基于FPGA的Sobel算子（三） 之Cordic坐标系转换电路 1.前期预处理：完成坐标象限转换。 2.完成n次迭代工作：采用菊花链式结构设计。 3.后期处理工作：恢复象限转换，增益补偿。...转换工作十分简单，只需提取输入x和y的坐标绝对值作为输出，即可将坐标转换到第一象限，同时判断x和y的绝对值大小，当y>x时，将x和y调换即可将坐标转换到第一象限的前半象限。...模块需要记录x和y的象限信息，包括半象限信息，以供象限位置还原。...2.单元迭代运算单元 经过预处理后的绝对值输出可以直接送入Cordic处理核进行Cordic运算，Cordic运算，Cordic运算实际上是n次迭代运算的过程。...首先需要明确的一点是，由于处理核需要n个时钟来完成迭代运算，预处理的象限信息需要首先进行缓存n-1个时钟与结果进行对齐。 在象限还原时，采用预处理的逆运算： （1）还原x与y交换信息。
基于FPGA的Sobel算子（二） 之Sobel算子计算电路 为了尽量利用FPGA的并行性，可以考虑同时进行X方向和Y方向的计算。...同时，由于，模板的数值为1和2或者-1，-2，我们考虑将负数和正数相加后再整体做减法。模板元素为2时直接进行移位操作则简单地多。 同时得到窗口内9个像素的值比较简单。...得到9个像素之后还需将分别对x和y方向的模板进行运算。由于两个模板中3个像素恒为0.世纪上需要完成6个数据加法运算，经过3个时钟的运算即可得出结果。 ? X方向的Sobel结果计算 ?...X方向的Sobel结果计算 module sobel_module( clk, rst, ); input clk; input rst; parameter DW = 14; //9个窗口寄存器 reg
Sobel算子包括x和y方向的差分运算，求取其平方根作为最终取值，一般情况下，在FPGA处理中，考虑到效率和资源占用问题，也可以用绝对值来代替。...将Sobel算子的表达式再次列出如下： 由数学表达式，计算Sobel算子需要首先计算x方向和y方向的微分值gx(x,y)和gy(x,y)，之后对两个微分结果分别求平方根或绝对值相加并进行越界处理。...在某些场合可能需要用到梯度的方向，因此，需同时计算出梯度方向θ(x,y)。 1.模板计算 由数学表达式可知，这个模板是尺寸固定的3x3模板，我们同事需要连续三行连续三列的9个元素来读模板进行相乘。...而FPGA是不能直接能处理浮点数的，因此如果直接按软件的思路进行浮点计算，首先需要将定点数据转为浮点数，再进行浮点运算，转换完成后再转换成定点。...Xilinx和Altera都提供了强大的浮点运算IP核，包括乘法与除法运算、开平方以及正余弦反正切运算等。 Xillinx免费提供Cordic算法核。（使用向量模式将行坐标系转换到极坐标）
在上一篇文章结尾，我们提到了，与使用SGD（随机梯度下降）和冲量训练的模型相比，L-BFGS方法产生不同误差的解决方法。...所以，有一个问题就是什么样的解决方法泛化能力最强，而且如果它们关注的方向不同，那么对于单个方法它们又是如何做到泛化能力不同的。...为了使分析更加容易，但至少保证符合实际，我们以“werewolf”为主题训练了一个线性SVM 分类器（W，bias）。...换句话说，所有包含这一主题的电影都被标记为“+1”，而且我们随机的抽样“剩下的”电影，并将其标记为“-1”。至于特征，我们使用1500多个高频的关键字。...在训练数据集上，两种方法的精度都能够达到100%，并且只要训练误差为零就终止训练。
用于数据可视化处理 import matplotlib.cm as cm #用于色彩映射 import scipy.signal as signal #主要用于卷积计算 #定义x方向的Sobel算子 operator_x...=np.array([[-1,0,1], [ -2,0,2], [-1,0,1]]) #定义y方向的Sobel算子 operator_y...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于...Sobel算子的图像边缘检测是使用像素邻近区域梯度值计算1个像素梯度值和根据绝对值来取舍进行图像边缘检测。...Sobel算子对像素的位置的影响进行加权，与Prewitt算子相比效果更好。
滞后阈值分割电路设计 滞后阈值需要两个阈值：一种方法是可以根据所要提取的图片，提前定好这两个阈值；另一种方式是采用自动阈值法（如大律法）。这里采用第一种方法。...首先需要对上一步骤的非最大值抑制后的结果NMS进行缓存，这是由于需要在其邻域内查找是否有潜在的极大值点。来连接间断的非极大值点。...和明显，这就要对之前计算的Sobel模值再次进行缓存，这是由于需要与NMS结果进行对齐。 还要有一个专门的电路对Sobel模值的3x3邻域进行查找，是否有任意一个或多个大于阈值的点，并将结果寄存。 ?
