（英语） 这个demo展示了如何实现卷积神经网络（CNN）对多输入的图像分类。例如，一个名为MNIST的手写数字数据集被分为上半部分和下半部分，如下图所示，上下半部分部分被送入多输入CNN。 （日本人） 这是一个卷积神经网络的演示，可以输入两种类型的图像。 有两个输入层，例如，输入层A用于输入动物面部图像，输入层B用于输入动物爪子图像，以此类推。 从 2019b 版本开始，一种称为自定义循环的方法成为可能，允许对深度学习进行更详细的自定义。为了方便尝试，手写数字的上半部分和下半部分分别从不同的输入层输入，将卷积等后得到的特征组合起来，用全连接层等进一步推进计算。 .如果您能告诉我您对此示例是否有任何更合适的数据或问题，我将不胜感激。还有一些地方还欠缺制作，希望以后继续更新。

视觉识别的瓶颈变压器 实验 模型 参数（M） 累积（％） ResNet50基线（） 23.5百万 93.62 BoTNet-50 1880万 95.11％ BoTNet-S1-50 1880万 95.67％ 僵尸网络-S1-59 2750万 95.98％ BoTNet-S1-77 4490万 ip 概括 用法（示例） 模型 from model import Model model = ResNet50 ( num_classes = 1000 , resolution = ( 224 , 224 )) x = torch . randn ([ 2 , 3 , 224 , 224 ]) print ( model ( x ). size ()) 模块 from model import MHSA resolution = 14 mhsa = MHSA ( plan

1. 安装Install ERDAS Foundation 2014和ERDAS IMAGINE 2014. 2. 若您安装了imagine-v14.0-win-x64, 请复制x64文件夹下的所有文件到相应安装目录; 若您安装了32位的, 请复制x86文件夹下的所有文件到相应安装目录. 打开Intergraph License Administration. 单击Client->License Host ID, 复制弹出框里的Composite ID, 并用它替换您刚下载的许可文件Intergraph.lic里的1234567890AB.

DFT的matlab源代码图像分析 数字图像处理实验要执行实验，请下载MatLab或使用在线MatLab（）实验列表： 学习图像处理的基础知识并编写程序以读取和显示不同类型的数字图像。 对数字图像进行空间域增强，并编写用于灰度转换的程序。 执行直方图处理和直方图均衡化。 执行阈值操作 执行不连续性检测：给定图像中的点，线和边 执行不同的算术运算或逻辑运算（例如加法运算等） 在数字图像上执行基本的几何变换（2-D DFT，FFT等） 编写用于缩放和缩小数字图像的程序，并比较缩放的最近邻插值，双线性插值和双三次插值方法。 使用数字图像过滤执行空间域增强 使用维纳滤镜研究并执行图像还原。

2.2 基本遗传算法 基本遗传算法(也称标准遗传算法或简单遗传算法，Simple Genetic Algorithm，SGA) 是一 种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象，只使用基本遗传算子(Genetic Operator)： 选择算子(Selection Operator)、交叉算子(Crossover Operator)和变异算子(Mutation Operator)，其 遗传进化操作过程简单，容易理解，是其它一些遗传算法的基础，它不仅给各种遗传算法提供 了一个基本框架，同时也具有一定的应用价值。选择、交叉和变异是遗传算法 3 个主要操作算 子，它们构成了所谓的遗传操作，使遗传算法具有了其它传统方法没有的特点。 2.2.1 基本遗传算法的数学模型 基本遗传算法可表示为： ),,,,,,,( 0 TΦMPECSGA = (2.1) 式中：C ——个体的编码方法； E ——个体适应度评价函数； 0 P ——初始种群； M ——种群大小； Φ——选择算子； ——交叉算子；  ——变异算子； T ——遗传运算终止条件。 图 2.3 为基本遗传算法的流程图。 2.2.2 基本遗传算法的步骤 1．染色体编码与解码 基本遗传算法使用固定长度的二进制符号串来表示群体中的个体，其等位基因是由二值 {0，1}所组成。初始群体中各个个体的基因可用均匀分布的随机数来生成。例如： X=100111001000101101 就可表示一个个体，该个体的染色体长度是 n=18。 编码和初始种群的生成 种群中个体适应度的检测评估 选择 交叉 变异 图 2.3 遗传算法的基本流程图

dji-航空影像拼接 使用gps坐标信息和opencv进行DJI无人机航拍图像拼接的程序。

彩色补偿的matlab代码很棒的水下图像增强 作者：李玉峰，黄玉峰 1说明 很棒的水下图像增强方法的集合。 维护论文，代码和数据集。 2相关工作 2.1数据集 U45 [] EUVP [] DUIE [] UIEB [] UWCNN [] 涡轮[] Uw-imagenet [] MHL，牙买加领域[] 2.2论文 2020年 Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Zhou等，基于物理模型反馈的水下图像领域自适应对抗学习。 [][代码] Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Islam等人，《快速水下图像增强功能可改善视觉感知》。 [] [] 2019年 Anwar等人，“深入研究水下图像增强功能：一项调查”。 [] [] Li等人，《水下图像增强基准数据集及其他》。 [] [] Roznere等人，水下机器人基于模型的实时图像色彩校正。 [] [] Jamadandi等人的“基于样例的水下图像增强技术”通过小波校正变换进行了增强。 [] [] Song等人，“利用

MicroNet Improving Image Recognition With Extremely Low FLOPs

添加盐噪声MATLAB代码Image_Salt_and_Pepper_Noise 此 Matlab 代码用于向图像添加椒盐噪声。 注意：如果你在你的系统或项目中使用我的代码，你应该总是引用我的论文作为参考 Functions: Main function : main.m Salt_and_Pepper_Noise adding function : sp.m %%%%%%%%%%%-------------------$$$$$$$$>>>>> BY Jithin K C <<<<$$$$$$$$$-----------------%%%%%%%%%%%%%% @@@ for any queries contact: jithinkc22@gmail.com

从其他地方下载的，你们看看吧！ 好像挺好用的，检测工件的大小的！！！ 我看到很多人都在介绍这个，但是没有提供完整的代码！！ opencv单目视觉测量 机器视觉 零件尺寸测量