文章目录概念应用预测编码基本思想线性预测帧内预测帧间预测帧内&帧间预测 概念预测编码是属于时间领域的编码法。利用前面已经出现了的符号来预测目前的符号，然后将实际上的符号与预测符号得到预测误差，将此误差编码并送出。应用预测编码数据压缩技术建立在信号数据的相关性上， 它根据某一模型，利用以前的样本值对新样本进行预测，以此减少数据在时间和空间上的相关性，从而达到压缩数据的目的预测编码基本思想通
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2023-11-03 13:25:50
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PyTorch图像分类全流程实战--预训练模型预测图像分类02
主要内容今天的任务是学习预训练模型的使用，模型是Resnet18，使用的torchvision包由流行的数据集、模型体系结构和通用的计算机视觉图像转换组成。简单地说就是常用数据集+常见模型+常见图像增强方法。步骤包括：载入预训练模型，图像预处理（缩放裁剪、转 Tensor、归一化），执行前向预测，预测结果分析（得到各类
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2023-05-28 14:40:24
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yolo算法是什么？YOLO是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。YOLO是“YouOnlyLookOnce”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。YOLO算法采用卷积神经网络(CNN)实时检测物体。顾名
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2023-08-26 15:53:23
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Caffe框架下的图像回归测试在caffe的框架上，如何根据现有的图像及其分值、标准差对图像进行回归，caffe_model是Imagenet训练得到模型、solver.prototxt和train_val.prototxt。本次的数据来源为：http://live.ece.utexas.edu/。 注意：所有的工程建立都是在caffe的根目录下执行。 Author： jinxjEmai
JPEG图像编码原理及Matlab处理一、JPEG图像编码过程二、Matlab 处理 一、JPEG图像编码过程空域图像到JPEG图像的转换（如下图所示）：空域图像像素-128分块（8*8的像素块）对每个块执行DCT变换，得到一个DC系数和63个AC系数。DCT变换公式如下：对每个块执行量化（此处是JPEG有损的主要原因），得到一个量化的DC系数和63量化的个AC系数。其中，量化值的求解过程如下，
图像信号处理与回归在图像处理中，最传统的问题是成像，用术语说是“图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）”，也就是解决从光传感器采集的电信号数据到输出数字图像的问题。设采集到的数据(raw数据，通常是Bayer图像)为z∈Rn×1，输出数字图像为x∈R3n×1，表达ISP过程的函数为f，则 f:z→x我们知道机器学习问题可以分为分类（Classification）和
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2024-03-18 07:01:27
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预测模型指根据已有的数据对未来进行精准地预测，它包括灰度预测、插值与拟合、时间序列预测等方法。我们在中学数学其实也接触过类似的问题，当时用的最多的是用最小二乘法拟合一个一次函数并给出预测值。实际问题往往更加复杂，需要用到的拟合工具也更多。灰度预测（主要GM11）如果信息全部已知，那么这个系统叫做白色系统；如果一个系统信息全部未知，那么这个系统叫做黑色系统。如果一个系统信息部分已知部分未知，那么这个
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2023-12-25 23:46:00
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图像中的注意区域预测实验要求显著性预测简介显著性预测算法简介显著性预测效果算法评价 实验要求请选择一种基于图像的注意预测算法，使用该算法进行图像注意区域的预测，并使用注意预测的常用评价标准进行评价。在这里请给出方法简介、原图像、预测结果、评价结果。显著性预测简介图像中的注意区域预测指的其实是，当人看到一副图时，他的眼球会往哪个局部区域运动。也就是差不多说放出一张照片，人首先会注意到照片的哪个位置
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2023-07-28 12:37:00
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[Submitted on 9 May 2021] 摘要提出预测COVID-19大流行过程模型的研究论文，要么使用手工的统计学模型，要么使用大型神经网络模型。尽管大型神经网络比简单的统计模型更强大，但在小数据集上训练它们尤其困难。本文不仅提出了一种比其他神经网络具有更大灵活性的模型，而且提出了一种适用于较小数据集的模型。为了提高小数据的性能，我们测试了六种正则化方法。结果表明
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2024-06-18 21:33:30
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# 用机器学习进行图像预测的完整指南
在现代技术中，机器学习已经成为了一种强大的工具，能够通过分析和学习数据来做出预测。在图像处理领域，机器学习的应用尤其广泛，例如图像分类、目标检测等。本文将向你展示如何实现“机器学习预测图像”的流程，并详细介绍每一个步骤所需的代码。
## 流程概述
下面是实现机器学习图像预测的整体流程：
```mermaid
