即插即用的涨点模块之特征融合（TFAM）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
目录 前言 一、TFAM网络讲解 二、TFAM计算 三、TFAM参数量 四、代码详解 前言 Exchanging Dual-Encoder–Decoder: A New Strategy for Change Detection With Semantic Guidance and Spatial Localization 来源：TGRS2023 官方代码：https://github.com/NJU...
【信号处理】基于CNN的心电（ECG）信号分类典型方法实现（tensorflow）
关于 本实验使用1维卷积神经网络实现心电信号的5分类。由于数据类别不均衡，这里使用典型的上采样方法，实现数据类别的均衡化处理。 工具 方法实现 数据加载 ''' Read the CSV file datasets: NORMAL_LABEL=0 , ABNORMAL_LABEL=1,2,3,4,5 '''ptbdb_abnormal=pd.read_csv(os.path.join('/inp...
基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测 完整代码：基于双向长短期神经网络BILSTM的分类预测，基于GRU神经网络的分类预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/89114990 效果图...
土地分类——基于Sentinel-2多源遥感的无监督分类进行土地分类
简介 无监督分类是一种基于统计学方法的图像分类技术，不需要先验知识和训练样本，直接对图像进行分类。基于Sentinel-2多源遥感数据进行无监督分类可以实现对土地类型的划分。本教程主要的目的是通过多源遥感影像进行土地分类，这里主要的数据是哨兵2号数据，波段+纹理特征，灰度波段用的NDVI指数。 步骤如下： 1. 数据预处理：对Sentinel-2数据进行预处理，包括辐射校正、大气校正和几何校正等。 2...
目标检测与图像分类的区别（概念）
目标检测和图像分类是计算机视觉领域的两个重要任务，它们有一些关键的区别： 1、任务目标 图像分类：图像分类的任务是将输入的图像分为不同的类别，通常是预定义的类别集合。在这种任务中，算法的目标是确定图像中包含的主要对象属于哪个类别。 目标检测：目标检测的任务是在图像中识别和定位一个或多个不同对象，通常是在图像中的特定区域标出对象的边界框，并为每个对象分配一个类别标签。 2、输出结果 图像分类：输出结果是...
软件架构演化方式的分类以及架构演化时期
1.软件架构演化方式3种较典型的分类方法 目前，软件架构演化方式没有一种公认的分法，分类方法很多，以下列举说明3种较典型的分类方法： （1）按照软件架构的实现方式和实施粒度分类：基于过程和函数的演化、面向对象的演化、基于组件的演化和基于架构的演化。 （2）按照研究方法将软件架构演化方式分为4类（Jeffrey M.Barnes等人的分类方...
常见分类算法及其应用
常见分类算法及其应用 一、引言 在机器学习和数据挖掘领域，分类算法是非常重要的一类算法。它们被广泛应用于各种场景，如邮件过滤、金融欺诈检测、疾病预测等。本文将介绍几种常见的分类算法，包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，并探讨它们的应用场景和优缺点。 二、逻辑回归 逻辑回归是一种广义的线性模型，它通过将线性回归的输出映射到（0,1）区间，从而解决二分类问题。逻辑回归通过最大似然估计法来...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（二十九）—— 半监督图像分类使用具有SimCLR对比性预训练的方法
督基线模型 用于对比预训练的自我监督模型 对预训练编码器进行有监督微调 与基准线的比较 进一步改进 架构 超参数 相关工作 本文目标：使用SimCLR的对比预训练方法进行STL-10数据集的半监督图像分类。 介绍 半监督学习 半监督学习是一种处理部分标记数据集的机器学习范式。在实际应用深度学习时，通常需要收集大量数据集以使其良好运行。然而，标记成本与数据集大小成线性关系（标记每个示例的时间是恒定的），...
软件可靠性建模_2.软件可靠性的建模方法及模型分类
）基于可靠的假设。 （2）简单。 （3）计算一些有用的量。 （4）给出未来失效行为的好的映射。 （5）可广泛应用。 5.软件的可靠性模型分类 （1）种子法模型。 （2）失效率类模型。 （3）曲线拟合类模型。 （4）可靠性增长模型。 （5）程序结构分析模型。 ...
【域适应】基于深度域适应MMD损失的典型四分类任务实现
关于 MMD （maximum mean discrepancy）是用来衡量两组数据分布之间相似度的度量。一般地，如果两组数据分布相似，那么MMD 损失就相对较小，说明两组数据/特征处于相似的特征空间中。基于这个想法，对于源域和目标域数据，在使用深度学习进行特征提取中，使用MMD损失，可以让模型提取两个域的共有特征/空间，从而实现源域到目标域的迁移。 参考论文：https://arxiv.org/ab...