- 今天小编就为大家分享一篇使用pytorch完成kaggle猫狗图像识别方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧4 4025浏览¥ 9.90
- 水下目标检测、识别和跟踪是具有重要意义的热点研究问题,在军事和民用领域都有重要的应用.鉴于此,对基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪原理、方法以及典型算法的研究进展进行全面阐述.首先论述基于声呐图像的水下目标检测、图像去噪、图像分割等方面的主要进展以及典型算法和算法扩展;然后对水下目标声呐图像识别中的特征提取、特征分类方法和主要技术难点进行讨论;最后阐述基于水声信号处理和声呐图像信息的水下目标跟踪方法和算法.通过对水下目标处理过程各个过程的深入讨论和对比分析,指出基于声呐图像的水下目标检测、识别和跟踪中急需解决的关键科学问题及可能的解决思路,并对该领域的未来发展方向做进一步的展望.5 2298浏览¥ 9.90
- 一、卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(LocalConn5 2260浏览¥ 9.90
- 本智能车采用PID控制算法,使用CCD线型摄像头作为黑色引导线的检测设备,经LM393比较后供单片机进行数据采集,图像识别,从而可以进行路径识别。电机驱动采用的是PC33886,使用直射型光电传感器来测量速度,并将相关信息显示在LCD液晶显示屏上,并采用4个按钮按键进行参数设定,为现场调试提供了友好的人机交互界面。5 2266浏览¥ 9.90
- 采用FPGA搭建图像处理系统,通过硬件算法实现图像的流水线及并行处理,实现了对具有特定颜色的物体的识别与跟踪。整个系统工作于像素频率,避免了算法的程序跑飞现象,使系统的可靠性大为提高,较好地保持了系统的低功耗特性,且优于DSP等串行处理器结合软件算法来实现的方法。5 1581浏览¥ 9.90
- 图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,人类的图像识别都是依靠图像所具有的本身特征分类,然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的,当看到一张图片时,我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。在这个过程中,我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类5 2173浏览¥ 9.90
- 基于App Inventor的图像识别APP设计.pdf5 1846浏览¥ 9.90
- turtle是python的一个很好玩的自动绘图工具。然而,用它来画一幅画需要提供大量的坐标点。有的人为了用它画出一幅好看的画不惜去手工计算图片线稿的描点的位置。心疼一秒。 其实我们完全可以用计算机图像识别来自动获取图片边缘的位置坐标,比如Opencv。 我们先直接上python的opencv一个基本案例。 import cv2 img = cv2.imread("E:/User/Desktop/psb.png")#读取一张图片 cv2.imshow("窗口标题",img)#在一个窗口显示图片 cv2.imread()是读取一个图像文件,然后将图像的像素信息转化成一个numpy矩阵,并返回5 1584浏览¥ 9.90
- 前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别、分类,物体检测,机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法。因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便。还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋。笔者认为,初期学习还是选择一种入门,不要期望全都学会。须知,发力集中才能深入挖掘。乱花渐欲迷人眼,选择适合自己的,从一而终,相信会5 4670浏览¥ 9.90