，operator为算子 返回结果为原图的灰度图像与算子卷积后的结果矩阵 实际上，SciPy库中的signal模块含有一个二维卷积函数convolve2d() ''' def img_conv (image_array...,operator): # 原图像矩阵的深拷贝 image=image_array.copy() dim1,dim2=image.shape # 将矩阵中的每个元素与算子矩阵中的对应元素相乘再求和...算子 operator_x=np.array([[-1,0,1],[-1,0,1],[-1,0,1]]) #定义y方向的Prewitt算子 operator_y=np.array([[-1,-1,-1]...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_xy,cmap=plt.cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于...Prewitt算子的图像边缘检测是利用两个方向模板与图像进行邻域卷积（Adjacent Convolution）运算来完成图像边缘检测。
import matplotlib.pyplot as plt#图像数据可视化模块 import matplotlib.cm as cm#图像色彩映射模块 import numpy as np#算子与图像矩阵处理模块...Users/xpp/Desktop/Lena.png') sigma1=sigma2=1#设定高斯滤波器标准差，缺省值为1 sum=0 gaussian=np.zeros([5, 5])#初始化5*5高斯算子矩阵...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,2) plt.imshow(d,cmap=cm.gray)#高斯滤波后的灰度图像 plt.axis("off") plt.subplot...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(DT,cmap=cm.gray)#双阈值检测边缘图像 plt.axis("off") plt.show() 算法：基于...Canny算子的图像边缘检测是首先原始图像灰度化，然后进行高斯平滑滤波，接着计算梯度幅值和方向，再对梯度幅值进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），最后使用双阈值法检测和连接边缘
import numpy as np #主要用于算子和图像矩阵处理 from PIL import Image #主要用于图像导入 import matplotlib.pyplot as plt #...=np.array([[0,1,0],[1,-2,1],[0,1,0]]) #定义Laplace扩展算子 Operator2=np.array([[1,1,1],[1,-4,1],[1,1,1]]) #...plt.axis("off") plt.subplot(2,2,4) plt.imshow(image_oper2,cmap=cm.gray) plt.axis("off") plt.show() 算法：基于...Laplace算子的图像边缘检测是应用于仅考虑边缘位置而不考虑其周围的像素灰度差值的图像边缘检测。...Laplace算子是二阶微分算子，是一个x方向的二阶导数和y方向的二阶导数之和近似微分。
Canny算子计算流程： 高斯滤波和Sobel算子已经在前面讲过，所以这里主要讨论非最大值抑制和滞后分割电路设计。...设计的难点在于梯度方向上两个潜在极大值的插值运算f算子。有两点值得我们注意： 1) f算子中包含除法，这是在FPGA中不容易处理的。...所以就需要进行算法的等效转换，首先想到的就是将除法转换为乘法运算，这个是比较容易实现的，以第一象限公式为例，两边同时乘以x，则有 ? ? 对于第二象限，两边同时乘以y，则有 ? ?...在查表得到插值元素时，需要知道当前的象限信息，得到象限信息的最简单办法就是通过查询x与y方向梯度值的符号。同时，需要得到两个值的比较关系。...第二阶段的计算将象限信息和当前窗口像素送入查找表，由查找表电路得到C0，C1，C2，C3输出。然后在此基础上做f算子，得到的结果与中心窗口值与Max的乘积进行比较。最后，在比较的结果上进行分割。
之前已经分享过一个在dom中用户输入姓名后自动用js拆分成姓与名到表单中的jquery插件,由于项目的需要,需要一个在客户端自动拆分,但不需要将拆分结果呈现给用户的方法,所以又写了一个独立的方法,贴出来跟大家分享交流...'';//前为姓,后为名 if(vLength > 2){ var preTwoWords = fullname.substr(0, 2);//取命名的前两个字
