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车道线检测-LSTR-论文学习笔记

End-to-endLaneShapePredictionwithTransformers》代码：https://github.com/liuruijin17/LSTR地址：https://arxiv.org/abs/2011.04233v2内容：使用CNN

tomeasure·2023-11-16 11:35

AIGC实战——卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)

AIGC实战——卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络1.1卷积层1.2叠加卷积层1.3检查模型2.批归一化2.1协变量漂移2.2使用批归一化进行训练2.3使用批归一化进行预测3.Dropout4.构建卷积神经网络小结系列链接0.前言在深度学习一节中，我们使用Keras构建并训练了全连接网络以解决CIFAR-10数据集分类问题，但模型性能远未达到预期效果。全连接网络之所以未能达到理想状态的原因之一是

盼小辉丶·2023-11-16 11:47

卷积神经网络导览

介绍这篇文章旨在以全面和简洁的方式介绍卷积神经网络（CNN），目标是建立对这些算法的内部工作的直观理解。因此，这项工作对于刚从这个主题开始的非数学、非计算机科学背景的读者来说意味着特别有价值。

weixin_30501857·2023-11-16 10:43

用照片预测人的年龄【图像回归】

在图像分类任务中，卷积神经网络(CNN)是非常强大的神经网络架构。然而，鲜为人知的是，它们同样能够执行图像回归任务。

新缸中之脑·2023-11-16 10:12

【自然语言处理（NLP）实战】LSTM网络实现中文文本情感分析（手把手与教学超详细）

目录引言：1.所有文件展示：1.中文停用词数据（hit_stopwords.txt)来源于：2.其中data数据集为chinese_text_cnn-master.zip提取出的文件。

halo0416·2023-11-16 10:36

写一篇基于pytorch的ocr文字识别的开题报告

本文将基于PyTorch实现OCR文字识别的系统，该系统将利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)等深度学习模型实现高效准确的文字识别。

老光私享·2023-11-16 09:45

【模型+代码/保姆级教程】使用Pytorch实现手写汉字识别

前言参考文章：最初参考的两篇：【Pytorch】基于CNN手写汉字的识别「Pytorch」CNN实现手写汉字识别（数据集制作，网络搭建，训练验证测试全部代码）模型：EfficientNetV2网络详解数据集

Katock_Cricket·2023-11-16 09:39

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是两种不同类型的神经网络，它们有着不同的结构和用途。卷积神经网络通常用于计算机视觉中，可以用来识别和分类图像。

御坂10057·2023-11-16 08:18

YOLOV8部署Android Studio安卓平台NCNN

使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行。

Ye-Maolin·2023-11-16 07:22

YOLOV5部署Android Studio安卓平台NCNN

使用腾讯开源的ncnn，这是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架，能够将深度学习算法轻松移植

Ye-Maolin·2023-11-16 07:22

论文笔记——BiFormer

https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode:https://github.com/rayleizhu/BiFormer一、前言众所周知，Transformer相比于CNNs

Sciws·2023-11-16 06:56

保姆级教程之SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断，特征可视化

今天出一期基于SABO-VMD-CNN-SVM的分类诊断。依旧是采用经典的西储大学轴承数据。基本流程如下：首先是以最小包络熵为适应度函数，采用SABO优化VMD的两个参数。

今天吃饺子·2023-11-16 04:28

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归）或者linearSVM，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则，

ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

（论文阅读31/100）Stacked hourglass networks for human pose estimation

AlejandroNewell,KaiyuYang,andJiaDeng,ECCV,2016.原文链接https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf关键词HumanPoseEstimation研究问题CNN

朽月初二·2023-11-16 03:44

aarch交叉编译opencv、ncnn

aarch64-linux-gnu-gcc/g++交叉编译工具链#查看可以安装的版本apt-cachesearchaarch64#选择可以安装的版本进行安装#此处选择gcc-5-aarch64-linux-gnu以及g++-5-aarch64-linux-gnu进行安装sudoapt-getinstallgcc-5-aarch64-linux-gnusudoapt-getinstallgcc-5-

weixin_45625419·2023-11-16 03:31

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.77】引入百度最新提出RT-DETR模型中AIFI模块

