對象檢測 vs 對象識別 vs 圖像分割 
編輯 對象識別 使用機器學習進行對象識別 HOG（定向梯度直方圖）特征提取器和 SVM（支持向量機）模型：在深度學習時代之前，它是一種最先進的對象檢測方法。它采用正（包含對象的圖像）和負（不包含對象的圖像）樣本的直方圖描述符，并在此基礎上訓練我們的 SVM 模型。
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仿真資料吧 ??? 1年前
用于圖像分類的頂級預訓練模型 
視覺變形金剛 （ViT） 用于圖像分類的預訓練模型的優勢 用于圖像分類的預訓練模型的挑戰 預訓練模型概述 預訓練模型是現代深度學習的重要組成部分。這些模型最初是在 ImageNet 等大型通用數據集上訓練的。他們學習識別各種特征，從簡單的邊緣到復雜的紋理和對象。這種廣泛的培訓使他們能夠很好地概括，使他們成為新任務的有效起點。
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仿真資料吧 ??? 1年前
基于python的神經網絡在圖像識別和自然語言處理上的應用 
隨著計算機算力的不斷增長，基于機器學習（神經網絡）的方法成為了自然語言處理以及計算機圖像識別的新范式。在自然語言處理方面，RNN、LSTM等方法能夠有效提取語言之間的前后順序和相互關系，在機器翻譯、語言生成等任務取得了非常好的效果。在圖像識別、圖像檢測等方面，CNN等方法能夠有效提取圖像之中的模式，刷新了傳統圖像識別方法的效果。
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320科技工作室 ??? 3年前
利用圖像識別技術進行全自動非結構化網格劃分 
今天給大家分享一個很有意思的劃分網格工具：可以根據圖像進行非結構化劃分網格。 代碼來源：https://github.com/otvam/mesh_from_bitmap_matlab 若Github訪問速度較慢，也可以在公眾號后臺回復：圖像識別劃分網格，便可自動獲取壓縮包。
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易公子 ??? 2年前
Abaqus圖像轉模型插件：Image To Part 2D- AbyssFish 
插件介紹 Abaqus Image To Part 2D - AbyssFish 插件可將圖像導入Abaqus內并通過對網格單元集進行材料指定，實現基于圖像的模型部件生成。 插件支持JPEG、JPG、PNG、GIF、TIFF、BMP、PCX、ICO等多種圖像格式，兼容彩圖、灰度圖、二值圖像等類型，可基于圖片建立指定大小尺寸的部件模型。
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淵魚 ??? 2年前
如何將圖像轉換為幾何模型 
尋求幫助 如需您要查看與插件相關的動態幫助，請單擊模型樹中的圖像到曲線節點，然后單擊 COMSOL Desktop? 用戶界面右上角的問號圖標（要獲取其他設置窗口的文檔也是這樣操作）。 如何將圖像轉換為幾何模型的示例 您可以下載下列 示例模型和上文中展示的圖像。
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仿真客 ??? 2年前
第十三課 基于Python的圖像文字識別提取 
利用Python識別圖像中文和英文，Python中有許多好用的庫使得編程變得簡單，圖像文字識別是圖像識別研究領域的一個重點問題，由于背景干擾，字體繁多，中文文語言多種多樣，所以做好識別工作還是十分復雜的，本課程介紹了如何利用OCR庫識別圖像，并通過程序實現了中英文的有效提取，識別準確率很高。代碼和教程會放在附件，希望與大家共同提高。
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胖子愛學習 ??? 5年前
基于改進條件擴散模型的電阻抗成像圖像重建與敏感度先驗融合 
本文面向兩條互補技術路線：一是條件擴散重建（CDEIT），直接以邊界電壓為條件，在端到端擴散反演中迭代生成電導率圖像；二是無監督敏感度先驗融合（SPfusion），在物理模型驅動解算中引入由擴散模型生成的非均勻敏感度先驗，以增強結構細節與穩健性。
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320科技工作室 ??? 4月前
ABAQUS二維混凝土細觀模型的數字化重建技術(二)圖像映射 
上篇文章介紹了基于圖像進行混凝土細觀模型的幾何重構法，詳細步驟可查看下面的連接。
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淵魚 ??? 4月前
1-114基于MATLAB的車牌識別模型 
基于MATLAB的車牌識別模型。包括車牌識別系統，完成車牌定位、車牌字符分割和車牌字符識別。用到灰度化、圖像增強、邊緣檢測、車輛定位、分割車牌、車輛預處理、字符分割最后得到識別結果。程序已調通，可直接運行。
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matlab應用與學習 ??? 1年前
ABAQUS基于切片圖像的混凝土細觀有限元實體模型三維重建 
本案例介紹通過CAD斷層掃描三維重建插件將混凝土切片掃描圖像在AutoCAD內進行骨料及水泥砂漿基體的三維實體模型重建，并導入Abaqus CAE軟件內分別建立Part部件，實現模型的裝配及網格劃分，后續可完成不同工況的混凝土細觀有限元模擬分析。
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淵魚 ??? 10月前
SpaceClaim轉化成icepak識別的0級別模型，模型一定要與坐標系平行才不改變模型大小么？
假設一個與坐標軸不平行的塊在SpaceClaim轉化成icepak識別的0級別模型，除了把坐標系調整成與塊平行，還有其他方法不調坐標系，模型不做任何改變就能轉化成0級別?
