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搜索资源列表

  1. 对图像分块,计算每个块的均值和方差,并给出了结果的图象化表示,易于观察

  2. 对图像分块,计算每个块的均值和方差,并给出了结果的图象化表示,易于观察

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-24
    • 文件大小：2048
    • 提供者：dongzhou399

  1. 一种基于全局均值和局部方差的图像二值化方法

  2. 比较了几种常用的动态阈值二值化方法，并在此基础上提出了一种新的基于均值和方差的二值化方法。试验表明，这种方法能够较好地区分物体和背景，并且相对于原来的逐点进行二值化的方法而言大大提高了处理速度。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：mountyang

  1. 数据阿伦方差计算显示问题

  2. 在科学研究实验中，经常遇到对大量的实验数据的处理问题。其处理方法有很多种，但其基本的处理一般包括：求均值、方差等。在本设计中我们采用了文档视图结构，样本数据和函数曲线数据存放在文档中，在视图中完成函数曲线的绘制。而对于数据的修改我们也通过视图传递给文档，然后实现视图的同步更新。与此同时，对于数据的管理，我们通过在一个单独的类中处理，实现较好的模块化和可重用化。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2011-08-30
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：dudululu1987

  1. 计算图像均值和方差

  2. 计算一幅图像的均值和方差，基于openCV实现，适用于图像融合、分割和识别等机器视觉领域。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：buaayxd

  1. 均值方差计算器

  2. 1.均值方差计算器：设计一个平均值计算器，有一个输入窗口，可迅速算出输入的一系列数字的平均值和方差；同时支持加载外部文本，可算出文本中所列出数字的均值和方差。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-04-12
    • 文件大小：5120
    • 提供者：wsmuzi123

  1. Matlab求矩阵均值，方差

  2. 利用Matlab求矩阵的矩阵和标准差,简单易用，非常好的一段小程序。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-12
    • 文件大小：466
    • 提供者：j982764511

  1. 测量程序设计工具集

  2. 本程序有八大计算功能。分别是（1）水平角计算（2）竖直角计算（3）三角高程计算（4）均值和方差计算（5）线性方程组计算（6）坐标正反算（7）平差计算（8）坐标计算。

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2014-06-04
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：naiegh

  1. opencv计算5*5邻域方差图

  2. 利用opencv实现图像任意点5*5邻域的均值和方差计算

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-07-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：guojianncu

  1. 计算均值和方差的代码，方便好用噢

  2. 计算均值和方差的代码，方便好用噢，写成函数的形式，可直接调用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-11-16
    • 文件大小：4096
    • 提供者：wine_cat

  1. 根据均值和方差生成高斯噪声，给图像叠加高斯噪声

  2. 根据均值和方差生成高斯噪声，给图像叠加高斯噪声，C++

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-01-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：xsw104205

  1. python 打开并计算两幅dicom图像感兴趣区域像素的均值方差

  2. 使用python 自带的Tkinter编写的小工具，能够打开医学图像dicom或ima格式，显示两幅图像，并且计算感兴趣区域的均值和方差

  3. 所属分类：Python

  1. 求均值和方差

  2. 求灰度图像的均值和方差，初学者可以学习下，这是一个很不错的学习例子！

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2018-04-16
    • 文件大小：20480
    • 提供者：mingaiminghao

  1. 计算自己构建数据集的均值和方差

  2. 在利用深度学习开源代码测试自己数据时，会遇到对自己构建数据集进行均值和方差计算的问题。本资源有两个python脚本，在python3下编写，一个是直接求取原始数据集均值，一个是对拉成张量后的数据集进行均值和方差求取处理，用于transforms.Normalize()函数设置。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-04-24
    • 文件大小：1024
    • 提供者：m0_37759119

  1. 图像均值和方差

  2. 计算一幅图像的均值和方差，基于openCV实现，适用于图像融合、分割和识别等机器视觉领域。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-11-21
    • 文件大小：1024
    • 提供者：buaayxd

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

  2. 今天小编就为大家分享一篇计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例，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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38522552

  1. C#利用Random得随机数求均值、方差、正态分布的方法

  2. 本文实例讲述了C#利用Random得随机数求均值、方差、正态分布的方法。分享给大家供大家参考。具体如下： 最近在做中小学试卷分析系统，其中数据的分析让自己很头疼，整个系统采用B/S架构。在分析试卷难度梯度的时候需要用到正态分布，自己做了一些，也查阅了一些资料，终于掌握了将一组数据分析检验，最后生成正态分布。 （1）利用随机函数rand()生成(0，1)区间的100个均匀分布随机数； （2）计算这100个均匀分布随机数的均值和方差， （3）将这100个均匀分布的随机数，及其均值和方差保存到文本文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38722348

  1. 批量归一化和残差网络

  2. 1.由来： 由google2015年提出，深度神经网络训练的技巧，主要是让数据的分布变得一致，从而使得训练深层神经网络更加容易和稳定。 2.作用 BN的作用就是将这些输入值或卷积网络的张量进行类似标准化的操作，将其放缩到合适的范围，从而加快训练速度；另一方面使得每一层可以尽量面对同一特征分布的输入值，减少了变化带来的不确定性 3.操作阶段 4.操作流程 计算每一层深度的均值和方差 对每一层设置2个参数，γ和β。假设第1深度γ=2、β=3；第2深度γ=5、β=8。 使用缩放因子γ和移位因子

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：258048
    • 提供者：weixin_38675797

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

  2. pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif 'imagenet' in args.dataset: mean_vals = [0.485, 0.456, 0.406] std_vals =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38598613

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例

  2. pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif 'imagenet' in args.dataset: mean_vals = [0.485, 0.456, 0.406] std_vals =

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-21
    • 文件大小：33792
    • 提供者：weixin_38643269

  1. 计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差

  2. 先说明一下情况 1、如果是自己的数据集，mean 和 std 肯定要在normalize之前自己先算好再传进去的 2、有两种情况： a)数据集在加载的时候就已经转换成了[0, 1]. b)应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是 （ Converts a PIL Image or numpy.ndarray (H x W x C) in the range [0, 255] to a torch.FloatTensor of shape (C x H x W

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：50176
    • 提供者：weixin_38556985
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