一般图片的格式有如下几种：1.BMP Bitmap（位图）的简写。 BMP格式没有压缩像素格式，画面质量比较好；它包含的图像数据比较丰富，支持1，4，8，12，24，32位深度。通常用在Windows操作系统中标准文件格式，能够被多种Windows应用程序所支持，但是美中不足的是文件体积大，所占的内存空间大。2.JPEG JPEG（ Joint Photographic Experts Group
Table of Contents1.图像压缩简介2.图像压缩用途3. 源编码与信道编码4. 有损压缩与无损压缩2. 图像压缩的必要性常见的压缩标准图像压缩的基本流程JPEG的压缩方法3. 量化4. 常用编码方法1.KLT2. DCT5. Huffman编码与信息熵为什么要进行编码？概率高的符号用短码，概率低的符号用长码Huffman编码生成方式理论最小平均码长(信息熵)三叉Huffman编码方法
文章目录u2-net的引入1.什么是SOD任务2.网络结构1.主要思想2.重要模块1.RSU-75.RSU-4F3.显著图融合模块3.u2net和轻量型的u2net它们的一个详细配置4.损失函数5.评价指标6.DUTS数据集（显著性目标检测） u2-net的引入 针对的任务是SOD任务（显著性目标检测）1.什么是SOD任务特点：只有前景和背景2.网络结构1.主要思想主要思想：大的unet中又嵌套
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2024-05-17 15:03:24
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经典神经网络(6)ResNet及其在Fashion-MNIST数据集上的应用1 ResNet的简述ResNet 提出了一种残差学习框架来解决网络退化问题，从而训练更深的网络。这种框架可以结合已有的各种网络结构，充分发挥二者的优势。ResNet以三种方式挑战了传统的神经网络架构：ResNet 通过引入跳跃连接来绕过残差层，这允许数据直接流向任何后续层。这与传统的、顺序的pipeline 形成鲜明对比
一．前言本次任务是利用ResNet18网络实践更通用的图像分类任务。ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。今天主要介绍一下ResNet-18网络结构的案例，其他深层次网络，可以依次类推。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这
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2024-05-26 20:15:56
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文章目录Dual-branch residual network for lung nodule segmentation（CVPR2019）Attention Guided Network for Retinal Image Segmentation（MICCAI 2019）SOFT LABELING BY DISTILLING ANATOMICAL KNOWLEDGE FOR IMPROVE
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2024-05-03 12:59:49
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图像基本可以分为二值图像、灰度图像、索引图像、RGB图像四类。1、二值图像一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成。“0”代表黑色，“1”代表白色。由于每个像素（矩阵的每一元素）取值仅有0、1两种可能，因此计算机中的二值图像的数据类型通常为一个二进制位。 应用：文字、线条图的扫描识别（OCR）和掩膜图像的存储。2、灰度图像灰度图像中的矩阵元素的取值范围为[0,255]，因此计算机中灰度图像的数
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2024-09-25 15:16:47
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LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet 是属于图像分类的CNN。网络深度和宽度（卷积核数据）增加，可以提高模型性能。LeNet网络结构 1998年 Yann LeCun Proceedings of the IEEE输入图片为32*32*1，卷积核大小为5*5，下采样步长为2，卷积时对原
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2024-04-17 17:31:01
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目录一、残差网络 ResNet1.1 来源1.2 残差块◼ 残差块的结构细节◼ 不同的残差块1.3 ResNet的整体架构 ◼ ResNet块◼ ResNet架构1.3 总结二、ResNet网络的代码实现2.1 ResNet网络（使用自定义）一、残差网络 ResNet1.1 来源VGG网络试着探寻了一下深度学习网络的深度究竟可以深到何种程度还可以持续提高分类的准确率。对于传统的深度学习网
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2024-05-08 11:18:04
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本文深入探讨了图像检索技术及其在主流APP中的应用，涵盖了特征提取、相似度计算、索引技术，以及在电商、社交媒体和云服务中的实际应用案例。一、引言在当今数字化时代，图像成为了最直观、最丰富的信息载体之一。从社交媒体到电子商务平台，从云存储服务到内容发现应用，图像内容无处不在，它们的快速增长与管理已成为当代科技领域的一大挑战。在这个背景下，图像检索技术的发展与应用变得尤为重要。图像检索，即通过特定图像
