dilation

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halcon-gray_dilation_rect图像膨胀

在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) *将RGB图像转换为灰度图像 gray_dilation_rect (Image1, ImageMax, 5, 5) *图像膨胀-->效果：增加亮部，减少暗 *参数1：灰度值图像 *参数2：输出图像 *参数3和参数4：结构元的

halcon-dilation_rectangle1矩形膨胀

1.jpg 在HDevelop中 dev_update_off() read_image (Image, 'D:/bb/tu/1.jpg') rgb1_to_gray(Image,Image1) *将RGB图像转换为灰度图像 threshold (Image1, Region, 200, 230) dilation_rectangle1 (Region, RegionDilation, 11, 11) *矩形膨胀 *参数1：膨胀区域 *输出区

Pytorch nn.Conv2d函数使用

Torch.nn.Conv2d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True) in_channels：输入维度 out_channels：输出维度 kernel_size：卷积核大小 stride：步长大小 padding：补0 dilation：kernel间距

conv_general_dilated实现

参考： https://github.com/DarrenZhang01/TensorFlow_GSoC/blob/2fd360c8b1b8c9106044034f6a8b5c2734db9c3d/tf_jax_stax/tf_conv_general.py 结果应该还不对： """ This file contains a general conv operation for TensorFlow. Zhibo Zhang, 2020.06.06 "&quo

MinkowskiEngine基准测试

MinkowskiEngine基准测试介绍卷积层和小型U网络的前馈和后馈通过时间。可以将具有相同张量步幅，步幅和内核偏移的内核映射重新用于其他层，可以在大型nueral网络中使用的所有层上，分摊此页面中实验报告的时间。使用Titan X进行实验。实验设置对于单卷积层实验，使用以下设置。 impor

剪胀角 angle of dilation

Abaqus选择库伦摩尔塑性模型的时候，需要选择摩擦角和剪胀角。摩擦角物理意义明确，但何为剪胀角？如何影响结果呢？（这两个问题，暂无统一解） The angle of dilation controls an amountr of plastic volumetric strain developed during plastic shearing and is assumed constant duri

解决使用vivadoHLS视频库ug1233教程49页编译失败

问题描述在使用vivadoHLS视频库ug1233教程的时候，按照49页的教程创建工程，使用dilation例子的时候，编译错误，如下： INFO: [SIM 4] CSIM will launch GCC as the compiler. Compiling ../../../xf_dilation_tb.cpp in debug mode Compiling ../../../xf_dilation_accel.cpp

【图解】Pytorch 转置卷积操作

在深度学习模型中，卷积层绝对是最常用的基本操作，因此学习好卷积操作至关重要。卷积运算是线性变换的一种，而且属于一种稀疏连接的线性变换（不同与全连接的线性变换层，其是稠密连接的线性变换）。卷积操作的运算涉及两个张量第一个张量是输入张量第二个是线性变换的权重张量（也称为

SSD测试训练数据出现的问题

1. TypeError: '>' not supported between instances of 'builtin_function_or_method' and 'int' 解决方法 ~/caffe/python/caffe$ vim model_libs.py 将assert len > 0注释掉变成下面,16行 #assert int(len) > 0 2. TypeError: 1.0 h

torch.nn.Conv2d() 用法讲解

本文是深度学习框架 pytorch 的API ： torch.nn.Conv2d() 函数的用法。本博客介绍了 torch.nn.Conv2d() 各个参数的含义和用法，学会使用 pytorch 创建卷积神经网络。参考：官方文档和其它博客一、用法 Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1,padding=0