【python】基于librosa库提取音频特征
一、源码 import librosaaudio_path = './audio.mp3'audio, sr = librosa.load(audio_path)# 提取音频信号的时域特征amplitude = librosa.amplitude_to_db(librosa.stft(audio), ref=np.max)# 提取音频信号的频域特征mfccs = librosa.featu...
Pointnet++改进卷积系列：全网首发DualConv轻量级深度神经网络的双卷积核 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入DualConv，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步...
【SCI绘图】【热力图系列1 R】多特征相关性分析热力图R语言实现
SCI，CCF，EI及核心期刊绘图宝典，爆款持续更新，助力科研！ 本期分享： 【SCI绘图】【热力图系列1 R】多特征相关性分析热力图R语言实现 1.环境准备 library(gplots)library(RColorBrewer) 2.数据示例 ############################################################ reading in dat...
【SCI绘图】【热力图系列2 R】多特征相关性分析热力图指定聚类 R
SCI，CCF，EI及核心期刊绘图宝典，爆款持续更新，助力科研！ 本期分享： 【SCI绘图】【热力图系列2 R】多特征相关性分析热力图指定聚类 R 1.环境准备 library(gplots)library(RColorBrewer) 2.数据读取 ############################################################ reading in da...
tensorflow.js 如何从 public 路径加载人脸特征点检测模型
系列文章目录 如何使用tensorflow.js实现面部特征点检测 项目地址 文章目录 系列文章目录项目地址一、准备模型二、使用步骤1.下载模型并放置到指定位置3. 修改模型配置信息修改相关模型配置如下 3. 运行代码 总结 一、准备模...
结合创新！多尺度特征融合+Transformer，参数和计算成本减半
通过多尺度特征融合，模型能够捕捉到不同层次的视觉细节，而Transformer的自注意力机制能够在这些不同层次的特征之间建立联系，有效地整合全局上下文信息，让模型能够应对多样化的视觉场景和变化。 这种结合策略充分利用了二者各自的优势，不仅有助于模型实现更高的识别精度和更好的泛化能力，还能提高模型的性能，因为它可以更好地利用计算资源，通过并行处理不同尺度的特征来提高计算效率。 本文分享8种多尺度特征融合...
Pointnet++改进即插即用系列：全网首发OREPA在线重新参数化卷积,替代普通卷积 |即插即用，提升特征提取模块性能
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入OREPA，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三...
Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端
前言 这篇博客针对《Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. Python 2. Django, Yolov5, Pych...
YOLOv8-Seg改进：多创新点魔改设计 | 双层路由注意（BRA）+广义特征金字塔网络（GFPN）+多头检测器，全面提升检测精度
🚀🚀🚀本文改进：设计了一种提供了新颖的YOLO改进网络，其中三个优化点为：1）CVPR2023双层路由注意（BRA）；2）广义特征金字塔网络（GFPN）3）多头检测头整合到YOLOV8中； 🚀🚀🚀脑肿瘤检测数据集BR35H上MAP50绝对提高了4.7% 结构图如下： 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻...
数据集、特征矩阵、目标矩阵（代码理解）
这个iris 数据集，从在线存储库加载而来) import seaborn as sns iris = sns.load_dataset('iris ') print(iris) 然后我们开始创建一个特征矩阵（说明：drop函数加axis=1参数是删除掉矩阵中species列的数据） X = iris.drop('species', axis=1) X.head(10) print(X.shape) ...