#卷积神经网络第15页

2023年12月16日~12月22日（自适应反馈机制下基于卷积神经网络的高清晰反射波反演算法：CNN-RWI）

标题：AdaptiveFeedbackConvolutional-Neural-Network-BasedHigh-ResolutionReflection-WaveformInversion全波形反演（FWI）是一种非线性拟合观测地震记录从而获得高清晰速度模型的最优化算法。FWI能够通过拟合浅层初至波和反射波获得较准确的浅层速度模型，并通过拟合观测到的反射波数据来更新界面。但是，FWI通常无法通

摘星星的屋顶·2023-12-27 09:38

Modeling Long- and Short-Term Temporal Patterns with DeepNeural Networks

LSTNet结合了长短期记忆网络（LSTM）和一维卷积神经网络（1D-CNN），能够有效地处理长期和短期时间序列信息，同时还能够捕捉序列中的季节性和

流浪的诗人，·2023-12-27 09:58

竞赛保研基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，

iuerfee·2023-12-27 05:42

竞赛保研基于卷积神经网络的乳腺癌分类深度学习医学图像

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖

iuerfee·2023-12-27 05:12

.NET环境中实现深度学习进行动物识别

模型选择与搭建：选择适合图像识别的深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。

wangyue4·2023-12-27 02:49

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验

课程4_第3周_测验题目录第一题1.现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c=2），摩托车（c=3）。下图中的标签哪个是正确的？注：y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]A.【】y=[1,0.3,0.7,0.

coldstarry·2023-12-27 01:13

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验

课程4_第2周_测验题目录第一题1.在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加，你能看到的现象是？

coldstarry·2023-12-27 01:12

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验

课程4_第1周_测验题目录第一题1.你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\begin{bmatrix}0&1&-1&0\\1&3&-3&-1\\1&3&-3&-1\\0&1&-1&0\end{bmatrix}01101331−1−3−3−10−1−10A.【】会检测45度边缘B.【】会检测垂直边缘C.【】会检测水平边缘D.【】会检测

coldstarry·2023-12-27 01:42

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

课程4_第4周_测验题目录第一题1.面部验证只需要将新图片与1个人的面部进行比较，而面部识别则需要将新图片与K个人的面部进行比较。A.【】正确B.【】错误答案：A.【√】正确第二题2.在人脸验证中函数d(img1,img2)起什么作用？A.【】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【】为了解决一次学习的问题C.【】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个

coldstarry·2023-12-27 01:42

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

目录一、神经网络的定义二、神经网络的发展2.1初创期2.2低潮期2.3复兴期2.4深度学习期三、LSTM（LongShort-TermMemory）四、2个经典模型的案例4.1多层感知器（MLP）4.2卷积神经网络

giszz·2023-12-26 13:42

AI一点通：卷积神经网络的输出节点大小如何计算？全连接层必要输入大小如何设置

在使用卷积网络（CNN）时，一个步骤是计算经过卷积和池化步骤后的输出大小，以便我们可以将输出连接到一个完全收集的线性层。以Pytorch中的一维CNN为例，self.conv1=nn.Conv1d(in_channels=1,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)重要的参数包括input_channels，这里我们设置为1，但它可以根据你拥有的特征数量而多

robot_learner·2023-12-26 12:20

NiNNet

全连接层存在的问题2、NiN的解决方案(NiN块)3、NiN架构4、总结二、代码实现1、定义NiN卷积块2、NiN模型3、训练模型一、网络介绍NiN（NetworkinNetwork）是一种用于图像识别任务的卷积神经网络模型

奉系坤阀·2023-12-26 11:27

GoogLeNet(V1)

Inception后续变种5、总结二、代码实现1、Inception块2、GoogLeNet模型3、训练模型4、总结一、GooLeNet介绍GoogLeNet是由Google团队于2014年提出的深度卷积神经网络架构

