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基于深度学习的实战项目1000个

demo仓库和视频演示：视频传送门卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet

huihuang_8295·2023-11-03 10:08

人工智能-深度学习项目100项

demo仓库和视频演示：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet

lyx_78932·2023-11-03 10:08

labelme maskrcnn 批量_用自己的数据集训练Mask-RCNN实现过程中的坑

原标题：用自己的数据集训练Mask-RCNN实现过程中的坑图片源自：unsplash作者蹦跶的小羊羔如需转载，请联系原作者授权。本文仅仅是自己实现过程的笔记记录，仅仅用来交流的。

出迷佬·2023-11-03 07:00

MaskRCNN踩坑记---环境搭建--Using TensorFlow backend

使用jupyternotebook跑MaskRCNN时报错C:\Users\fff\AppData\Local\conda\conda\envs\MaskRCNN\lib\site-packages\tensorflow

start_continue·2023-11-03 07:59

使用Mask-RCNN训练自己的数据集看这一篇就够了，从制作数据集开始一步步教你如何玩转Mask-RCNN（保姆级教程）

一、安装labelme深度学习算法等基于神经网络的算法都是基于数据驱动的，数据的好坏会影响你最后生成的模型的好坏，在使用Mask-RCNN时，第一件事就是标注数据集，这里我们默认你已经配置好了anaconda

ekekkk·2023-11-03 07:56

MASK-RCNN tensorflow环境搭建

此教程默认你已经安装了Anaconda，且tensorflow为cpu版本。为什么不用gpu版本，原因下面解释。此教程默认你已经安装了Anaconda。因为tensorflow2.1后的gpu版·，不支持windows。并且·只有高版本的tensorflow才对应我的CUDA12.2；而且，我之前安装了pytorch跑tolov8，cuda都很高。安装tensorflow-gpu的话，需要重新安装

小龙Guo·2023-11-03 07:20

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测

Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测目录Matlab实现POA-CNN-SVM鹈鹕算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-11-03 07:03

第一个onnxruntime c++项目

同样是图像分割的c++inference,已经实现过libtorch和ncnn框架的c++推理，今天实现一下onnxruntime的c++推理。

落花逐流水·2023-11-03 06:01

直觉化深度学习教程——极致解读 M-P模型、感知器、多层感知器

在追逐新潮概念（ResNet、MaskR-CNN、Bert、GPT等）的时候，非常有必要回顾一下最初的源头脉络。出发点并不是考古，而是为了从最基本的思维原型着手，建立直觉的认识。

soplars·2023-11-03 06:51

基于知识蒸馏的单幅图像去雾方法

基于知识蒸馏的单幅图像去雾方法期刊：计算机工程C时间：2022研究院：南京邮电大学关键词：图像去雾；生成对抗网络；知识蒸馏；教师网络；学生网络相关工作基于学习的方法通过利用卷积神经网络（CNN）从大量训练数据中提取图像特征

HoraceO·2023-11-03 06:16

超越CNN的ViT模型及其应用前景

©作者|苏菲Transformer模型在NLP领域获得了巨大的成功，以此为内核的超大规模预训练模型BERT、GPT-3在NLP各个任务中都大放异彩，令人瞩目。计算机视觉分析任务也借鉴了Transformer模型的思想和方法，Meta公司的DETR模型中就使用Transformer和端到端方法实现了CV领域的目标检测任务，之后Google公司又推出了用纯粹的Transformer去完成计算机视觉任务

CV案例精选·2023-11-02 23:58

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务

基于sentencepiece工具和unicode编码两种编码分词的word2vec（CBOW，Skip-gram）词向量训练，并结合TextCNN模型，替换初始词向量进行文本分类任务博主这次做的实验很难

Mr Gao·2023-11-02 22:25

自己编译ncnn,yolov3示例，cmake

cmake_minimum_required(VERSION3.0)project(yolov3)aux_source_directory(.SRC_LIST)set(EXECUTABLE_OUTPUT_PATH${PROJECT_SOURCE_DIR}/)find_package(OpenCVREQUIRED)include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})

pl9632008·2023-11-02 22:39

【深度学习】图像中的注意力机制简述和代码实现

参考链接神经网络学习小记录64——Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解【深度学习】(1)CNN中的注意力机制（SE、ECA、CBAM），附Pytorch完整代码手把手带你YOLOv5/v7

大龙唉·2023-11-02 21:37

RNN神经网络适用于什么,RNN神经网络基本原理

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？如下：1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。