- MIDAS-M32-调音台基础培训册.pdf5 1165浏览¥ 5.90
- 从实时视频流中识别出人脸区域,从原理上看,其依然属于机器学习的领域之一,本质上与谷歌利用深度学习识别出猫没有什么区别。程序通过大量的人脸图片数据进行训练,利用数学算法建立建立可靠的人脸特征模型,如此即可识别出人脸。幸运的是,这些工作OpenCV已经帮我们做了,我们只需调用对应的API函数即可,先给出代码: #-*- coding: utf-8 -*- import cv2 import sys from PIL import Image def CatchUsbVideo(window_name, camera_idx): cv2.namedWindow(window_name) #5 966浏览¥ 9.90
- 卷积神经网络(ConstitutionalNeuralNetworks,CNN)是在多层神经网络的基础上发展起来的针对图像分类和识别而特别设计的一种深度学习方法。先回顾一下多层神经网络:多层神经网络包括一个输入层和一个输出层,中间有多个隐藏层。每一层有若干个神经元,相邻的两层之间的后一层的每一个神经元都分别与前一层的每一个神经元连接。在一般的识别问题中,输入层代表特征向量,输入层的每一个神经元代表一个特征值。在图像识别问题中,输入层的每一个神经元可能代表一个像素的灰度值。但这种神经网络用于图像识别有几个问题,一是没有考虑图像的空间结构,识别性能会受到限制;二是每相邻两层的神经元都是全相连,参数0 1027浏览¥ 9.90
- 写在前面 这一段的内容可以说是最难的一部分之一了,因为是识别图像,所以涉及到的算法会相比之前的来说比较困难,所以我尽量会讲得清楚一点。 而且因为在编写的过程中,把前面的一些逻辑也修改了一些,将其变得更完善了,所以一切以本篇的为准。当然,如果想要直接看代码,代码全部放在我的GitHub中,所以这篇文章主要负责讲解,如需代码请自行前往GitHub。 本次大纲 上一次写到了数据库的建立,我们能够实时的将更新的训练图片存入CSV文件中。所以这次继续往下走,该轮到识别图片的内容了。 首先我们需要从文件夹中提取出需要被识别的图片test.png,并且把它经过与训练图片相同的处理得到1×10000大小的向量5 1003浏览¥ 9.90
- 南京大学-数字图像处理-期末考试试卷2011.5 700浏览¥ 1.90
- 一、卷积神经网络CNN简介 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号和文本数据等。CNN作为一个深度学习架构被提出的最初诉求是降低对图像数据预处理的要求,避免复杂的特征工程。在卷积神经网络中,第一个卷积层会直接接受图像像素级的输入,每一层卷积(滤波器)都会提取数据中最有效的特征,这种方法可以提取到图像中最基础的特征,而后再进行组合和抽象形成更高阶的特征,因此CNN在理论上具有对图像缩放、平移和旋转的不变性。 卷积神经网络CNN的要点就是局部连接(Loca0 774浏览¥ 9.90
- #资源达人分享计划#5 210浏览¥ 9.90
- 人体姿态识别在移动端上开发的经验分享.pdf5 368浏览¥ 11.90
- 基于深度学习的快速植物图像识别.pdf5 185浏览¥ 9.90
- 做图像识别的时候需要在图片中画出特定大小和角度的矩形框,自己写了一个函数,给定的输入是图片名称,矩形框的位置坐标,长宽和角度,直接输出画好矩形框的图片。 主要思想是先根据x,y坐标和长宽得到矩形,然后通过数学计算得到旋转angle角度后的新矩形框的四个顶点位置坐标,再利用draw.line()函数画出来。 import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw def draw(filename,result): img = Image.open(fi5 729浏览¥ 9.90
- 深度学习图像识别技术在车辆检测及车型识别中的应用综述.pdf5 608浏览¥ 9.90
