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搜索资源列表

  1. VB6程序源代码-图像缩放

  2. 可以对图像实现最邻近插值、双线性内插值、三次卷积法、stretchblt等多种算法的缩放。

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2009-05-01
    • 文件大小：113664
    • 提供者：ayingawei

  1. 多种插值方法的基于C#的图像变形扭曲程序

  2. 基于C#的图像变形扭曲程序，包括球形膨胀 极坐标变换 扭曲 透镜等变形方法 4种差值方法（最佳临近 双线性 三次卷积 中值插值）

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2010-04-11
    • 文件大小：745472
    • 提供者：zhangxin_92

  1. 经典插值算法仿真（插值方面的研究）

  2. 图像插值的算法多种多样。但是最经典的也就是最近邻法、双内插法和三次卷积法。本文就是对于它们的比较。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-05-20
    • 文件大小：215040
    • 提供者：lijun5635

  1. 卷积码译码次优路径算法在第三代移动通信中的应用

  2. 卷积码译码次优路径算法在第三代移动通信中的应用方面的文章，对做卷积码以及维特比译码有一定帮助

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-09-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：joyjj0218

  1. 图像下采样算法

  2. 实现图像、影像下采样，采样方法有最邻近采样法、二次插值法、双三次卷积法。matlab实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-21
    • 文件大小：21504
    • 提供者：sxxl86

  1. BMP旋转放缩(双线性插值，三次卷积插值)的c语言实现(含主程序可直接运行)

  2. BMP旋转放缩(双线性插值，三次卷积插值)的c语言实现(含主程序可直接运行) 内含有使用说明书，代码清晰易懂。学习的好帮手，我就想要点下载积分/哭/哭/哭/哭

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-05-08
    • 文件大小：17408
    • 提供者：zh_sh_yu

  1. bmp图像几何变换（近邻值、双线性、三次卷积）

  2. 资源关于bmp图片的几何变换，包括：旋转，缩放，近邻值，双线性，三次卷积；适合图像处理初学者学习，算法可能不是很精确，见谅！ 刚好最近在学习这个，网上找了很多资料，不是很全，所以自己写了一个上传，仅供参考

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-07-08
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：u011487382

  1. 机器学习-14. 卷积神经网络深入、AlexNet模型

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Tenso

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：708837376
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（下）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（下） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：1002438656
    • 提供者：suolong123

  1. 机器学习-13. 卷积神经网络、CNN识别图片（上）

  2. 人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十三章（上） 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 Te

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：832569344
    • 提供者：suolong123

  1. 基于三次样条函数的加Rife-vincent自卷积窗 插值FFT算法的电力系统谐波检测

  2. 采用快速傅里叶变换(FFT)对电力系统进行谐波分析时，由于非同步采样和数据截断，将会产生栅栏效应和频谱泄漏现象，无法得到准确的谐波参数。为提高非同步采样的谐波检测精度，提出基于三次样条函数的加Rife-vincent自卷积窗插值FFT算法。Rife-vincent自卷积窗旁瓣峰值低，旁瓣衰减速度快，能够有效抑制频谱泄漏，采用三次样条函数逼近幅值比函数，可有效抑制栅栏效应，避免解高次方程，实时性好，计算精度高。通过MATLAB仿真分析，验证了基于三次样条函数的加Rife-vincent自卷积窗插值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：447488
    • 提供者：weixin_38622962

  1. 图像缩放的几种算法 采用临近点 线性差值 三次样条差值 三次卷积差值四种方法

  2. 很好的几种图像缩放算法。包括采用临近点 线性差值 三次样条差值 三次卷积差值四种方法非常强悍。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-10
    • 文件大小：53248
    • 提供者：bulankeshi

  1. 动手学深度学习—卷积神经网络

  2. 卷积神经网络 典型的卷积神经网络由卷积层、池化层、全连接层构成。 卷积层 卷积：在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取。 直观的理解卷积 以上图为例： 第一次卷积可以提取出低层次的特征。 第二次卷积可以提取出中层次的特征。 第三次卷积可以提取出高层次的特征。 特征是不断进行提取和压缩的，最终能得到比较高层次特征，简言之就是对原式特征一步又一步的浓缩，最终得到的特征更可靠。利用最后一层特征可以做各种任务：比如分类、回归等。 卷积层得名于卷

