为了满足工业上对织物缺陷检测的实时性要求,提出一种基于S-YOLOV3(Slimming You Only Look Once Version 3)模型的织物实时缺陷检测算法。首先使用K均值聚类算法确定目标先验框,以适应不同尺寸的缺陷;然后预训练YOLOV3模型得到权重参数,利用批归一化层中的缩放因子γ评估每个卷积核的权重,将权重值低于阈值的卷积核进行剪枝以得到S-YOLOV3模型,实现模型压缩和加速;最后对剪枝后的网络进行微调以提高模型检测的准确率。实验结果表明:对于不同复杂纹理的织物,所提模型都能准确检测,且平均精度均值达到94%,剪枝后检测速度提高到55 FPS,所得的准确率与实时性均满足工业上的实际需求。

主要介绍了Python实现计算图像RGB均值方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

首先，读取利用数据绘制了31个省份的直方图和曲线图并进行分析；其次，利用手肘法确定K均值聚类的K值并对数据31个样品进行K均值聚类；再次；利用K均值聚类的效果，采用同样分类个数的模糊C均值聚类方法对31个样品再次聚类，并得到了每个样品聚类的结果和概率；最后，根据原始数据求得其协方差矩阵并进行主成分分析，基于生活经验与查阅资料对主成分进行解释和验证。

内涵实验报告、源代码、数据集，直接可运行。

针对多元正态总体均值向量和协差阵的假设检验

这是模糊C均值聚类与模拟退火算法的结合，在MATLAB中直接运行查看效果即可！！！！

均值漂移

Meanshift的matlab代码使用 Tensorflow 进行均值漂移聚类 由 Phong Le () 编写和维护 描述 使用高斯核进行聚类。 要求 Python 3.5 跑步 要设置参数，打开src/meanshift.py n_samples = 300 # sample size n_centroids = n_samples # number of centroids n_updates = -1 # number of updates, -1 means run until converge (diff < 1e-5) window_radius = .1 # window radius for the Gaussian kernels n_gaussians = 3 # 'true' number of clusters 执行 python3 src/meanshift.py

均值漂移聚类 MeanShift_py是python中聚类的简单实现。 依存关系 唯一的依赖是 描述 mean_shift.py模块定义了一个名为MeanShift的类。 MeanShift类构造函数采用一个可选的内核参数。 如果未指定内核，则使用默认的内核。 cluster方法需要一个点数组和一个内核带宽值。 还可以传递一个可选的iteration_callback函数，该函数将在每次平均移位迭代结束时使用算法的当前状态（例如，当前点位于何处以及一个迭代编号）进行回调。 聚类完成后，将返回一个MeanShiftResult对象，其中包含三个数组： 原始点 转移点 每个点的群集分配 用法 import mean_shift as ms data = get_data_from_somewhere () mean_shifter = ms . MeanShift () mean_sh

基于中值的改进均值滤波算法在玻璃瓶检测中的应用，李秀峰，荣慧芳，中值滤波是一种有效抑制盐椒噪声的滤波算法，但它最大的缺点是模糊了细节。本文提出一种基于中值的加权均值滤波算法，并将该方法