Introduction神经网络功能强大。但是，其巨大的存储和计算代价也使得其实用性特别是在移动设备上的应用受到了很大限制。所以，本文的目标就是：降低大型神经网络其存储和计算消耗，使得其可以在移动设备上得以运行，即要实现 “深度压缩”。实现的过程主要有三步：（1） 通过移除不重要的连接来对网络进行剪枝；（2） 对权重进行量化，使得许多连接共享同一权重，并且只需要存储码本(有效的权重)和索引；（3）
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2024-01-12 12:54:11
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CNN（Convolutional Neural Network）卷积神经网络一、引入 解决图像分类问题，假设图像是固定大小的，并且是一个Tensor（张量：超过二维的矩阵），我们考虑将这个Tensor变为一个多维向量作为网络的输入，同时使用全连接的方式，这样的结果是参数会非常的多，从而产生过拟合的情况。 这个时候，就要根据图像的特性去对网络进行调整，人类识别物体时大多数情况是根据物体特
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2023-08-02 16:25:26
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如何搭建一个神经网络，可以处理图片分类，图片特征提取，图片文本提取？要搭建一个神经网络来处理图片分类，图片特征提取和图片文本提取，可以遵循以下步骤：收集数据集：收集足够的图像数据和对应标签（标注的类别）来训练神经网络。数据预处理：对数据进行预处理，例如调整图像大小、归一化像素值和进行数据增强等。数据增强包括翻转、旋转、裁剪等方式增加数据的多样性，提高模型泛化能力。构建神经网络：根据任务需求选择合适
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2024-01-04 16:20:16
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在MATLAB中如何将一幅彩色图像转换为灰度图像？ 我在用神经网络做人脸朝向识别，任意人脸图像。如何将以mat格式存储的图片数据集转化为jpg格式？如何把模糊图片转为高清图片分辨率太低，会影响图片的质量。如何把模糊图片转为高清呢？使用工具：嗨格式图片无损放大器这是一款可以根据我们图像的缺陷找到与之对应的解决办法，通过AI智能技术，可以让图像变的清晰锐化富有细节，而且还不会产生任何的伪影或者光晕。采
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2024-03-12 22:01:53
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多类别分类，这种模型可从多种可能的情况中进行选择。1- 一对多一对多提供了一种利用二元分类的方法。鉴于一个分类问题会有 N 个可行的解决方案，一对多解决方案包括 N 个单独的二元分类器，每个可能的结果对应一个二元分类器。在训练期间，模型会训练一系列二元分类器，使每个分类器都能回答单独的分类问题。以一张狗狗的照片为例，可能需要训练五个不同的识别器，其中四个将图片看作负样本(不是狗狗)，一个将图片看作
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2023-10-10 11:11:02
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卷积&图像去噪&边缘提取图像去噪与卷积高斯卷积核图像噪声与中值滤波器卷积与边缘提取 图像去噪与卷积图像去噪 平均求和卷积核 先对模板进行180度翻转，然后再进行卷积卷积的定义 通过卷积将H转到R域卷积性质： 边界填充：zero padding镜像填充卷积操作后的图像要小于输入时的图像，通过边界填充，我们可以实现卷积前后图像的尺寸不变； 一种最常用的边界填充就是常数填充。单位脉冲卷
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2023-12-12 22:45:34
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神经网络图像分类基本步骤 第一步：找到需要分类的图像，如下方的10.jpg 第二步：找到样本数据，分类是需要有样本数据的，数据集中已经给出 第三步：替换掉下方的代码数据即可代码clear all;
%读入样本10,即遥感图像的背景
I=imread('10.jpg');
%将样本图像降维处理
R=I(:,:,1);
G=I(:,:,2);
B=I(:,:,3);
%灰度值归一化
R=im2doub
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2023-08-08 01:39:20
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如何通过人工神经网络实现图像识别？图像识别是指让计算机能够自动地识别图像中的物体、场景或者特征的技术。人工神经网络是一种模仿生物神经系统的结构和功能的数学模型，它由大量的简单处理单元（神经元）相互连接而成，能够通过学习从数据中提取复杂的特征和规律。人工神经网络实现图像识别的基本步骤如下：1. 数据预处理。这一步是为了将原始的图像数据转换为适合输入神经网络的格式，例如调整图像的大小、颜色、对比度等，
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2023-07-09 08:55:16
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好像还挺好玩的GAN2——Keras搭建DCGAN利用深度卷积神经网络实现图片生成注意事项学习前言什么是DCGAN神经网络构建1、Generator2、Discriminator训练思路实现全部代码 注意事项该博客已经有重置版啦，重制版代码更清晰，效果更好一些：学习前言我又死了我又死了我又死了！什么是DCGANDCGAN的全称是Deep Convolutional Generative Adve
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2023-11-27 10:08:49
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选自arxiv作者：Yujia Li、Chenjie Gu、Thomas Dullien等机器之心编译参与：李诗萌、路雪近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性
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2024-01-20 06:28:56