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-11-16 01:37

DL Homework 7

1×1的卷积核有什么作用二、使用CNN进行XO识别1复现资料中的代码1.1X图像的生成1.2卷积核的初始化1.3卷积1.3.1空洞卷积1.4池化1.5激活2、利用CNN对XO数据集进行训练+测试2.1数据集

熬夜患者·2023-11-16 00:53

RT-DETR算法优化改进：Backbone改进 | EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文独家改进：EMO助力RT-DETR，替换backbone，面向移动端的轻量化网络模型——EMO：反向残差移动块（iRMB），通过堆叠不同层级的iRMB。推荐指数：五星RT-DETR魔术师专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html✨✨✨魔改创新RT-DETR引入前沿顶会创新，助力RT-DETR基于ultralytic

AI小怪兽·2023-11-15 22:13

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结预测效果基本介绍分类预测

机器学习之心·2023-11-15 20:04

FSOD论文阅读 - 基于卷积和注意力机制的小样本目标检测

基于卷积和注意力机制的小样本目标检测[J/OL]．兵工学报.https://link.cnki.net/urlid/11.2176.TJ.20231108.1418.002摘要典型的FSOD使用FastR-CNN

NXU、辉·2023-11-15 18:18

注意力机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习、深度学习模型可解释性与可视化方法等详解

GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

小艳加油·2023-11-15 17:41

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

NIN(Network in Network)

abstract作者提出一种方法增强感受野的分辨能力(应该是指提取特征的能力)，传统卷积神经网络在非线性激活函数之后接一个线性滤波器扫描输入，作者赋予感受野一个更复杂的结构（微型神经元网络）提取数据特征，和CNN

GY-赵·2023-11-15 16:13

自注意力真的是Transformer的必杀技吗？MSRA否认三连！并反手给你扔来一个sMLPNet...

，主要将MLP模块中的token-mixing替换为稀疏MLP(sparseMLP,sMLP)模块，sMLPNet仅需24M参数即可在ImageNet数据及上取得81.9%top1精度，优于同等大小的CNN

Amusi（CVer）·2023-11-15 15:32

pointnet 结果可视化_PointNet论文复现及代码详解

可以发现，PointNet的结构并不复杂，比起CNN还要简单一些。理解PointNet关键在于理解一维卷积在网络中的作用，本文对该部分进行了详细的说明。

weixin_39581716·2023-11-15 14:43

缺陷预测（一）——论文复现

运行CGCN文件问题一：CNN输入维度的问题出现的问题解决问题原因问题二：mix时，输入的train_in和train_gen.inputs数据格式不一致出现的问题解决问题最终结果问题一：CNN输入维度的问题出现的问题数据集改好之后

深浅卡布星·2023-11-15 14:33

mmdetection安装与训练

一、什么是mmdetection商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，支持Faster-RCNN

不减到100斤不吃锅包肉·2023-11-15 11:19

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

【来自深度学习之卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)-知乎(zhihu.com)

今天也是元气满满的一天呢·2023-11-15 09:56

安装yolo,mmlab，等工具时pycocotools报错

其实如果安装其他的视觉框架，例如yolov系列，mmlab，faster-rcnn等只要是用到了coco数据集的预置框架，都需要安装pycocotools。

zRezin·2023-11-15 09:59

CNN进展：AlexNet、VGGNet、ResNet 和 Inception

一、说明对于初学者来说，神经网络进展的历程有无概念？该文综合叙述了深度神经网络的革命性突破，从AlexNet开始，然后深度VGG的改进，然后是残差网络ResNet和Inception，如果能讲出各种特色改进点的和改进理由，那么该文的内容已经全掌握了。二、探索AlexNet：突破性的深度卷积网络AlexNet代表了深度卷积网络的开创性应用之一，真正重塑了机器学习领域。2012年，这一革命性模型在Im

无水先生·2023-11-15 08:32

【CV with Pytorch】第 6 章：姿态估计

深度学习概念，尤其是CNN架构，专为H

Sonhhxg_柒·2023-11-15 07:47

深度学习可视化工具：Netron

Netron支持ONNX、TensorFlowLite、Caffe、Keras、Darknet、PaddlePaddle、ncnn、MNN、CoreML、RKNN、MXNet、MindSporeLite

泠山·2023-11-14 23:21

深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统

深度学习在双目测距中的应用，例如使用卷积神经网络（CNN）进行立体匹配，提高了测距的准确性和稳定性。二、功能环境：Python3.8.5、torch1.8.

