MobileNetV4实战:使用MobileNetV4实现图像分类任务(一)

的进一步发展。 MobileNetV4以其高效的神经网络架构和出色的性能表现,为移动设备提供了实时、高效的神经网络解决方案,为移动计算领域的发展注入了新的活力。 本文使用MobileNetV4模型实现图像分类任务,模型选择mobilenetv4_conv_large,在植物幼苗分类任务ACC达到了85%+。 通过这篇文章能让你学到: 如何使用数据增强,包括transforms的增强、CutOut、Mi...

FFA-Net:用于单图像去雾的特征融合注意力网络

摘要 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1911.07559v2 在这篇论文中,我们提出了一种端到端的特征融合注意力网络(FFA-Net)来直接恢复无雾图像。FFA-Net架构由三个关键组件组成: 一种新颖的特征注意力(FA)模块结合了通道注意力与像素注意力机制,考虑到不同通道特征包含完全不同的加权信息,且雾在图像的不同像素上分布不均匀。FA模块对不同的特征和像素进行非等权重处理...

【专利 超音速】基于分类模型的轻量级工业图像关键点检测方法

摘要 本发明涉及一种基于分类模型的轻量级工业图像关键点检测方法,包括以下步骤:将待检测图像输入特征提取网络,通过特征提取网络提取关键点的图像特征;将图像特征输入网络输出头中,通过网络输出头输出关键点的预测横坐标、预测纵坐标和预测可见性;在待检测图像上标注关键点,并将关键点映射到横坐标轴和纵坐标轴上,计算关键点的横坐标与预测横坐标的第一损失值、纵坐标与预测纵坐标的第二损失值以及真实可见性信息与预测可见...

【猫狗识别系统】图像识别Python+TensorFlow+卷积神经网络算法+人工智能深度学习

ileNetV2模型以其高效的结构和较低的计算成本而闻名,非常适合在移动和嵌入式设备上使用。通过对数千张标记好的猫狗图片进行训练,最终生成了一个准确率较高的模型文件(H5格式),可以有效地区分猫和狗的图像。 此外,为了提高用户体验和系统的实用性,我们使用Django框架搭建了一个简洁的Web应用界面。该界面允许用户上传图片,并即时显示模型的识别结果。Django框架的选择是因为其稳定性以及对动态网页应...

2023年亚太杯A题:果园采摘机器人的图像识别,一二题

问题一:基于附件1中提供的可收获苹果的图像数据集,提取图像特征,建立数学模型,计算每幅图像中的苹果的数量,并绘制附件1中所有苹果的分布直方图。 对于自动采摘机器人,首要的能力就是识别出苹果对象,因此如何从画面(图像)中准确的识别出苹果对象对于自动采摘机器人有重要影响。附件1给出了200张有苹果对象的图像,要计算出每个图像中苹果的数量,并分析附件1中苹果的数量分布。考虑从颜色空间(HSV,Hue Sat...

图像处理ASIC设计方法 笔记26 非均匀性校正SOC如何设计

大类:基于定标的校正算法和基于场景的自适应校正算法。 1.1 基于定标的校正算法 基于定标的校正算法是一种传统的校正方法,它通过周期性地对红外焦平面进行定标,来测定各个像元的响应参数,并以此参数对实时图像进行校正。这种方法虽然在理论上能够提供较为准确的校正效果,但在实际应用中存在一些局限性: 响应漂移和1/f噪声问题:定标算法无法有效解决IRFPA的响应漂移和1/f噪声问题,这些噪声会随着时间的增长而...

图像处理ASIC设计方法 笔记27 红外非均匀校正的两点定标校正算法

非均匀性校正(Non-Uniformity Correction, NUC)是一种在图像处理和传感器校准中常用的技术,用于改善图像传感器(如CCD或CMOS相机)的输出质量。这种校正主要针对传感器在不同像素之间可能存在的响应差异,这些差异可能是由于制造过程中的微小不完美导致的。 基本原理: 响应差异:图像传感器的每个像素对光的响应可能略有不同,这会导致图像出现条纹或其他非均匀的模式,特别是在长时间曝...

【传知代码】自监督高效图像去噪(论文复现)

本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 目录 概述 演示效果 核心代码 写在最后 概述         随着深度学习的发展,各种图像去噪方法的性能不断提升。然而,目前的工作大多需要高昂的计算成本或对噪声模型的假设。为解决这个问题,该论文提出了一种自监督学习方法。该方法使用一个简单的两层卷积神经网络和噪声到噪声损失(Noise to Noise Loss),在只使用一张测试图像作为训练样本的情况下,...

基于二维CS-SCHT变换和扩频方法的彩色图像水印嵌入和提取算法matlab仿真

= 60; %对水印进行置乱Marks1s = Arnold(Marks1,1,0); % figure% subplot(131);% imshow(Irgb,[]);% title('原始图像');% subplot(132);% imshow(Marks1,[]);% title('水印');% subplot(133);% imshow(Marks1s,[]);% titl...

图像融合-下游任务(目标检测、实例分割、深度估计、局部区域细节放大)

下游任务: 采用目标检测、实例分割和深度估计的下游任务来验证图像融合结果质量。 文章目录 下游任务: 1.目标检测 2.实例分割 3.深度估计 局部细节放大工具 Update 1.目标检测 YOLOv8:https://github.com/ultralytics/ultralytics 可选择的模型类型如下所示,代码示例选择的是YOLOv8n: 代码-main.py """Author: Yid...
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