基于MATLAB边缘检测算子的实现 作者：lee神 1. 概述 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。...经典边缘检测算子的简介 Roberts算子，又称罗伯茨算子，是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。他采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。...在技术上，它是一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度之近似值。在图像的任何一点使用此算子，将会产生该点对应的梯度矢量或是其法矢量。...1 1 -8 1 1 1 1 8 邻域Laplacian 算子 前面提过，Laplacian 算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的分割算法都是把...Laplacian 算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。
本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 很多人脸识别算法都是以分类的方式进行训练的，分类的训练方式中存在一个很大的问题，就是模型的最后一个全连接层的参数量太大了，以512为特征为例： 类别数参数矩阵尺寸参数矩阵大小...现在的开源数据越来越多，就算没有自己的数据，靠开源数据也能把类别数量堆到100万了，这种条件下，在单卡难以训练，需要进行模型拆分。 模型拆分 最容易想到的拆分方式就是拆分最大的那个fc层。...，可以以更大的batch_size进行训练。...更细致的拆分 我们可以把resnet50的backbone部分也拆分到两个GPU上： class face_model(torch.nn.Module): def __init__(self,num_classes...，多了很多数据传输的操作，模型的训练速度自然是会下降不少的。
基于FPGA灰度图像的laplacian算子的实现 千里之行，始于足下 1 背景知识 Laplacian 算子是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度grad的散度div。...如果f是二阶可微的实函数，则f的拉普拉斯算子定义为： (1) f的拉普拉斯算子也是笛卡儿坐标系中的所有非混合二阶偏导数求和： (2) 作为一个二阶微分算子，拉普拉斯算子把C函数映射到C函数，对于k ≥...运算模板: 函数的拉普拉斯算子也是该函数的黑塞矩阵的迹,可以证明，它具有各向同性，即与坐标轴方向无关，坐标轴旋转后梯度结果不变。...，Laplacian 算子对噪声比较敏感，所以图像一般先经过平滑处理，因为平滑处理也是用模板进行的，所以，通常的分割算法都是把Laplacian 算子和平滑算子结合起来生成一个新的模板。...3 FPGA实现 图1 FPGA基于串口传图实现laplacian算子边缘检测架构 来实现边缘检测算法。
Faster-RCNN 训练与测试指南 前言 今天我们要来实现一个经典的目标检测模型：Faster-Rcnn。...速度可能会比较慢，我们稍微等待。 安装完成后，可以用它来登录云服务器。 1.2 获取源码 下载本文所用到的源码，并准备好以便后续操作。...详尽的注释：每个对象实例都包含精确的边界框、分割掩码和关键点注释。 你可以使用 COCO 数据集进行训练，模型将从中学习多样化的物体特征。...请耐心等待，训练时间视硬件配置而定。 2.5 测试模型并保存结果 经过训练后，你可以使用训练好的模型权重进行数据集预测，以下是测试步骤： python tools/test.py ....以上就是 Faster-RCNN 训练与测试的完整流程。通过上述步骤，你可以顺利完成云端训练环境的搭建、模型训练与测试，并保存实验结果方便后续使用。
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。 我们写这本书是为了分享一个优雅的视角，它为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。...https://large-scale-book.mathopt.com/ 我们的目标是通过单调算子的抽象对凸优化算法进行统一的分析。 这本书是为数学家和工程师准备的。...我们通过展示抽象是优雅的，并且在某些方面具有挑战性(有趣)来吸引数学家。我们呼吁工程师，用户的优化，与简单的技术和算法的多样性。...对读者的背景要求是对高级微积分、线性代数、基本概率以及凸分析的基本概念有良好的了解，这些知识涉及到Boyd和Vandenberghe的凸优化的第2章到第5章的凸集、凸函数、凸优化问题和凸对偶。...(数学)分析和测量理论的概率论背景是有帮助的，但不是必要的。非正式地，这本书预设了对凸优化的兴趣，并欣赏它作为一个有用的工具。