雅致教育·2023-11-14 19:59

java读取yml文件属性_java yaml文件读取和属性修改

resources/conf/config.yamlsys:info:name:"macOs"version:"10.15.4"cpu:name:"IntelCorei5"counts:4hz:"1.4GHz"cnName

阿拉丁的勺子·2023-11-14 18:45

YOLOv5改进，论文阅读建议

"EfficientNet:RethinkingModelScalingforConvolutionalNeuralNetworks"，这是一篇在2019年提出的论文，提出了一种新的CNN模型缩放方法，

DeepQi·2023-11-14 17:20

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测郑重声明：原文参见标题

星河涛声99·2023-11-14 15:37

杂乱知识点记录

杂乱知识点记录1目标检测评估指标2visualgrounding3分割4VLM经典框架5RCNN系列RCNNFastRCNNFasterRCNNMaskRCNN6GIOU7DETR系列DETRDeformableDETRDAB-DETRDN-DETRDINO8COCO20149COCO

电子系的小欣·2023-11-14 12:09

基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（三）

小胡说人工智能·2023-11-14 10:22

基于LDA主题+协同过滤+矩阵分解算法的智能电影推荐系统——机器学习算法应用(含python、JavaScript工程源码)+MovieLens数据集（四）

.模型训练及保存3.接口实现4.收集数据5.界面设计系统测试相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言前段时间，博主分享过关于一篇使用协同过滤算法进行智能电影推荐系统的博文《基于TensorFlow+CNN

小胡说人工智能·2023-11-14 10:22

针对低分辨率或小目标的卷积-SPDConv

在本文中，我们指出，这根源于现有CNN架构中存在的一个有缺陷但常见的设计，即使用stridedconvolution和/或poolinglayers，这导致细粒度信息的丢失和不

桑_榆·2023-11-14 09:25

lenet5手写数字识别

LeNet-5（也称为LeNet）是一种经典的卷积神经网络（CNN），最初由YannLeCun等人于1998年提出，用于手写数字识别。

南抖北快东卫·2023-11-14 08:37

卷积神经网络(CNN)的应用---“情绪灯泡“团队

目录卷积神经网络(CNN)摘要1、在卷积神经网络处理图像的过程中，通常需要经过以下几个步骤：2、人脸表情识别：正常、愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤和惊奇第1个阶段是人脸检测阶段第2个阶段是人脸表情特征（关键点

没你乖Eric·2023-11-14 08:48

【目标检测】RCNN 的边界框回归损失函数

RCNN这个网络，有好几个需要训练的部分，但是用到损失函数的部分就是边界框回归（boundingboxregression）那里了。

Jiangnan_Cai·2023-11-14 06:30

深度学习---算法岗面试题

参考回答：讲了我用的过DNN-HMM，以及与GMM-HMM的联系与区别；然后RNN+CTC，这里我只是了解，大概讲了一下CTC损失的原理；然后提了一下CNN+LSTM。●用过哪些移动端深度学习框架？

勇敢牛牛@·2023-11-14 04:44

SCNN网络理解-交通场景的理解

论文名称：SpatialAsDeep:SpatialCNNforTrafficSceneUnderstanding论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1712.06080GitHub

阿宇来了·2023-11-14 02:46

解决pycocotools的安装问题：No module named pycocotools

一、问题解决过程为了实现目标检测模型fast_rcnn，准备使用coco数据集进行模型的训练，这里需要导入coco数据集，并且进行数据集处理。