医学图像分析中的多模态深度学习模型构建随着人工智能技术的发展，深度学习在医学图像分析领域中取得了巨大的突破。多模态医学图像是指来自不同模态（如CT、MRI、PET等）的医学影像数据。如何利用多模态数据提取更多信息，以及如何构建高效准确的多模态深度学习模型成为了当前医学图像分析研究的热点之一。多模态医学图像的优势在于能够提供不同的观察视角和丰富的结构信息，从而帮助医生更好地诊断疾病。然而，多模态图像...

用机器学习技术进行图像分类的步骤与流程图像分类是机器学习中的一项重要任务，它可以帮助我们自动识别和分类图像。在这篇文章中，我将为你介绍使用机器学习技术进行图像分类的步骤和流程。一、收集和准备数据集在开始图像分类任务之前，我们首先需要收集并准备一个合适的数据集。这个数据集应包含不同类别的图像样本，每个样本都要有相应的标签或类别。你可以通过图片库、在线数据集或是自己手动标注数据等方式来收集数据集。在准...

正则化 归一化计算机视觉技术中的特征提取方法及优化策略特征提取是计算机视觉领域的一项重要任务，它可以从原始图像数据中提取出有用的特征，从而实现对图像的理解和分析。在计算机视觉应用中，特征提取是实现目标检测、目标识别、图像分类等任务的关键步骤之一。本文将介绍计算机视觉技术中常用的特征提取方法以及相关的优化策略。1. 特征提取方法1.1 尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature...

一、 算法背景及意义归一化互相关匹配算法（Normalized Cross-Correlation，NCC）是一种图像处理和模式识别中常用的算法。该算法可以用于图像匹配、物体检测、目标跟踪等领域。其主要思想是通过对两幅图像进行相关性计算，出它们之间的相似度，从而进行匹配或识别目标。二、 算法原理1. 数据归一化在归一化互相关匹配算法中，首先需要对输入的图像数据进行归一化处理。归一化是将数据缩放到...

卷积神经网络中常见的层类型及其作用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于计算机视觉领域。在CNN中，不同的层类型扮演着不同的角，起到了关键的作用。本文将介绍CNN中常见的层类型及其作用。一、卷积层（Convolutional Layer）卷积层是CNN的核心组成部分。它通过滑动一个卷积核在输入图像上进行卷积操作，提取图像...

一. 进行数据预处理1导入相关库from keras.datasets import mnist  从keras的datasets中导入mnist数据集 from keras.utils import np_utils 从keras导入将整型标签转换方法 utilsimport numpy as np  导入Python扩充程序库numPy，作为np调用。numPy支持大量的维...

基于深度学习技术的图像识别算法优化随着互联网技术的飞速发展，图像识别技术在各行各业中得到了广泛应用，例如智能家居、无人驾驶、医疗诊断等领域。而深度学习技术则被广泛认为是目前图像识别领域的最前沿技术，它可以通过大量的数据训练来自动提取图像的特征，进而进行分类、识别等操作。然而，随着图像数据不断增加，传统的深度学习算法已经难以胜任，需要加以优化。本文将探讨基于深度学习技术的图像识别算法优化问题，并针对...

基于深度学习的图像特征提取算法优化研究随着人工智能技术的发展，深度学习在图像处理领域越来越受到重视。在图像识别、图像分类、目标检测等方面，特征提取是深度学习中至关重要的一步。如何优化图像特征提取算法，成为了当前深度学习研究领域的一个重要问题。一、图像特征提取的基本原理图像特征提取的主要目的是从原始图像中提取出能够表征图像类别的特征。在深度学习中，图像特征提取的基本原理是使用卷积神经网络（CNN），...

基于线性回归法的车牌倾斜矫正算法作者：李金铎来源：《中国科技博览》2016年第02期        [摘 要]线性回归是利用数理统计的分析方法，来确定两种或两种以上变量之间的相互依赖的关系。车牌的边界具有明显的线性关系，线性回归模型经常用最小二乘的方法来拟合，能达到车牌校正的效果。车牌的图像一般是彩的，需要将彩图像转换为灰度图像，同时需要将灰度图像进行滤...