奉系坤阀·2023-12-26 11:27

【深度学习目标检测】十二、基于深度学习的钢铁缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne

justld·2023-12-26 08:35

【深度学习目标检测】十一、基于深度学习的电网绝缘子缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne

justld·2023-12-26 07:30

Python遥感影像深度学习指南(3)-卫星图像语义分割之用PyTorch创建一个简单的U-Net 模型

1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块

gis收藏家·2023-12-26 07:28

【毕业设计选题】基于深度学习的唐卡元素自动识别检测系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2特征提取网络结构三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

weixin_55149953·2023-12-26 02:09

【毕业设计选题】基于深度学习的煤矸目标检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1ShufflNetV22.2CBAM注意力机制三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和

weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的交通标志检测与识别系统 YOLO 卷积神经网络算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.1YOLOv5算法三、交通标志检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的车辆实时检测与跟踪系统 YOLO 卷积神经网络人工智能 CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv5算法1.1YOLOv5算法特点1.2YOLOv5s的损失函数1.3注意力机制二、数据集建立和模型训练2.1模型训练2.2目标跟踪三、实验效果最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑

Krin_IT·2023-12-26 02:06

毕业设计-基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现3.1数据集3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质

weixin_55149953·2023-12-26 02:06

pycharm中如何安装tensorflow、cv2

做卷积神经网络时用到了Python，记录一下遇到的问题，首先，anaconda和pycharm的安装可按照网上的教程来。

CleloGauss·2023-12-25 21:32

图像分割网络FCN详解与代码实现

全卷积网络（FCN）：卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法

金戈鐡馬·2023-12-25 20:31

Python实现FCN

FCN(全卷积神经网络)是一种深度学习模型，其中每一层都是卷积层。它被广泛用于图像分类和语义分割等任务。要在Python中实现FCN，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。

又可乐·2023-12-25 20:01

VGG: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition大规模图像识别的深度卷积神经网络

文章目录VGG全文翻译论文结构摘要1引言2卷积网络配置2.1网络结构2.2网络配置VGG16参数计算VGG16结构示意图VGG特点2.3探讨3分类框架3.1训练训练图像尺寸3.2测试Densetest（稠密测试）Multi-crop测试3.3实现细节4分类实验数据集4.1单尺度评估4.2多尺度评估4.3Multi-cropevaluation4.4convnetfusion4.5与现有技术的比较5

源代码•宸·2023-12-25 18:55

卷积神经网络基础与补充

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客https://blog.csdn.net/m0_37867091?type=blogCNN的历史发展：这一点老师上课的时候也有讲到，BP的出现对CNN的发展至关重要卷积的特性：关于具体体现在哪，上课老师的ppt讲的非常的明白目的：进行特征提取，减少训练过程中需要的参数数量下面这种图也是非常的好，对于理

灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:24

基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究——学习笔记（评价：色差的定义太模糊。。。问题描述不清楚，太水了）

文章目录摘要0引言1瓷砖图像处理1.1图像采集1.2图像处理2基于深度学习的瓷砖色差分类算法设计2.1数据预处理2.2卷积神经网络的设计2.3实验设计3瓷砖色差分类平台的设计与实现摘要瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料

源代码•宸·2023-12-25 18:22

多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-25 14:17

【Pytorch】计算机视觉项目——卷积神经网络CNN模型识别图像分类

optimizer3.4训练和测试循环4.模型评估和结果输出一、前言在上一篇笔记《【Pytorch】整体工作流程代码详解（新手入门）》中介绍了Pytorch的整体工作流程，本文继续说明如何使用Pytorch搭建卷积神经网络

Avasla·2023-12-25 13:31

解读SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

SPP与SPPF一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？

梦在黎明破晓时啊·2023-12-25 11:46

深度学习中的池化

1深度学习池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

NNDL 实验六卷积神经网络（2）基础算子

目录5.2卷积神经网络的基础算子5.2.1卷积算子5.2.1.1多通道卷积5.2.1.2多通道卷积层算子5.2.1.3卷积算子的参数量和计算量5.2.2汇聚层算子选做题：使用pytorch实现ConvolutionDemo

乳酸蔓越莓吐司·2023-12-25 06:05

卷积神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n还要全面的教程。

weixin_34283445·2023-12-25 06:05

机器学习项目实战(二) Emojify

机器学习项目实战系列Emojify目录机器学习项目实战系列Emojify一、概述二、训练数据1.导入相关包2.初始化训练与验证生成器3.构建卷积神经网络4.编译训练模型5.保存模型权重6.使用OpenCV

Peter Pan 1231·2023-12-25 06:32

图像识别中的 Vision Transformers (ViT)