- 人脸识别即指利用分析比对人脸视觉特征信息从而达到身份鉴别效 果的计算机技术。人脸识别是一项当下十分热门的计算机技术的研究领域, 该项技术可以人脸明暗侦测,并且自动调整动态曝光补偿,同时对人脸追 踪侦测,并自动调整影像放大;这项技术属于生物特征识别技术的一种, 是利用生物体(一般指人)本身的生物特征从而达到区分生物体个体的目 的。 人脸识别技术目前主要用做身份识别。由于视频监控的飞速普及,使 这项应用迫切的需要一种能实现在用户非配合状态下、远距离的进行快速 身份识别的技术,以求能在远距离之下快速识别人员身份,从而实现智能 预警的功能。最佳的选择无疑是人脸识别技术。采用快速人脸检测识别技 术可以从视频监控图象中实时捕获到人脸信息,并与人脸数据库中的已存 信息进行实时比对,从而达到快速身份识别的效果。5 129浏览¥ 11.90
- 基于图像识别的智能小车路径跟随系统设计.pdf5 234浏览¥ 11.90
- #资源达人分享计划#5 116浏览¥ 9.90
- 基于深度学习的电力设备图像识别模型构建.pdf5 123浏览¥ 14.90
- 在相机标定中,人物目标定位是相当重要的应用领域。人物识别的准确性与快速性决定了系统的可靠性。本实验使用单目相机,基于MATLAB软件对所拍摄的照片进行标定,并获得镜头参数。进而配合Yolo v3图像识别技术,对图片中的人物进行识别而后获取相应的目标定位。实验结果表明,本实验设计能取得良好的人物目标识别并定位的结果。5 335浏览¥ 11.90
- 三维数字化技术综合应用— — 三维动画制作 基本流程 目录 01 -编制脚本 02 -创建模型 03 -使用材质及贴图 04 -设置灯光和摄影机 目录 05 -制作动画 06 -渲染动画 07 -动画后期合成 01 编制脚本 一、编制脚本 脚本是动画的基础,需要在 脚本中确定动画的每一个情 节,并绘制造型设计及场景 设计的草图。 02 创建模型 二、创建模型 根据前期的造型设计及场景设计,完成相关模型的创建。这是三维动画制作中很 繁重也很关键的一项工作。在3ds Max中创建模型时,可以从三维几何基本体开 始,也可以使用二维图形作为放样或挤出对象的基础,还可以将对象转变成多种 可编辑的曲面类型,然后通过拉伸顶点和使用其他编辑工具进一步建模。 常用的三维建模软件除了3ds Max外,还有Rhino (犀牛)、 Maya、SolidWorks等。 使用材质及 03 贴图 三、使用材质及贴图 给模型指定材质及贴图,可使模型具有逼真的、生 动的视觉效果。材质即材料的质地,具体体现在物 在3ds Max 中 可以轻松完成 体的颜色、透明度、反光度、反光强度、自发光及 材质及贴图的 粗糙程度等特性5 151浏览¥ 17.90
- 人脸识别技术是对图像和视频中的人脸进行检测和定位的一门模式识别技 术,包含位置、大小、个数和形态等人脸图像的所有信息。由于近年来计算机技 术的飞速发展,为人脸识别技术的广泛应用提供了可能,所以图像处理技术被广 泛应用了各种领域。该技术具有广阔的前景,如今已有大量的研究人员专注于人 脸识别技术的开发。本文的主要工作内容如下: 1)介绍了人脸识别技术的基础知识,包括该技术的应用、背景、研究方向以及 目前研究该技术的困难,并对人脸识别系统的运行过程以及运行平台作了简 单的介绍。 2) 预处理工作是在原始0RL 人脸库上进行的。在图像的预处理阶段,经过了图 象的颜色处理,图像的几何归一化,图像的均衡化和图象的灰度归一化四个 过程。所有人脸图像通过上述处理后,就可以在一定程度上减小光照、背景 等一些外在因素的不利影响。 3) 介绍了目前主流的一些人脸检测算法,本文采用并详细叙述了Adaboost人脸 检测算法。Adaboost算法首先需要创建人脸图像的训练样本,再通过对样本 的训练,得到的级联分类器就可以对人脸进行检测。5 139浏览¥ 11.90
- 深度学习方法应用于边坡滑坡图像识别技术研究.pdf5 280浏览¥ 9.90
- 随着社会的发展、新技术日新月异,现代水文监测由传统的人工驻站观测发 展为以无人值守有人看管的自动在线监测为主,人工巡测为辅的现代化水文测验 模式。大量先进测验技术手段和新型仪器设备应用于水文行业。例如声学多普雷 技术的ADCP、图像识别技术PIV、PTV、超声波时差法、雷达测流、电磁流速仪等 等。省界断面水资源水量的监测,对这些新型水文仪器测量的准确性法治性提出 了更高要求。这些水文仪器不仅是水文仪器,还得是计量认证过的仪器。目前新 型水文仪器的计量是“短板”。5 113浏览¥ 22.90
