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医学图像多模态融合_医学图像融合-爱代码爱编程

多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述。由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题。 融合方法获得的融合图像具有更丰富全面的信息,可以辅助医学影像更好地服务于临床应用。 融合方法分为传统方法和深度学习方法两类并总结其优缺点。

计算机毕业设计:垃圾分类识别系统 深度学习+神经网络cnn算法 django框架 计算机视觉_基于深度学习的垃圾分类算法与实现-爱代码爱编程

[毕业设计]2023-2024年最新最全计算机专业毕设选题推荐汇总 感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言

教师信息管理系统设计与实现-爱代码爱编程

教师信息管理系统设计与实现 1. 背景介绍 1.1 教育信息化的重要性 在当今信息时代,教育信息化已经成为教育现代化的重要标志。通过将信息技术与教育教学相结合,可以极大地提高教育的质量和效率。教师作为教育活动的主导者,

【学习笔记】台湾大学李宏毅深度学习简介课程-爱代码爱编程

1.机器学习的任务 1.1 机器学习是什么? 具备找函数的能力 look for function 语音识别 图像识别阿尔法狗,下棋(分类问题) 1.2 不同类型的函数 -1-回归: 函数输出一个标量(相当于回答填空题) Regression:The function outputs a scalar -2-分类:给定选项(类),

深度学习500问——chapter08:目标检测(2)-爱代码爱编程

文章目录 8.2.4 R-FCN 8.2.5 FPN 8.2.6 Mask R-CNN 8.2.4 R-FCN R-FCN 有哪些创新点 R-FCN仍然属于two-stage目标检测算法:RPN + R-FCN Fully convolutional位置敏感得分图(position-sentive score maps

爆款博客:深入解析卷积神经网络在人脸识别中的应用——从理论到实践-爱代码爱编程

        在人工智能领域,人脸识别技术由于其广泛的应用前景和高度的实用性,已经成为研究的热点之一。特别是卷积神经网络(CNN)在人脸识别中的应用,更是推动了这一技术的飞速发展。本篇博客将带你详细了解CNN在人脸识别中的应用过程,包括核心理论、关键技术、实战代码与实际效果演示。 ### 卷积神经网络简介 卷积神经网络是一种深度学习的算法,它通过模仿人

深度学习之基础模型——长短时记忆网络lstm-爱代码爱编程

相关资料 (1)人人都能看懂的GRU - 知乎 (zhihu.com) 引入 在 RNN 那篇博客中提到,根据 RNN 反向传播 BPTT 的特点, RNN 对长时间序列问题难以处理,因为会出现梯度消失和梯度爆炸的问题

0062期可回收垃圾的数据集训练和识别-爱代码爱编程

代码下载和视频演示地址: 0062期可回收垃圾的数据集训练和识别-小白也能上手深度学习CNN_哔哩哔哩_bilibili 本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 数据集介绍,下载本资源后,界面如下: 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进

使用训练好的mmsegmentation模型推理大尺度遥感影像(包含遥感影像裁剪和拼接代码)_mmsegmentaion 遥感-爱代码爱编程

模型推理部分采用的是MMSegmentation框架的模型,可根据自己的模型(如pytorch或tensorflow模型)情况修改该部分。 import os import sys import argparse import shutil import torch import logging from PIL import Image import

【机器学习300问】78、都有哪些神经网络的初始化参数方法?-爱代码爱编程

        在训练神经网络时,权重初始化是确保良好收敛的关键步骤之一。不合适的初始化方法可能会导致梯度消失或爆炸,特别是在深层网络中。那么都有哪些神经网络的初始化参数方法呢?选择它这些方法的原则是什么? 一、常用神经网络初始化参数方法 (1)随机初始化         关于随机初始化神经网络参数的方法,我在之前的文章中详细写到过,这里就不重点赘述

【氮化镓】gan hemt sees效应影响因素和机制-爱代码爱编程

研究背景:AlGaN/GaN HEMT因其在高电压、高温和高频率下的操作能力而受到关注,尤其在航空航天和汽车应用中,其辐射响应变得尤为重要。重离子辐射可能导致绝缘体失效,即单事件效应(SEEs)引起的栅介质击穿。 实验目的:研究AlGaN/GaN HEMT在不同偏压、离子LET(线性能量传递)、辐射通量和总粒子数下对重离子辐射的耐受性。 实验

机器学习-爱代码爱编程

文章目录 总结参考本门课程的目标机器学习定义从零构建神经网络手写数据集MNIST介绍代码读取数据集MNIST神经网络实现测试手写的图片 带有反向查询的神经网络实现 总结 本系列是机器学

机器学习-爱代码爱编程

文章目录 总结参考本门课程的目标机器学习定义第一步:数据准备第二步:定义网络第三步:训练网络第四步:测试训练好的网络 总结 本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍基于paddle实现神经网络

条件生成对抗网络(cgan)在ai去衣技术中的应用探索-爱代码爱编程

随着深度学习技术的飞速发展,生成对抗网络(GAN)作为其中的一个重要分支,在图像生成、图像修复等领域展现出了强大的能力。其中,条件生成对抗网络(cGAN)通过引入条件变量来控制生成模型的输出,进一步提高了GAN的灵活性和实用

李沐48_全连接卷积神经网络fcn——自学笔记-爱代码爱编程

1.FCN是用深度神经网络来做语义分割的奠基性工作。 2.它用转置卷积层来替换CNN最后的全连接层,从而可以实现每个像素的预测。 %matplotlib inline import torch import torchv

李沐26_网络中的网络nin——自学笔记-爱代码爱编程

全连接层太大 导致占用内存、占用计算带宽、很容易过拟合 NiN块 1.一个卷积层后跟着两个全连接层 2.步幅1,无填充,输出形状跟卷积层输出一样 3.起到全连接层的作用 NiN架构 1.无全连接层 2.交替使

李沐49_样式迁移——自学笔记-爱代码爱编程

样式迁移 将样式图片中的样式迁移到内容图片上,合成图片,例如将照片转换成漫画形式或者是油画风。 基于CNN的样式迁移 读取图片和样式风格 %matplotlib inline import torch import

李沐25_使用块的网络vgg——自学笔记-爱代码爱编程

VGG架构 1.多个VGG块后接全连接层 2.不同次数的重复块得到不同的架构 VGG-16、VGG-19 3.更大更深的AlexNet ##经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列: 1.带填充以保持分辨率的

李沐53_语言模型——自学笔记-爱代码爱编程

语言模型 1.预测文本序列出现的概率 2.应用在做预训练模型 3.生成文本,给定前面几个词,不断生成后续文本 4.判断多个序列中哪个更常见 真实数据集的统计 《时光机器》数据集构建词表, 并打印前10个最常用的(

李沐51_序列数据——自学笔记-爱代码爱编程

1.时序模型中,当前数据跟之前观察到的数据相关 2.自回归模型使用自身过去数据来预测未来 3马尔可夫模型假设当前只跟最近少数数据相关,从而简化模型 4.潜变量模型使用潜变量来概括历史信息 生成一些数据:使用正弦函数和