「已注销」·2023-11-02 21:32

没有女人不爱情话

美国CNN把抓拍视频发到Fa

2郎神·2023-11-02 20:11

PyTorch入门学习（十二）：神经网络-搭建小实战和Sequential的使用

在本文中，将探讨如何使用SequentialAPI构建一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。接下来将详细探讨每部分代码，并讨论每个组件，并清楚地了解如何在项目中充分利用PyTorch

不吃花椒的兔酱·2023-11-02 15:17

基于深度学习的口罩佩戴检测

在技术实现上，通常会利用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来进行训练和分类。通过提供正确和错误

雅致教育·2023-11-02 14:07

【论文翻译】Faster ILOD：Incremental Learning for Object Detectors based on Faster RCNN

FasterILOD：IncrementalLearningforObjectDetectorsbasedonFasterRCNNFasterILOD：基于FasterRCNN的目标检测器增量学习论文地址

小张好难瘦·2023-11-02 14:03

小样本图像目标检测研究综述——张振伟论文阅读

小样本图像目标检测研究综述——张振伟（计算机工程与应用2022）论文阅读目前，小样本图像目标检测方法多基于经典的俩阶段目标检测算法FasterR-CNN作为主干网络，当然也有将YOLO，SSD一阶段目标检测算法作为主干网络的

Mrwei_418·2023-11-02 14:28

Videos

文章目录VideoClassificationEarlyFusion,LateFusion,3DCNN,RecognizingActionsfromMotion从动作中识别行为接下来介绍新技术回顾一下：

???/cy·2023-11-02 10:23

神经网络与监督式学习

除了我们之前看的预测房价的例子（标准的神经网络）比如图像识别（CNN：卷积神经网络），翻译和语音识别（RNN：循环神经网络），还有自动驾驶（将CNN和RNN结合起来的更定制化的神经网络）。

Ang陈·2023-11-02 09:42

基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python 计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

Mr.D学长·2023-11-02 09:17

基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别计算机竞赛

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2023-11-02 09:13

深度学习实战：基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统

文章目录写在前面基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统安装环境一、导入工具库二、导入数据集三、数据预处理四、训练模型基于CNN基于LeNet5基于ResNet50五、模型预测基于OpenCV

Want595·2023-11-02 08:20

为什么CNN自带位置信息，transformer没有

卷积神经网络（CNN）和变压器（Transformer）是两种在深度学习中广泛使用的神经网络架构，它们在处理数据的方式有一些重要的区别，其中之一是对位置信息的处理。

幸运的小菜鸟·2023-11-02 08:14

【深度学习基础】从R-CNN到Fast R-CNN，再到MaskR-CNN，发展历程讲清楚！

原创文，转载请注明出处文章目录R-CNN简介R-CNN实现步骤R-CNN优缺点FastR-CNN简介FastR-CNN实现流程FastR-CNN优缺点FastR-CNN的

嵌小超·2023-11-02 07:20

C#中常见的winform控件命名规范

1btnButton2chkCheckBox3cklCheckedListBox4cmbComboBox5dtpDateTimePicker6lblLabel7llbLinkLabel8lstListBox9lvwListView10mtxMaskedTextBox11cdrMonthCalendar12icnNotifyIcon13nudNumeircUpD

yunn_·2023-11-02 06:56

【高光谱与多光谱:空间-光谱双优化模型驱动】

ASpatial–SpectralDual-OptimizationModel-DrivenDeepNetworkforHyperspectralandMultispectralImageFusion（一种用于高光谱与多光谱图像融合的空间-光谱双优化模型驱动深度网络）深度学习，特别是卷积神经网络（CNN

小郭同学要努力·2023-11-02 05:45

[RKNN] 1. 入门介绍

CPU和GPUNPU最近半年一直在做部署，NCNN在树莓派上表现一般、TensorRT的Jetson系列开发板贵，

0zzx0·2023-11-02 04:21

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-SVM鲸鱼算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-11-02 01:44

回归预测 | Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测

Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测目录Matlab实现SO-CNN-SVM蛇群算法优化卷积神经网络-支持向量机的多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-11-02 01:12

深度神经网络和循环神经网络,深层循环神经网络

通常我们了解的DNN（深度神经网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），LSTM（长短期记忆网络）都是隶属于深度学习的范

