的损失函数 交叉熵损失（cross entropy loss）、均方误差（MSE ...
转载
2021-10-15 12:37:00
633阅读
2评论
CP会话通过三次握手来初始化。三次握手的目标是使数据段的发送和接收同步。同时也向其他主机表明其一次可接收的数据量（窗口大小），并建立逻辑连接。 这三次握手的过程可以简述如下： ●源主机发送一个同步标志位（SYN）置1的TCP数据段。此段中同时标明初始序号（Initial Sequence Number，ISN）。ISN是一个随时间变化的随机值。
转载
精选
2009-06-18 17:06:10
588阅读
# Java 三次的实现教程
在编程的世界中，了解如何使用Java来实现一些基本操作是非常重要的。今天，我们将通过例子实现一个简单的“Java三次”操作。这个例子将在以下几个步骤中完成：
| 步骤 | 描述 |
|------------|-------------------------------|
| 1. 创建项目 | 使用
在TCP连接的三次握手中，假设一个用户向服务器发送了SYN报文后突然死机或掉线，那么服务器在发出SYN+ACK应答报文后是无法收到客户端的ACK报文的（第三次握手无法完成），这种情况下服务器端一般会重试（再次发送SYN+ACK给客户端）并等待一段时间后丢弃这个未完成的连接，这段时间的长度我们称为SYN Timeout，一般来说这个时间是分钟的数量级（大约为30秒-2分钟）；一个用户出现异常导致服务
原创
2022-06-06 19:52:54
182阅读
转载
2023-06-06 15:45:01
128阅读
三次握手建立连接阐述：第一次握手：客户端要和服务端进行通信，首先要告知服务端一声，遂发出一个SYN=1的连接请求信号,”服务端哥哥，我想给你说说话”。第二次握手：当服务端接收到客户端的连接请求，此时要给客户端一个确认信息，”我知道了（ACK）,我这边已经准备好了，你现在能连吗（SYN）”。第三次握手：当客户端收到了服务端的确认连接信息后，要礼貌的告知一下服务端，“好的，咱们开始联通吧（ACK）”。
转载
2024-03-28 11:55:47
59阅读
什么是三次样条曲线 之 三次样条是一种数据插值的方式，在多项式插值中，多项式是给出的单一公式来尽可能满足所有的数据点，而样条则使用多个公式，每个公式都是低阶多项式，其能够保证通过所有的数据点。什么是三次样条曲线 之 样条早期工程师制图时，把富有弹性的细长木条（所谓样条）用压铁固定在采样点上，在其他地方让它自由弯曲，然后沿木条画下曲线，称为样条曲线。什么是三次样条曲线 之 曲线在样条两个采样点之间自
转载
2023-09-21 09:47:23
67阅读
三次握手A：能听到我说话吗？B：我能听到你，你可以听到我吗？A：可以听到，有事请讲。换个易于理解的视角来看为什么要3次握手。客户端和服务端通信前要进行连接，“3次握手”的作用就是双方都能明确自己和对方的收、发能力是正常的。第一次握手：客户端发送网络包，服务端收到了。这样服务端就能得出结论：客户端的发送能力、服务端的接收能力是正常的。第二次握手：服务端发包，客户端收到了。这样客户端就能得出结论：服务
转载
2024-03-28 21:12:05
56阅读
