CV第三次打卡

最新推荐文章于 2025-12-07 23:01:27 发布
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Thoth_A
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CV第二次打卡
Thoth_A的博客
04-23 222
Datawhale 计算机视觉基础-图像处理（上）-Task02 几何变换 2.1 简介 该部分将对基本的几何变换进行学习，几何变换的原理大多都是相似，只是变换矩阵不同，因此，我们以最常用的平移和旋转为例进行学习。在深度学习领域，我们常用平移、旋转、镜像等操作进行数据增广；在传统CV领域，由于某些拍摄角度的问题，我们需要对图像进行矫正处理，而几何变换正是这个处理过程的基础，因此了解和学习几何变换也...
DataWhale夏令营第三期-CV赛道-第三次打卡
qq_45114168的博客
08-25 294
使用resnet50精度：评分0.21，不知道为什么网络层数高反而准确度下降，猜测层数多丢失了一些特征信息。使用resnet18训练精度：评分0.74。使用resnet34精度：评分0.74。
DataWhale夏令营第三期-CV赛道-第一次打卡
m0_60535457的博客
08-18 150
提取征通道选择15&加了两个特征值。预测成功率变成 0.5102。提取征通道恢复10&特征值如上。预测成功率变成0.49485。提取征通道选择15。预测成功率变成0.50505。综上，参数调整任重而道远。
第三次课程打卡笔记
lxt021109的博客
02-04 161
第三次课程打卡笔记
pytorch学习第三次打卡
qq_43872663的博客
02-25 579
Pytorch学习第三次打卡 目录 文章目录Pytorch学习第三次打卡目录批量归一化对输入的标准化（浅层模型）批量归一化（深度模型）代码实现残差网络残差块（Residual Block）ResNet模型稠密连接网络主要构建模块目标检测基础锚框风格迁移GAN 批量归一化 对输入的标准化（浅层模型） 处理后的任意一个特征在数据集中所有样本上的均值为0、标准差为1。 标准化处理输入数据使各个特征的分布...
D2L第三次打卡
程序猿一帆
02-25 215
批量归一化和残差网 凸优化 梯度下降 目标检测基础 图像风格迁移 图像分类案例1 图像分类案例2 生成对抗神经网络 DCGAN
第三次打卡
qq_44737078的博客
02-23 341
cv方向错题 1.关于非极大值抑制说法错误的是 A用于解决边界框预测时同一个目标上可能会输出较多相似的预测边界框的问题 B预测边界框按置信度轮流作为基准。 C将所有与基准预测边界框的交并比大于某阈值的非基准预测边界框移除 D将所有与基准预测边界框的交并比小于某阈值的非基准预测边界框移除 正确答案：将所有与基准预测边界框的交并比小于某阈值的非基准预测边界框移除 保留效果最好的，不需要将所有进行移除 ...
DataWhale 深度学习 第三次打卡
H_opeful的博客
02-23 1281
第三次打卡学习笔记
从零开始的baseline学习（第三次打卡）
moving_spirit的博客
07-30 233
对于飞桨套件的应用并不熟练，跑出来的分数还不如卷积神经网络跑出来的分数，主要是参数设置不当，使用初始的训练格式评分只有0.57，增加训练次数后跑的实在太慢了。
2020华为云实战营第三章课程五分钟快速打卡作业打卡.zip
06-28
在本资源中，“2020华为云实战营第三章课程五分钟快速打卡作业打卡.zip”是一个包含华为云实战训练课程相关材料的压缩包文件。这个实战营是针对人工智能（AI）领域的，具体聚焦于第三章的内容。从描述来看，这份作业...
winform开发的人脸识别打卡系统.zip
12-10
C#提供了丰富的库支持，包括System.Drawing命名空间，可能用于图像处理，以及可能的第三方库，如OpenCV或Emgu CV，这些库通常用于人脸识别技术。 【压缩包子文件的文件名称列表】"FaceCheckIn_App-master"表明这是...
OpenMMLab 实战营打卡 - 第 一 课 计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍
qq_53589322的博客
02-02 1332
OpenMMLab AI实战营学习笔记（一）
《昇思25天学习打卡营第10天|计算机视觉-FCN图像语义分割》
jc_56的博客
07-03 1139
FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用以下三种技术：卷积化：FCN模型使用卷积层来提取图像特征。与传统的CNN不同，FCN中的卷积层不使用池化层，以保持图像的空间分辨率。这使得网络能够学习到更精细的特征，有助于图像分割的精确性。
C++中的bind
2301_79383371的博客
12-06 286
本文介绍了C++中的std::bind函数适配器，它能预先固定函数的部分参数并生成新函数对象。文章详细讲解了占位符(_1,_2等)的使用方法，并通过减法函数示例演示了参数固定、顺序重排等场景。
c++——探讨a÷b（long long)
12-02 302
见正文
Mavlink自定义消息生成与c++使用
千人斩的博客
12-03 303
本文介绍了如何使用MAVLink协议实现自定义消息的生成、编码和传输。首先通过git克隆MAVLink代码库并安装Python依赖，然后创建自定义XML消息定义文件（包含SEARCH_RESULT和TRACK_TARGET两种消息类型）。使用mavgenerate.py工具生成C++头文件后，将其集成到项目中。示例代码演示了消息的编码（结构体转MAVLink消息）、序列化（消息转缓冲区）、传输以及接收端的解码过程，包括使用mavlink_frame_char进行消息帧解析和mavlink_msg_searc
Leetcode 每日一题C 语言版 -- 45 jump game ii
silencewly的专栏
12-06 167
遍例当前位置~这个最远位置，得到一个更新后的最远位置p2。遍历到p1 时, 一定可以跳到p2, 将位置更新到p2。记录最远能跳到的位置，然后跳到这个位置p1。
华为OD机试双机位C卷 - 数组连续和 (C++ & Python & JAVA & JS & GO)
qq_45776114的博客
12-03 582
华为OD机试双机位C卷 数组连续和，提供Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现，并提供完整思路讲解。
C++ 高性能编程要点
最新发布
2502_90907501的博客
12-07 127
本文介绍了C++性能优化的关键技术：1）内存管理方面建议使用智能指针、对象池和自定义分配器；2）算法选择强调连续内存容器和复杂度匹配；3）编译器优化包括内联、PGO和编译时计算；4）硬件层面利用SIMD指令、缓存预取和任务并行。文中提供了SIMD浮点求和和无锁队列的代码示例，展示了如何通过底层优化显著提升性能。这些方法覆盖了从内存管理到硬件特性的多级优化策略。
企业专用：指纹打卡软件提升考勤便捷性
5. 用户界面设计：描述中提到的“应用方便快捷”，说明该指纹打卡软件在用户界面设计上追求直观易用，这需要综合考虑交互设计、视觉设计以及用户体验。 6. 硬件交互：指纹打卡软件的运行需要与指纹识别器等硬件设备...
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