如何使用深度学习算法进行人像分割一、介绍人像分割是计算机视觉领域的一个重要任务，通过将图像中的人像从背景中分离出来，可以为图像处理、虚拟现实和增强现实等应用提供有力支持。近年来，深度学习算法在人像分割领域取得了极大的成功。本文将介绍如何使用深度学习算法进行人像分割，并探讨其应用前景。二、深度学习算法基础1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用于图像处理的深度学习算法。它可以通过学习大量标...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 105654440 A(43)申请公布日 2016.06.08(21)申请号 CN201511021549.X(22)申请日 2015.12.30(71)申请人 首都师范大学    地址 100048 北京市海淀区西三环北路105号(72)发明人 尚媛园 栾中 周修庄 丁辉 付小雁 邵珠宏 赵晓...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902773 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111119613.3(22)申请日 2021.09.24(71)申请人 南京信息工程大学    地址 224002 江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105号(72)发明人 胡昭华 李奇 (74)专利代...

改进的Tikhonov正则化图像重建算法温丽梅;周苗苗;李明;马敏【摘 要】Tikhonov正则化法可以解决电容层析成像中图像重建的病态问题,同时能够平衡解的稳定性与精确性,但其有效性和成像质量受到测量数据粗差的影响.改进的Tikhonov正则化法将2范数和M-估计结合,用一个缓慢增长的Cauchy函数代替最小二乘法的平方和函数,提高了估计稳健性和适应性.利用COMSOL和MATLAB软件对方法的...

admm算法的原理及应用简介ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）算法是一种解决凸优化问题的迭代算法，广泛应用于机器学习、信号处理、图像处理等领域。本文将介绍ADMM算法的原理以及在不同应用领域的具体应用。原理ADMM算法是一种将原优化问题转化为一系列子问题来求解的方法。其基本思想是通过引入拉格朗日乘子，将原问题分解为多个子问题，并通过交...

第３８卷第５期２０２１年５月机㊀㊀电㊀㊀工㊀㊀程ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌ＆ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＶｏｌ.３８Ｎｏ.５Ｍａｙ２０２１收稿日期:２０２０－０９－０９基金项目：辽宁省自然科学基金资助项目(２０１９ＢＳ１８６)作者简介：刘红军(１９７１－)ꎬ男ꎬ辽宁沈阳人ꎬ副教授ꎬ硕士生导师ꎬ主要从事数字化制造技术方面的研究ꎮE￣mail:133****8635＠１６３....

2021574彩图像灰度化是图像处理和计算机视觉领域的基本课题和重要前提，是将三维通道信息转换为一维灰度数据的过程。为了节约成本，人们仍使用黑白打印，并且许多出版物的大部分图片是灰度图像。生活中还存在很多更有艺术效果的黑白图像，由此衍生了灰度图像在艺术美学方面的应用，如中国水墨画渲染、黑白摄影等[1]。为了减少输入图像的信息量或者减少后续的运算量，都需要将彩图像进行灰度化处理，其在图像预处理等...

正则化可以产生稀疏权值稀疏表示算法在图像处理中的应用图像处理一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一，而稀疏表示算法则是近年来被广泛应用的一种方法。稀疏表示算法基于信号压缩的理论，试图从输入信号中提取一组具有最少数量部件的特征向量，进而实现信号的压缩和重建等多种功能。在图像处理中，稀疏表示算法可以用于图像压缩、降维、去噪、分割等多种任务，本文将详细介绍稀疏表示算法在图像处理方面的具体应用。一、图像压...

图像编码是一项重要的图像处理技术，广泛应用于图像传输、存储和压缩等领域。稀疏表示作为图像编码的一种重要方法，得到了越来越多的关注和研究。本文将探讨图像编码中的稀疏表示方法，介绍其基本原理和主要应用。一、稀疏表示的基本原理稀疏表示是指利用尽可能少的基向量来表示一个信号或图像。在图像编码中，通常使用离散余弦变换（DCT）或小波变换等方法将图像转换到频域或者时-频域。然后，利用稀疏表示方法将这些系数进一...

基于深度学习的图像识别算法实现一、引言随着计算机技术的发展，深度学习作为一种新的人工智能技术已经逐渐走入人们的视野，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。其中，基于深度学习的图像识别算法是目前最为热门的研究方向之一。本文将介绍基于深度学习的图像识别算法的实现方法以及其应用价值。二、图像识别算法的概述图像识别算法旨在通过对图像的分析和处理，自动识别图像中的目标物体或场景。传统的图像识别...

SL0分类稀疏表示的图像修复算法屠雅丽;唐向宏;张东;蔡倩;任玉升【摘 要】This paper proposes a novel image inpainting algorithm by SL 0 algorithm .Based on tradi‐tional SL0 algorithm ,it takes use of approximate hyperbolic tangent func...

