用于图像去噪效果不错,可用于红外图像去噪 matlab程序
2021-09-27 11:03:21 572KB 图像去噪
深度局部特征(DeLF)的Pytorch实现 PyTorch实现的“具有深深的局部特征的大规模图像检索” 参考: : 先决条件 火炬 python3 CUDA 训练DeLF DeLF训练有两个步骤:(1)调整阶段,和(2)关键点阶段。 Finetune阶段加载ImageNet上预训练的resnet50模型,并进行优化。 关键点阶段将冻结“基本”网络,并且仅更新“注意”网络以进行关键点选择。 训练过程完成后,模型将保存在repo//keypoint/ckpt (1)培训微调阶段: $ cd train/ $ python main.py \ --stage ' finetune ' \ --optim ' sgd ' \ --gpu_id 6 \ --expr ' landmark ' \ --ncls 586 \ --f
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利用局部加权回归,对UCI数据进行分段线性拟合,使用时需修改下路径名。
2021-09-26 14:21:46 1.23MB 局部加权回归
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演示在html中通过js调用php获取数据加载数据到表格中
2021-09-26 02:11:53 184KB html js php 局部刷新
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基于BP神经网络算法的电缆局部放电类型模式识别.pdf
2021-09-25 22:05:48 3.06MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
基于广义局部曲率模态信息熵和BP神经网络的结构损伤识别方法.pdf
2021-09-25 17:06:04 5.52MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
基于改进VFH+算法的机器人局部避障方法研究,江浩恒,张延恒,针对移动机器人应用VFH+算法避障时存在左右徘徊、阈值敏感的缺陷,提出一种改进的VFH+算法。将机器人的制动距离考虑在内,以障碍物�
2021-09-24 18:07:17 445KB 首发论文
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目的: 1、 了解交通流微观跟驰模型的基本原理。 2、 理解掌握线性跟驰模型的建模机理、局部稳定性和渐进稳定性分析及其仿真方法 3、 了解线性跟驰模型的特点、掌握稳态流分析的基本原理。 内容: 1、 讲解交通流微观跟驰模型的表示形式。 2、 安排学生编写线性跟驰模型的仿真软件,并分析其稳定性以及运行特性。
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表2.4各个算法计算结果统计表 2.4在汽车避障局部路径规划中的仿真实验 为验证改进水滴算法在汽车局部路径规划领域的应用可行性,将算法用于无 人驾驶汽车的局部路径规划中。设计一条平直同向双车道,长度为260米、宽度 为7米,在模型中表示为65×6的二维栅格,单位栅格的边长为4mxl.17m。为验 证算法对速度的鲁棒性,在汽车分别处于中速20m/s和高速30m/s状态下进行路 径规划实验。当汽车探测到前方40m内有障碍时,局部路径规划程序将被触发, 并按0.5s的时间步长实时进行路径规划,以完成对静态障碍车超车、对动态障碍 车超车和对动态障碍车避车的三种工况。算法参数的设置如表2.5所示。 表2。5改进水滴算法的参数表 14 万方数据
2021-09-22 15:34:44 11.9MB 无人驾驶汽车 路径规划 控制算法
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背景故事:我需要对一张图片做一些处理,是在图像像素级别上的数值处理,以此来反映图片中特定区域的图像特征,网上查了很多,大多关于opencv的应用教程帖子基本是停留在打开图片,提取像素重新写入图片啊之类的基本操作,我是要取图片中的特定区域再提取它的像素值,作为一个初学者开始接触opencv简直一脸懵,慢慢摸索着知道了opencv的一些函数是可以实现的像SetImageROI()函数设置ROI区域,即感兴趣区域,就很好用啊,总之最后是实现了自己想要的功能。现在看个程序确实是有点挫,也有好多多余的没必要的代码,但毕竟算一次码代码的历程,就原模原样贴在这里吧。 代码功能:在python下用opencv
2021-09-22 09:49:28 61KB opencv pixel 像素
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