- 基于人工智能图像识别技术在分拣机器人中的应用和开发.pdf5 222浏览¥ 9.90
- 基于ARM和FPGA的图像识别系统.pdf5 217浏览¥ 9.90
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- 基于图像识别的深度学习垃圾桶.pdf1 762浏览¥ 14.90
- 基于人工智能的图像识别技术在城市轨道交通AFC系统的应用.pdf5 218浏览¥ 9.90
- 基于深度学习的肺部肿瘤图像识别方法.pdf5 220浏览¥ 9.90
- 基于深度学习的口腔癌图像识别研究.pdf5 179浏览¥ 14.90
- 基于Matlab图像识别的Delta并联机械手连续轨迹规划.pdf5 306浏览¥ 9.90
- 基于图像识别的停车场智能管理系统的设计与实现.pdf5 154浏览¥ 14.90
- 高中人工智能课程教学探索与实践——以图像识别为例.pdf5 127浏览¥ 9.90
- 视频检测 高性能实时目标识别与检测系统5 19浏览¥ 22.90
- 基于卷积神经网络的植物图像识别APP开发——“植鉴”.pdf5 305浏览¥ 9.90
- “动态”近红外光谱结合深度学习图像识别和迁移学习的模式识别方法研究.pdf5 191浏览¥ 9.90
- 基于人工智能的图像识别技术在交通气象服务中的应用.pdf5 74浏览¥ 4.90
- 为减少喷洒农药对农业生产者的身体损害,研究了替代人工喷药的机器人以及植物虫害图像识别技术,阐述了喷药机器人的结构框架及喷药机器人的基本功能——行进、视频采集、农药喷洒。喷药机器人工作过程中通过视频采集系统传送采集到的农作物图像,工作人员利用MATLAB软件进行图像处理,通过计算机分析发现植物叶片上的病害后,远程控制喷药机器人向有病害的植物喷洒适量的农药。实验结果表明,利用喷药机器人发现病害、喷洒农药的技术可行。5 210浏览¥ 11.90
- 基于机器学习和图像识别的电力作业现场安全监督方法.pdf5 60浏览¥ 19.90
- 基于神经网络的金属断口图像识别信息知识库的构建方法.pdf0 52浏览¥ 9.90
- 随着安全入口控制和金融贸易方面应用需要的快速增长,生物统计识别技术得到 了新的重视。目前,微电子和视觉系统方面取得的新进展,使该领域中高性能自动识别 技术的实现代价降低到了可以接受的程度。而人脸识别是所有的生物识别方法中应用最 广泛的技术之一,人脸识别技术是一项近年来兴起的,但不大为人所知的新技术。人们 更多的是在电影中看到这种技术的神奇应用:警察将偷拍到的嫌疑犯的脸部照片,输入 到电脑中,与警方数据库中的资料进行比对,并找出该嫌犯的详细资料和犯罪记录。 人脸识别是机器视觉和模式识别领域最富有挑战性的课题之一,同时也具有较为广 泛的应用意义。人脸识别技术是一个非常活跃的研究领域,它覆盖了数字图像处理、模 式识别、计算机视觉、神经网络、心理学、生理学、数学等诸多学科的内容。如今,虽 然在这方面的研究已取得了一些可喜的成果,但是 FRT 在实用应用中仍面临着很严峻的 问题,因为人脸五官的分布是非常相似的, 而且人脸本身又是一个柔性物体, 表情、姿态 或发型、化妆的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦。如何能正确识别大量的人 并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。0 143浏览¥ 14.90
- 深度学习在图像识别中的研究及应用.pdf0 79浏览¥ 9.90
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- 计算机视觉下的农作物病虫害图像识别研究.pdf0 151浏览¥ 14.90
- 图像识别技术综述.pdf0 159浏览¥ 29.90
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