【学习笔记】【转载】YOLOv4与YOLOv5的创新点YOLOv4YOLOv4的三⼤贡献：1. 设计了强⼤⽽⾼效的检测模型，任何⼈都可以⽤ 1080Ti 和 2080Ti训练这个超快⽽精准的模型。2. 验证了很多近⼏年 SOTA 的深度学习⽬标检测训练技巧。3. 修改了很多 SOTA 的⽅法，让它们对单GPU训练更加⾼效，例如 CmBN，PAN，SAM等。作者⽤⼀个图概括了单阶段和双阶段⽬标检测⽹...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108492264 A(43)申请公布日 2018.09.04(21)申请号 CN201810195727.8(22)申请日 2018.03.09(71)申请人 中国人民解放军国防科技大学    地址 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号(72)发明人 林再平 王龙光 安玮 盛卫东 李...

正则化可以产生稀疏权值使用人工智能开发技术构建图像风格转换模型随着人工智能技术的迅速发展，图像风格转换成为了一门热门的研究领域。通过将一幅图像的风格转换为另一幅图像的风格，我们可以创建出具有独特艺术风格的图像，这给艺术家和设计师提供了新的创作方向。本文将介绍使用人工智能开发技术构建图像风格转换模型的过程。1. 数据收集与预处理在构建图像风格转换模型之前，我们首先需要收集训练数据。这些数据应包括具有...

基于模型预训练和网络正则的小样本高光谱图像分类    基于模型预训练和网络正则的小样本高光谱图像分类    摘要：随着高光谱成像技术的广泛应用，高光谱图像的分类问题备受关注。然而，面对小样本的高光谱图像分类任务，传统的深度学习方法面临着训练不充分和过拟合等挑战。本文提出了一种基于模型预训练和网络正则的方法来解决这个问题。具体地，我们首先使用大规模图像数据集进...

matlab盲去模糊算法 -回复matlab盲去模糊算法是一种常用于图像处理领域的技术。在拍摄或传输过程中，图像往往会受到模糊的影响，导致细节失真或不清晰。盲去模糊算法可以有效地恢复原始图像的清晰度和细节。本文将一步一步地介绍matlab盲去模糊算法的原理和实现过程。I. 模糊图像的生成在进行盲去模糊算法之前，首先需要生成一个模糊图像。可以使用matlab内置的图像模糊函数，如imfilter或i...

手写数字识别原理(一)手写数字识别原理解析1. 引言手写数字识别是一项经典的机器学习任务，其目标是通过计算机算法将手写的数字图像转换成对应的数字。该技术在识别、银行支票处理等领域有着广泛的应用。本文将从浅入深，分析手写数字识别的相关原理。2. 数据预处理在进行手写数字识别之前，我们首先需要对输入的图像进行预处理。常见的预处理方法包括： - 图像灰度化：将彩图像转化为灰度图像，减少处理的复...

红外与可见光图像特征点边缘描述与匹配算法1. 绪论：介绍红外与可见光图像的特点、研究背景和意义，以及本论文的研究内容和目的。2. 相关技术：阐述图像特征点的概念与常见算法，比较红外与可见光图像在特征提取上的区别。3. 红外与可见光图像特征点边缘描述算法：详细介绍红外与可见光图像特征点边缘描述算法的原理与步骤，包括SIFT、SURF、ORB等算法的优缺点分析。4. 红外与可见光图像特征点匹配算法：详...

多媒体技术与应用试题及答案单项选择题部分1．多媒体当中的媒体指的是以下哪种媒体（    ）。A．表现媒体            B．表示媒体 C．感觉媒体              D．存储媒体2．以下的采样频率中哪个是目前音频卡所支持的（&n...

⼩样本学习Few-shotlearningOne-shot learningZero-shot learningMulti-shot learningSparseFine-grained Fine-tune背景：CVPR 2018收录了4篇关于⼩样本学习的论⽂，⽽到了CVPR 2019，这⼀数量激增到了近20篇那么什么是⼩样本学习呢？在机器学习⾥⾯，训练时你有很多的样本可供训练，⽽如果测试集和你的...

人工智能深度学习技术练习(试卷编号191)1.[单选题]MNIST数据集的维度大小是（）。A)20*20B)22*22C)26*26D)28*28答案:D解析：难易程度：易题型：2.[单选题]神经网络的三层网络结构包括（）。A)输入层、中间层、输出层B)输入层、输出层、中间层C)输入层、隐藏层、输出层D)输入层、输出层、隐藏层答案:C解析：难易程度：易题型：3.[单选题]Mini-batch指的是...