u012121721的博客

深层神经网络（DNN）是一种由多层神经元构成的人工神经网络，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。相比浅层网络，DNN 通过增加隐藏层提升模型的特征提取能力，从而更好地学习复杂的非线性关系。关键技术包括反向传播、梯度下降优化以及正则化方法，以提高模型的训练效果并防止过拟合。

本文介绍了深度学习中的预备知识，重点涵盖了数据操作和数据预处理的重要性。在深度学习任务中，数据的清洗、归一化、特征工程等预处理步骤是提升模型性能的关键。文章还阐述了自动微分的概念，它使得神经网络训练中梯度计算变得高效和自动化，极大地简化了反向传播过程。通过理解数据处理和自动微分的原理，读者可以更好地为深度学习模型的构建和优化做准备。

本文介绍了深度学习中的线性神经网络，包括线性回归和Softmax回归模型。通过线性回归，模型学习输入特征与输出目标之间的线性关系，适用于回归任务；而Softmax回归则用于多分类任务，通过将输出转化为概率分布进行分类。文章通过实现这些模型，讲解了损失函数、梯度下降和优化算法等核心概念，帮助读者理解神经网络在实际问题中的应用和训练过程。

文字识别（OCR）技术通过算法将图像中的文本转化为可编辑的文本数据。该技术广泛应用于文档数字化、自动化数据录入、车牌识别等领域。随着深度学习的发展，文字识别精度显著提高，能够识别多种字体、手写文本和复杂背景中的文字。

文章详细介绍了YOLOv5的架构、训练过程及优化策略，并通过实验验证了其在不同场景下的检测性能。研究结果表明，YOLOv5在速度和准确性上具有显著优势，为实时物体检测提供了高效解决方案。

本文针对图像边缘检测问题，详细分析了Canny算法的原理及其实现步骤。通过对噪声抑制、梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理等关键环节的研究，验证了Canny算法在边缘检测中的高效性和准确性。研究为图像处理领域提供了重要参考，促进了边缘检测技术的发展。

本文探讨了图像识别中的轮廓检测技术，分析了轮廓提取、轮廓描述和轮廓匹配等关键步骤。研究结果表明，轮廓检测能有效提高图像识别的准确性和鲁棒性，为图像处理和计算机视觉领域提供了重要方法。文章为轮廓检测技术在图像识别中的应用提供了理论支持和实践指导。

本文详细介绍了模板匹配中的matchTemplate算法，分析了其在图像识别中的应用效果。验证了该算法在目标检测和定位中的高效性和准确性。

本文介绍了如何通过实战Kaggle比赛来预测房价，主要步骤包括数据预处理、特征工程、模型选择与训练以及模型评估。首先，对数据进行清洗与缺失值处理，提取并转换数值和类别特征。然后，使用PyTorch构建多层感知机模型进行训练，通过均方误差（MSE）优化模型。最后，调参、交叉验证并生成预测结果提交至Kaggle平台。通过本实战，读者可以系统地学习深度学习在回归任务中的应用与实践技能。

而原图像是uint8，即8位无符号数，所以Sobel建立的图像位数不够，会有截断。处理完图像后，再使用cv2.convertScaleAbs()函数将其转回原来的uint8格式，否则图像无法显示，注意:当内核大小为3时,以上Sobel内核可能产生比较明显的误差，为解决这一问题，我们使用Scharr函数，但该函数仅作用于大小为3的内核。:通过寻找图像一阶导数中的最大值来检测边界，然后利用计算结果估计边缘的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值，代表算法是。