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_38750644

  1. 快来看看卷积操作到底都干了什么

  2. 卷积解决全连接参数过多的问题（参数多容易过拟合和，局部极值，鞍点） 卷积敞开了讲就是为了提取特征，比如上第二图的卷积局部连接，不同的滤波器提取不同位置的特征，但是需要做到特征和位置无关，所以的滤波器局部连接使用一套参数如第三幅图（这样友大幅度减少了参数），下面这幅图就是经过一次卷积之后，提取了车顶的特征（变亮的地方） 多么我们使用了多个卷积核干什么呢？也就是提取多个特征，下图是我使用多个卷积核然后选出三个特征 咱们再说说池化 上面的池化减小大小，我把池化的图片放大到卷积后的大小 发现我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：299008
    • 提供者：weixin_38737176

  1. SRCNN：适用于PythonTorch，Numpy和Avnet的ZedBoard的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）-源码

  2. 超分辨率卷积神经网络（SRCNN） 适用于Python / Torch，Numpy和Avnet的ZedBoard的SRCNN实现 单个图像超分辨率（SR）的目的是从单个低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。 该存储库包含Dong，Chao等人的超分辨率卷积神经网络（SRCNN）的三种实现。 “使用深度卷积网络的图像超分辨率。” （ ） 概括 9-5-5卷积神经网络 三种实现 火炬：用于训练网络，提取权重和放大 脾气暴躁：升级 Cython：用于升级（可以在Avnet的上运行） 完

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42134240

  1. 结合去卷积的艾里光束片状光显微成像研究

  2. 为了解决传统高斯光束片状光照明显微成像技术高轴向分辨率时视场范围(FOV)小的问题, 结合艾里光束片状光照明样本成像与去卷积算法, 实现了光片显微镜对样本的高轴向分辨率大视场成像。数值模拟了高斯光束与艾里光束经过物镜聚焦后的光强分布。搭建实验光路系统, 在液晶空间光调制器上加载三次相位图生成艾里光束, 并扫描光束生成片状光照明荧光微球、染色的斑马鱼肌肉组织进行成像实验。在艾里光束光片显微镜成像结果基础上, 建立去卷积算法进行图像恢复, 克服了艾里光束光片显微镜成像范围大但轴向分辨率不高的问题,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：weixin_38669832

  1. 迭代卷积重建三维折射率场的计算机模拟

  2. 介绍了迭代卷积重建算法的教值过程,用Turbo C 2.0开发了该算法的实用软件.通过计算机模拟运算,考查了其重建精度、重建误差与投影方向数和迭代次数的关系.结果表明,该软件对180°范围内均匀投影采样,投影数为6,迭代次数为8～10次,仍具有较好的重建精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38646634

  1. convolutional_dqn_pacman：用于OpenAI Pacman域的具有双深度Q学习（DQN）代理的集成卷积神经网络（CNN）-源码

  2. convolutional_dqn_pacman 用于OpenAI Pacman域的具有双深度Q学习（DQN）代理的卷积神经网络（CNN）。 实施利用“双重”目标网络在正确的方向上指导学习，并利用随机采样的经验重放来防止状态转换依赖性干扰学习。 状态由三维红绿蓝（RGB）阵列表示，这使卷积神经网络（CNN）非常适合于训练代理的任务。 马尔可夫决策过程（MDP）和整体环境由OpenAI定义/提供。 Tensorboard已集成到该项目中，以进行培训/进度可视化。 笔记： 根据经验，通过多次

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42168230

  1. 三次相位板波前编码系统彩色图像恢复的迭代算法

  2. 采用三次相位板进行景深延拓的波前编码系统得到非对称的点扩展函数。为了获得最终清晰的彩色图像，研究了一种基于广义极小残差法(GMRES)的迭代算法，结合Tikhonov规整化方法，并利用多通道处理过程对中间图像进行去卷积恢复。为了消除恢复图像边界的振铃效应，推导了新的光学成像过程数学模型，该模型采用反镜像边界条件并利用直积近似对卷积核进行处理。模拟数据的分析表明，采用多通道处理过程对彩色图片进行恢复时，新的算法在给出精确的反卷积结果的同时能有效地抑制噪声的放大;实验结果显示，较之经典的维纳滤波恢复

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38563871

  1. 基于卷积神经网络的深度图超分辨率重建

  2. 针对传统深度图超分辨率重建算法需要人工提取特征、计算复杂度较高且不容易得到合适表示特征的问题, 提出一种基于卷积神经网络(CNN)的深度图超分辨率重建算法。该算法不需要提前对特定的任务从图像中提取具体的手工特征, 而是模拟人类的视觉系统对原始深度图进行层次化的抽象处理以自主地提取特征。该算法直接进行从低分辨率深度图到高分辨率深度图的映射学习。映射由7个卷积层和1个反卷积层联合实现。卷积操作学习丰富的图像特征, 而反卷积实现上采样重建高分辨率的深度图。Middlebury RGBD数据集的实验结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38513794
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