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图像识别卷积网络实现案例Mnist数据集卷积网络实现前面在MNIST上获得92％的准确性是不好的，对于CNN网络来说，我们同样使用Mnist数据集来做案例，这可以使我们的准确率提升很多。在感受输入通道时不是那么明显，因为是黑白图像的只有一个输入通道。那么在Tensorflow中，神经网络相关的操作都在tf.nn模块中，包含了卷积、池化和损失等相关操作。准备基础函数初始化卷积层权重为了创建这个模型，
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2023-12-14 15:06:51
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众所周知，在语义分割领域，最经典的网络框架之一就是UNet，简洁的结构，出众的性能，使其不仅在当时取得了骄人的成绩，更对后来的语义分割领域产生了极其深远的影响（尤其是医学图像）。我们先来简单地看看UNet的基本情况。1.UNet网络简介 这张图就是网上最常见的那张图，也是原文中的网络结构图。主体部分：显示输入一张572*572的图片，然后通过两个步长为1的3*3卷积（没有padding），得到了5
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2024-04-11 12:01:22
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可学习的D-AMP算法：基于压缩图像恢复准则的神经网络 Christopher A. Metzler； Ali Mousavi； Richard G. Baraniuk摘要 压缩图像恢复是一个极具挑战的问题，它要求快而精确的算法。近年来，神经网络技术被应用于该问题并得到了有效的结果，通过使用大量的并行CPU处理数据和大量的数据，运行速度可以比现有的技术快几个数量级。然而这些方法大部分都是没有规
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2023-12-05 08:50:39
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UNet++ 论文技术要点归纳UNet++概要简介网络架构跳跃连接深度监督实验数据集基线模型实验参数实验结果模型剪枝结论 UNet++概要 unet++是一种基于深度监督的编码器-解码器网络结构，并且有密集的跳跃链接。简介跳跃连接在分割网络中十分重要，可以结合深层和浅层的语义信息。在FCN中跳跃连接是通过元素级别的相加来实现的，在UNet中是通过拼接操作来实现的。是否可以将Resnet和Densn
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2023-10-24 10:40:42
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图像分割（语义分割是像素分类，实例分割还要分类后区分不同个体）【unet】本质是像素点的多分类，深度不深，用于检测小物体，如细胞，下图灰色箭头表示 跳跃连接 skip-connection，通过 concatenate 特征融合，卷积结构统一为 3x3 的卷积核，padding 为 0 ，striding 为 1。 【unet ++】 在原始
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2023-11-08 00:18:10
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计算机视觉与深度学习-04-图像去噪&卷积-北邮鲁鹏老师课程笔记本节总结卷积与图像去噪图像噪声噪声分类及产生原因脉冲噪声&椒盐噪声中值滤波器中值滤波 vs 均值滤波高斯噪声(Gaussian noise)瑞利噪声伽马噪声指数噪声均值噪声图像去噪算法空间滤波变换域滤波偏微分滤波变分法形态学噪声滤除器引例：平均卷积噪声处理卷积定义卷积性质叠加性平移不变性交换律结合律分配律与标量相乘卷
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2023-12-14 10:45:46
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、基本介绍二、代码实现1.了解数据2.构建网络、损失函数、优化器3.训练模型4.模型保存与加载5.测试6.GPU总结 一、基本介绍今天和大家分享的例子代码是用pytorch实现一个卷积神经网络实现图像识别，所用到的数据集是cifar10，是一个十分类的图像分类数据集，每个对象的所属类别为1类，总共类别为10类，输入图像数据
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2023-11-09 15:55:27
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Keras中有一个层是Flatten层，这个层可以把二维的图片转换成一维的数据，因此不需要单独做处理，而是在做完各种数据预处理后，用这个平层，把二维的数据处理成一维。Keras模型中有对数据进行分类，首先不是一定需要把所有的图片都处理成正方形，长方形的图片一样可以进行各种处理，另外，压缩成小的图片是为了处理量小，快速方便，而不是因为一定要这么做，如果资源够的话，那么就用原图也可以。神经网络层的输入
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2023-05-22 15:07:15
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目前进行图像处理,通常使用什么神经网络谷歌人工智能写作项目：小发猫数字图像处理的主要方法数字图像处理的工具可分为三大类：第一类包括各种正交变换和图像滤波等方法，其共同点是将图像变换到其它域（如频域）中进行处理（如滤波）后，再变换到原来的空间（域）中python神经网络可用回归实现吗，Python神经网络算法。第二类方法是直接在空间域中处理图像，它包括各种统计方法、微分方法及其它数学方法。第三类是数
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2023-12-26 22:29:55
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一、训练集参加了一个气象比赛，记录一下训练过程 数据集是在比赛官网上下载的； 说明一下，数据集大部分应该是比赛主办方在网上爬的，所以下载不了数据集也没关系，自己写个爬虫程序下载一下一样的。二、训练过程我用的是pytorch框架写的，主要是用了个残差网络进行训练，具体代码如下：# -*- encoding:utf-8 -*-
import torch
import os
from torchvisi
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2023-08-21 19:19:52
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