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2024-08-10 14:44:31
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SegNet、PSPNet、UNet、DeepLab、GSCNN、HRNet、ReSegSegNetPSPNetUNetReSegDeepLabDeepLabV1DeepLabV2DeepLabV3GSCNNHRNet 介绍步骤。 A：不加评论，完整介绍算法流程与局部模块。 B：说说个人想法 这里面有些图片是之前在别的地方看到，觉得不错就截图保存下来，但具体忘了是在哪里看到的了，在此感谢一
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2024-03-27 11:27:32
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一．前言本次任务是利用ResNet18网络实践更通用的图像分类任务。ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。今天主要介绍一下ResNet-18网络结构的案例，其他深层次网络，可以依次类推。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网络就是18层的吗？实则不然，其实这
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2024-03-30 09:41:43
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目录一、背景二、提出问题三、解决问题四、网络结构详解CNN部分（ResNet50的前三层）transformer部分U-Net的decoder部分五、模型性能 开头处先说明下TransUNet的地位：它是第一个将transformer用于U型结构的网络
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2024-09-02 14:48:43
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、1. U-Net及相关变种综述文献：Medical Image segmentation review: The success of U-Net （这是一篇对Unet模型在医学图像应用上的整体回顾，并对主流模型进行了分类整理）图像分割任务分为两类：语义分割和实例分割语义分割：像素级的分类，将图像中所有像素划分为相应的类别实例分割：也需要基于语义分割识别同一类别中的不同对象。常见的医学成像方式：
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2024-09-30 10:48:57
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文章目录1.图像分割指标2. 两个问题3.IOU和假阳性率4. 准确率(Accuracy), 精确率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure 1.图像分割指标前言 在医学分割算法中，通常医生的手绘标注作为金标准（Ground Truth，简称GT），其他算法分割的作为预测结果（Rseg,简称SEG）。分类问题 考虑一个二分类的情况，类别为1和0，我们将1和0分别作
之前我写过的一篇《基于 ONNX 在 ML.NET 中使用 Pytorch 训练的垃圾分类模型》，介绍到了 ML.NET 是如何实现图像分类的，此后我收到好多留言提出了更多的场景，比如某个在线学习应用，希望学生按照视频的要求做一个指定的动作，完成形体训练，又比如某个内部调度系统，希望通过某种肢体动作执行特定的命令，例如比个“OK”确认Job触发，又或者是想实现一个猜拳的人机游戏等等。不难发现这些场
图像局部特征点检测算法综述 特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。 特征的定义  
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2024-05-03 15:22:46
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实战二：手把手教你图像风格迁移一、简介 图像风格迁移是指，将一幅内容图的内容，和一幅或多幅风格图融合在一起，从而生成一些有意思的图片。有兴趣的可以看一下外文文献 Leon A. Gatys' paper, A Neural Algorithm of
基于Pytorch TorchHub和RESNET的图像分类案例此章节中通过一个具体案例详细介绍如何使用TorchHub，基于已经训练好的ResNet模型进行迁移学习分类任务。我们将学习这些模型背后的核心思想，并根据我们选择的任务对其进行微调。Torch Hub在网络上提供了大量经过预先训练的模型权重，可以识别可能出现的所有问题，并通过将整个过程浓缩到一行来解决这些问题。因此，不仅可以在本地系统中
手工简单复现经典CNN网络测试**前言：**突然想把看到的机器视觉的经典网络（LeNet5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet）手工复现一遍，运气好的可以看到效果时逐渐趋于完美的，但现实是残酷的，这里把遇到的问题和部分结果记录以下(真心认为解决问题的过程就是成长的过程)1、导入相关包import torchvision
from torchvision.datasets
