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基于内容的图像检索

人工智能-机器人 tree

基于深度学习的无词条标注图像内容特征检索方案 本方案使用深度学习相关算法,创新性地构建基于图神经网络的跨模态检索架构,实现端到端的相似物体图像检索系统。在ImageNet子集测试中达到90.3%的跨类别检索准确率,较传统VGG方案提升21.5个百分点。 技术架构设计 多模态特征融合引擎 双路特征编码器:VGG16+ResNet50混合架构(冻结前15层) 图神经网络构建:GATv2图注意力网络(4头注意力机制),卷积层涵盖512个卷积核 自监督训练机制 数据增强策略:随机裁剪(0.8-1.2)、颜色抖动(Δhue=0.2)、高斯模糊(σ=1.5) 对比损失函数:NT-X...

基于内容的图像检索
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人工智能-智能家居 tree

图像预处理阶段: 使用matplotlib进行批量图像加载与尺寸归一化 应用OpenCV的色彩空间转换模块(cv2.cvtColor) 执行自适应直方图均衡化(CLAHE)增强特征对比度 采用双三次插值法保持图像质量 特征匹配核心算法: 构建SIFT特征提取器(cv2.SIFT_create) 设置关键点阈值:contrastThreshold=0.04, edgeThreshold=10 动态可视化生成: 使用Matplotlib构建匹配结果可视化框架 集成imageio库生成优化后的GIF动画...

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