引言VisionTransformers(ViT)最近已成为卷积神经网络(CNN)的竞争替代品，而卷积神经网络(CNN)目前在不同的图像识别计算机视觉任务中处于最先进的水平。

Garry1248·2023-12-24 21:04

Python无法导入conda环境解决方案

今天又踩坑了，很好，保持住这里总结一下解决方案(卷积神经网络图像识别艰难起步ing)第一个是Anaconda的环境导入python解释器的时候死活导不进去，，，这个图是解决之后的，PythonInterpreter

sher_wit·2023-12-24 19:12

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（上）

1.1LeNet1.2Alexnet1.3ZfNet1.4VGG1.5GoogleNet二、基于深度的CNNs2.1HighwayNetworks2.2ResNet2.3InceptionV42.4ResNext作为深度学习中非常重要的研究方向之一，卷积神经网络

旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（下）

文章目录三、基于多路径的CNNs3.1DenseNet四、基于宽度的多连接CNNs4.1WideResNet4.2PyramidalNet4.3Xception五、基于特征映射的CNN开发5.1SqueezeandExcitation六、基于（输入）通道利用的CNN6.1ChannelBoostedCNNusingTL七、基于注意力的CNNs7.1ResidualAttentionNeuralNe

旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测

分类预测|Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测目录分类预测|Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-24 15:41

多维时序 | MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-12-24 15:08

Python遥感影像深度学习指南(1)-使用卷积神经网络（CNN、U-Net）和 FastAI进行简单云层检测

【遥感影像深度学习】系列的第一章，Python遥感影像深度学习的入门课程，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中，我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages

gis收藏家·2023-12-24 09:10

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

在这一章，我们会学习卷积神经网络，一种在计算机视觉中常用的深度学习模型，你将会学着将它们运用到分类问题中。我们首先会介绍卷积神经网络背后的一些理论，特别的：什么是卷积和最大池化?什么是卷积网络？

辣椒种子·2023-12-24 07:22

深度学习第6天：ResNet深度残差网络

☁️主页Nowl专栏《深度学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录什么是ResNet模型结构整体架构残差块模型特性示例代码什么是ResNetResNet是一种用于图像识别的深度残差网络，是卷积神经网络的一种重要模型

Nowl·2023-12-24 06:54

深度学习（八）：bert理解之transformer

Transformer的主要特点是它完全放弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而是完全依赖于注意力机制（AttentionMechanism）来捕捉输入序列中的模式。

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:53

DyNet论文笔记华为动态卷积核的论文解读

晓梦清尘·2023-12-24 02:15

全方位掌握卷积神经网络：理解原理 & 优化实践应用

计算机视觉CV的发展检测任务分类与检索超分辨率重构医学任务无人驾驶整体网络架构卷积层和激活函数（ReLU）的组合是网络的核心组成部分激活函数(ReLU）引入非线性，增强网络的表达能力。卷积层负责特征提取池化层（PoolingLayer）它在网络中起到加速和降维的作用。最大池化全连接层(FC)全连接层将卷积和池化后的特征图转换为分类任务所需的特征向量。特征图的变化过程随着网络的深入，特征图的尺寸会发

数据与后端架构提升之路·2023-12-23 19:37

基于计算机视觉的棋盘图像识别

本期我们将一起学习如何使用计算机视觉技术识别棋子及其在棋盘上的位置我们利用计算机视觉技术和卷积神经网络（CNN）为这个项目创建分类算法，并确定棋子在棋盘上的位置。

AAI机器之心·2023-12-23 14:47

再见卷积神经网络，使用 Transformers 创建计算机视觉模型

本文旨在介绍/更新Transformers背后的主要思想，并介绍在计算机视觉应用中使用这些模型的最新进展。读完这篇文章，你会知道……为什么Transformers在NLP任务中的表现优于SOTA模型。Transformer模型的工作原理这是卷积模型的主要限制。Transformers如何克服卷积模型的限制。用Transformers完成计算机视觉任务。长期依赖和效率权衡在NLP中，神经语言模型的目

AAI机器之心·2023-12-23 14:13

零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子

TensorFlow中最重要的概念是张量（Tensor），它代表了多维数组或矩阵，因此TensorFlow支持各种不同类型的计算，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络、循环神经网络等。

人工智能MOS·2023-12-23 12:59

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