最后，你会学习给样本分层，并将数据集拆分成测试集与训练集。...sample(n=np.round(strata_expected_counts[bed])), ignore_index=True ) 04 将数据集拆分成训练集、交叉验证集和测试集 要建立一个可信的统计模型...要获得这个保证，我们需要测试模型。要保证精确度，我们训练和测试不能用同样的数据集。 本技法中，你会学到如何将你的数据集快速分成两个子集：一个用来训练模型，另一个用来测试。 1....接着我们将这些数字与要归到训练集的比例（1-test_size）进行比较：如果数字小于比例，我们就将记录放在训练集（train属性的值为True）中；否则就放到测试集中（train属性的值为False）...最后两行将数据集拆成训练集和测试集。～是逻辑运算“否”的运算符；这样，如果train属性为False，那么“否”一下就成了True。 4. 更多 SciKit-learn提供了另一种拆分数据集的方法。
在很多情况下前端页面或者其他客户端和后台交互提交数据都是单条数据的更新和插入, 但是在有些场景下,基于特定的业务客户端需要一列表的方式提交数据,我们传统的解决方案是讲苦中的数据删除,然后将客户端传来的数据列表批量插入...CompareContext:对比上下文,也可以理解为一个容器,对比的数据都是从该类实例中获取 4. CompareRule:对比规则,使用者可以根据自身需要定义特定的比较规则 5....CompareResult:比较结果,比较完成后比较器会将结果(新增信息,更新信息,删除信息)放入此类实例返回 6....UserComparetor:这是一个自定义比较器,根据需要自己实现(该案例中我们比较用户信息) 下边贴出了各个类的代码实现 IComparator: /** * 执行比较的接口 * * @author...User onCreate(User paramS) { paramS.setCreateTime(new Date()); return paramS; } } 下边是具体业务实现: 然后编写单元测试类模拟客户端提交
Caffe2 - 基于 FashionMnist 数据集的 GPU 训练与测试 数据准备： 下载数据：Fashion-Mnist 实现过程： #/usr/bin/env python # -...Ops ########################################## # 计算 cross entropy loss # 采用 accuracy 函数计算在训练集上的精度 def...'Num of Iterations') plt.legend(loc=1) plt.show() ########################################## # 创建测试模型...) workspace.CreateNet(test_model.net,overwrite=True,input_blobs=['data']) # 找出在 validation set上表现最好的训练模型...np.array(val_accuracy).shape[0], snapshot_interval)]) best = best * batch_size * snapshot_interval # 将最好的模型权重送入
算力支持平台：丹摩智算 官网：https://www.damodel.com/home 帮助文档：https://doc.damodel.com/ YoloV8-训练与测试 制作数据集 Labelme...然后就可以看是训练了，点击 run 开始运行 train.py。...基于丹摩智算的训练 创建账号-创建实例-选择配置 在官网创建账号并登录后，进入主页面，点击“GPU 云实例”，然后选择“创建实例”。根据需求配置实例并选择合适的数据盘容量。...测试代码（test.py）： from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载模型 # model = YOLO...model.predict(source="ultralytics/assets", device='0') # 对图片进行预测 print(results) 执行 python test.py 进行图片测试
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