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歡樂馬_5796 ??? 3年前
十八分鐘掌握CNN卷積神經網絡實現圖像識別原理及代碼實現（附代碼） 
課程當中詳細介紹了CNN 卷積神經網絡實現圖像識別的代碼，附帶講解了部分原理，評論區有相應的代碼分享，歡迎大家對視頻批評指正。
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活潑可男_matlab教學 ??? 12月前
基于Python深度學習的鯊魚識別分類系統 
Shark Detector開發：開發了一個名為“Shark Detector”的軟件包，它集成了對象檢測和圖像分類模型。該軟件包使用遷移學習和卷積神經網絡（CNN）技術來自動識別和分類視頻中和圖像中的鯊魚。 模型組成： Shark Locator (SL)：對象檢測模型，用于在圖像和視頻中定位鯊魚并繪制邊界框。
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320科技工作室 ??? 1年前
基于深度學習的機器人目標識別和跟蹤 
根據氣孔圖像數據集的特點，對YOLOv5的網絡結構進行了修改，在不影響識別性能的情況下，大大縮短了訓練時間。優化YOLO深度學習模型中的預測因子，降低了誤檢率。同時，根據氣孔物體的特點，對16倍和32倍的下采樣層進行了簡化，提高了識別效率。實驗表明該方法快速可靠。Hui Zeng等學者對非結構化網絡物理系統環境交際機器人多模態感知模型進行構建。
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DSJ123 ??? 3年前
使用lsdyna做高溫的仿真，為什么用了JC模型但是不識別溫度呢？
使用lsdyna做高溫的仿真，材料用的Johnson - Cook模型，溫度用的LOAD_THERMAL加的，最后結果顯示溫度加上去了但是變形和常溫一樣，為什么用了JC模型但是不識別溫度呢
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航2 ??? 7月前
Abaqus導入圖像生成模型 
</p><p>通過縮放將生成的模型縮放到指定尺寸。</p><p>將處理后的模型導出為.sat格式。
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淵魚 ??? 1年前
基于Python的LSTM進行實時手語識別 
上述代碼片段中，第一行代碼調用了 Holistic API，用于實現關鍵點的識別功能；第二行代碼則調用了 drawing_utils 工具，用于在圖像上繪制識別出的關鍵點。draw_landmarks(image, results)：此函數用于在用戶圖像上繪制識別出的關鍵點，以便直觀展示關鍵點的位置。
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320科技工作室 ??? 4月前
基于MATLAB的冰箱水果保鮮識別系統 
對于偏亮和偏暗的圖像，由于作品同時采用了HSV模型和RGB模型判斷，因此圖片的亮度對識別沒有太大影響，識別率還算理想。但是正是由于獲取顏色特征時同時采用HSV模型和RGB模型的值判斷，導致去噪參數不能太大，待識別圖片出現較多噪聲的情況下識別不是太理想，因此有些識別存在誤差。
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320科技工作室 ??? 1年前
使用 Mask R-CNN、GrabCut 和 OpenCV 進行圖像分割
圖像分割在計算機視覺任務中起著至關重要的作用，使機器能夠在像素級別理解和分析視覺內容。它涉及將圖像劃分為不同的區域或對象，以促進對象識別、跟蹤和場景理解。在本文中，我們探討了三種流行的圖像分割技術：Mask R-CNN、GrabCut 和 OpenCV。讓我們了解一下，什么是 Mask R-CNN 和 GrabCut 的圖像分割？1 什么是 R-CNN？
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仿真資料吧 ??? 1年前
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