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搞深度学习因数据集不够质量不好导致模型性能差怎么办?一个视频教会大家十几种数据增强的方法:加噪声、调整亮度、平移、镜像、旋转、cutout、调整对比度、错切变化、仿射变换、HSV增强、生成图片。科技猎手 科技 计算机技术 神经网络 目标检测 计算机视觉 机器学习 图像处理 深度学习 深度学习入门 数据增强...
强推!【GNN图神经网络】计算机大佬教新手如何快速入门图神经网络GNN!真的通俗易懂!(GNN、GCN、PYG、图注意力机制、图相似度、AI、图像处理) 人工智能-Python 324 17 19:14:45 【比看狂飙还爽!】2024年最全人工智能入门的天花板教程!不接受任何反驳,草履虫都能学会!人工智能|AI|机器学习|深度学习|) 吴恩达大...
该公式表示图像A用卷积模板B来进行腐蚀处理,通过模板B与图像A进行卷积计算,得出B覆盖区域的像素点最小值,并用这个最小值来替代参考点的像素值。 origin & erosion 3.2,边缘检测 边缘检测是图像处理与计算机视觉中极为重要的一种分析图像的方法,在做图像分析与识别时,边缘是图像特征的重要特征之一。边缘检测的目的就...
一、卷积神经网络的基本概念 卷积神经网络是一种专门用于图像和语音处理的深度学习模型。它通过卷积操作对输入数据进行特征提取和学习，从而实现对输入数据的分类、回归等任务。卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层和池化层负责特征提取和降维，全连接层负责分类或回归。二、卷积神经网络的构建方法...
【深度学习图像识别经典项目】基于TensorFlow+CNN实现猫狗识别(深度学习/计算机视觉/神经网络/图像处理/图像识别)共计4条视频,包括:1-猫狗识别任务与数据简介、2-卷积网络涉及参数解读、3-网络架构配置等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
【深度学习】图像输入网络必要的处理流程 文章目录 1 图像处理之灰度转化 2 归一化 3 CLAHE 4 伽马矫正 5 Data augmentation 5.1 裁剪(Crop) 5.2 缩放(Scale) 5.3 翻转(fillip) 5.4 旋转(rotate) 5.5 图像数据增强之弹性形变(Elastic Distort
超声图像处理深度学习网络综述 随着临床医学对影像技术理解和应用的深入,以AI技术、计算机平台和大数据分析为基础的智能彩色超声诊断仪,在超声医学影像方面的应用前景逐步明显。 01、“AI+医学影像”快速发展 彩色超声诊断仪是主流医学影像设备。它利用特定仪器采集超声波在人体组织中的反射、折射等物理特性,由电子电路进行...
理论上该网络不会对输入图像分辨率有要求，如果网络中包含全连接层，那必然会要求对输入图像分辨率完全一...
基于算法的加速是另一种常用的神经网络加速方法。该方法主要通过优化神经网络算法来降低计算量,从而提高神经网络的运行速度。其中,卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN)是最常用的神经网络之一,也是图像处理中最常用的神经网络之一。针对CNN,研究者们提出了很多优化算法,例如深度可分离卷积、空洞卷积、组卷积等,这...