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A[收集数
一、帧间预测基本原理 主要原理是为当前图像的每个像素块在之前已编码图像中寻找一个最佳匹配块,该过程称为运动估计( Motion Estimation,ME)。其中用于预测的图像称为参考图(Reference Frame)，参考块到当前像素块的位移称为运动向量(Motion Vector， MV)，当前像素块与参考块的差值称为预测残差( Prediction Residual
前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。为什么说卷呢？因为这篇文章的方法概括来说就是用更好的模型、更多的数据，有点NLP预训练内味儿了。 然后我翻了翻20年几个对比学习SOTA模型的作者，发现Facebook和谷歌各有两拨人在搞，比较激烈的主要是Kaiming和Hinton大佬，然后就是Mathilde C
今天去图书馆看到了一本《visual c++数字图像模式识别典型案例详解》，觉得挺好准备入门，找合适的c++编译器都找了一下午。从visual studio到eclipse for c++,要不是被屏蔽，要么是网速巨慢。然后找到了一些少有人知道的网站，下载了ide文件，但是安装时又出现问题，后面感觉懒得折腾了。但是书中的案例还是很好懂的，但是要彻底弄明白一个
keras 模块里面为我们提供了一个预训练好的模型，也就是开箱即可使用的图像识别模型 趁着国庆假期有时间我们就来看看这个预训练模型如何使用吧可用的模型有哪些？根据官方文档目前可用的模型大概有如下几个VGG16VGG19ResNet50InceptionResNetV2InceptionV3 它们都被集成到了keras.applications 中模型文件从哪来当我们使用了这几个模型时，keras就
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2023-10-20 20:39:50
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PAD=1（就是上下左右各加数值为0的行列） 一次卷积过程类似于下图，下面动图是GIF图（上下图数据一致，但是只看方法），不过是三维的（可以看做比二维的多一个颜色维，RGB）。如果将上下图结合来看，下图只看两维的话，下面第一行就是把目标图（pad=1，上下左右各加一层0的行列。需要识别的图）利用过滤器求积，步长是2（
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2024-10-21 13:22:55
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Datawhale干货 作者：曾浩龙，Datawhale意向成员前言回归预测建模的核心是学习输入 到输出 （其中 是连续值向量）的映射关系。条件期望 是 到 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。 图片由 Midjourney 生成。A futuristic visualization of regression prediction i
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2024-08-01 18:00:40
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人脸对齐包括两个部分，分别为训练部分和测试部分。所有的代码基于opencv2.0.（一）训练阶段Step1:样本的准备：本文采用了IMM人脸数据库作为训练集，样本大小为640x480大小的彩色人脸图片，并手工对每个样本进行手工特征点标注。Step2:样本预处理：（包括光照、尺度归一化等）先进行尺度归一化操作,步骤如下：1）从训练样本中选取一个比较正的人脸最为参考人脸。2）将所有的训练样本对齐参考人
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2024-07-29 22:16:28
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场景的深度信息的获取主要通过两种方式：一种是通过专门的硬件设备直接获取深度，如三维激光雷达和RGB-D相机利用同一场景的单幅或者多幅可见光图像序列进行深度的估计 a.基于多视图的深度估计方法 b.基于双目图像的深度估计算法 c.基于单目图像的深度估计方法基于单目图像的深度估计算法分为两类：基于深度线索(depth cue)的深度估计算法和基于机器学习的深度估计算法。常用的深度线索包括：运动信息、线
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2024-03-04 23:24:08
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提出了一个新颖的将GCN嵌入LSTM的端到端模型，用于动态网络链路预测。其中，LSTM作为主要框架用来学习动态网络时间快照的时间特征；GCN用来捕获节点的局部拓扑特征。动态网络链路预测可以根据历史信息预测给定网络未来的连接状态。例如，可以根据人们过去的行为、朋友甚至个人属性预测人们在社交网络的未来关系。在过去，通常将GCN层和LSTM层进行顺序的简单堆叠，而本文中，将GCN嵌入到LSTM，更好地将
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2024-04-03 11:54:44
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使用从Meteomatics API提取的卫星图像数据训练一个神经网络来预测降水介绍在农业、自动驾驶、航空或能源领域，预测和了解天气是十分重要的。例如，天气条件对航空和物流公司在规划最快和最安全的航线方面起着重要作用，可再生能源公司也需要根据天气预测他们在给定的一天将生产多少能源。因此，各种天气模型被开发出来并正在世界各地应用。但是这些模型通常需要关于大气和确切条件的高度具体的信息，这样使得模型对
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2023-11-04 22:05:40
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