01 2025 档案
摘要：直方图均衡化是一种图像处理技术，旨在通过调整图像的直方图来增强图像的对比度。其基本原理是通过重新分配图像的灰度值，使图像的灰度分布更加均匀，从而改善图像的视觉效果 基本概念和原理 直方图均衡化通过改变图像的直方图来改变各像素的灰度值。原始图像的灰度分布可能集中在较窄的区间内，导致图像不够清晰。通过直
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摘要：神经网络的核心目的是能够处理复杂的模式和关系。如果没有激活函数，神经网络中的每一层实际上只是对输入进行线性变换。例如，如果没有激活函数，输出就是一个线性组合。无论层数如何增加，整个网络的输出仍然是一个线性变换，这就意味着无论网络有多少层，最终网络的表达能力与单层网络等效，无法拟合复杂的非线性关系。激
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摘要：在上一节【神经网络数学原理（2）反向传播】中已经讲述如何通过反向传播来优化权重的过程和数学原理，本章主要讲述参数优化，优化参数是机器学习和深度学习中至关重要的过程，其目的是通过调整模型的权重、偏置和超参数来提升模型的准确性和泛化能力。优化的最终目标是使模型能够从训练数据中学习到有效的信息，同时避免过
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摘要：在上一节【神经网络数学原理（1）前向传播】中已经描述过神经网络结构和输入层到输出层的基本数学原理，本章主要讲述如何通过反向传播来优化权重的过程和数学原理。神经网络通过一系列的计算（前向传播）和优化过程（反向传播）来调整网络中每一层的权重，直到网络能够最小化预测值与实际值之间的误差（通常通过某种损失函
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摘要：神经网络（Neural Networks）是一种模拟人脑神经元连接模式的计算模型，广泛应用于模式识别、机器翻译、语音识别等领域。其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据，隐藏层通过加权连接和激活函数进行特征提取，输出层生成最终的预测结果。核心目的是通过不断调整权重来拟合目标函数，最终
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摘要：高斯金字塔、高斯模糊和高斯差分是图像处理中非常重要的技术，常用于图像缩放、降噪、特征提取等领域。 1. 高斯模糊（Gaussian Blur） 高斯模糊是一种降噪技术，基于高斯函数的图像处理技术，用于平滑图像，减少噪声或细节。它在图像处理和计算机视觉中非常常用，尤其是在预处理步骤中，通过对图像应用高
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摘要：梯度的计算是图像处理中非常基础的概念，它描述了图像中像素值的变化率。通过计算图像中每个像素点的梯度，能够帮助我们检测图像的边缘、纹理和变化区域。 数学原理 在图像处理或计算机视觉中，将图像视为一个函数 f(x,y)，其中 x和 y是图像的空间坐标，f(x,y) 是在这些坐标上的像素值。关于 x 轴的
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摘要：常见的使用目标检测或实例分割模型（例如 Mask R-CNN）训练时。下面我来逐个解释这些参数的含义： eta (Estimated Time of Arrival): 剩余训练时间的估计。在这个例子中，eta 为 1 天 1 小时 33 分 12 秒，表示模型预计还需要这么长时间才能完成训练。这个
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摘要：Detectron2 是一个强大的目标检测和实例分割框架，由 Facebook AI Research 开发。它基于 PyTorch 框架，并提供了许多先进的算法和模型，如 Faster R-CNN、Mask R-CNN 和 RetinaNet。 本文将介绍如何在 Windows 上安装 Detec
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