小浣熊的技术·2023-11-02 01:42

循环神经网络 - RNN

循环神经网络（RerrentNeuralNetwork,RNN）是神经网络的一种，类似的还有深度神经网络（DNN）、卷积神经网路(CNN)、生成对抗网络（GAN)等。

mango1698·2023-11-02 00:18

(CV)论文列表

CNN卷积神经网络之SKNet及代码https://blog.csdn.net/qq_41917697/article/details/122791002【CVPR2022oral】MixFormer:

Think@·2023-11-02 00:36

卷积神经网络的反向传播

1.DNN的反向传播首先回顾深度神经网络（DNN）的反向传播forward：LossFunction:backward:w的梯度：b的梯度：令：已知，推导上一层：2.CNN的前向传播2.1卷积层(1)单通道

zuomeng844·2023-11-01 23:59

从零开始的目标检测和关键点检测（三）：训练一个Glue的RTMPose模型

从零开始的目标检测和关键点检测（三）：训练一个Glue的RTMPose模型一、重写config文件二、开始训练三、ncnn部署从零开始的目标检测和关键点检测（一）：用labelme标注数据集从零开始的目标检测和关键点检测

HHzdh·2023-11-01 22:41

最新轻量ViT综述！后Transformer时代如何发展？

ViT由于其具有竞争性的建模能力，已证明其性能优于卷积神经网络（CNN）。然而，这些架构需要大量的计算资源，这使得这些模型难以部署在资源受限的应

自动驾驶之心·2023-11-01 21:09

canvas+face-api人脸实时检测

实时检测和拍照检测的区别就在于，识别的准确度实时监测的需要根据视频的帧数（当然没多少帧检测一次完全取决于我们）去检测，面部识别只是静态的照片，所以实时检测只采取了Mtcnn检测和面部识别，速度提升，并且实时检测

即将牛逼的蛋蛋·2023-11-01 20:25

深度学习模型移植的移动端框架

下面列出各大公司使用的CNN库：各主流移动端深度学习框架诞生时间如下：2017年3月，XMARTLABS在GitHub上开源Bender2017年4月19日，Facebook在F8开发者大会上推出Caffe2

It-is-me!·2023-11-01 19:05

android-ncnn-yolov5项目升级

原项目地址GitHub-nihui/ncnn-android-yolov5:TheYOLOv5objectdetectionandroidexample倪辉大佬的这个yolov5安卓手机部署项目，提供了相册选图

zsprb1·2023-11-01 19:29

树莓派NCNN开发·yolov5

官方预训练模型转换下载yolov5-v6.0分支源码解压到本地，并配置基础运行环境。下载官方预训练模型yolov5n.ptyolov5s.ptyolov5m.pt…进入yolov5-6.0目录下，新建文件夹weights，并将步骤2中下载的权重文件放进去。修改models/yolo.py文件defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(sel

烂笔头·张·2023-11-01 19:54

用C++部署yolov5模型

要在C语言中部署YoloV5模型，可以使用以下步骤：安装C语言的深度学习库，例如Darknet或者ncnn。下载训练好的YoloV5模型权重文件(.pt文件)和模型配置文件(.yaml文件)。

13572025090·2023-11-01 19:24

yolov8 ncnn

目录1.yolov8目标检测2.分类3.参考1.yolov8目标检测1.目标检测按照官方代码8.0.81直接训练，训练后会得到.pt文件。fromultralyticsimportYOLOimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='3'#Loadamodelmodel=YOLO('pcb_objectdetect_yolov8s.yaml')#build

写代码_不错哦·2023-11-01 19:52

YOLOv5-7.0添加BottleNet transformer

YOLOv5主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言领域的Transformer可以形成CNN+TransFormer架构，充分结合两者的优点

heromps·2023-11-01 19:17

yolov5 v7.0转ncnn时问题解决

yolov5v7.0转ncnn时遇到很多问题，ncnn版本20231027以下仅做记录：1.通过官方代码，export.py转onnx，指定–dynamic--simplify参数2.编译并安装ncnn

minjialong·2023-11-01 19:43

使用 TensorFlow FasterRCNN 网络进行目标检测

目录描述此示例的工作原理处理输入图形数据准备sampleUffFasterRCNN插件验证输出TensorRTAPI层和操作TensorRTAPI层和操作先决条件运行示例示例--help选项附加资源许可变更记录已知问题本示例

喵先生!·2023-11-01 17:49

从零开始的目标检测和关键点检测（二）：训练一个Glue的RTMDet模型

从零开始的目标检测和关键点检测（二）：训练一个Glue的RTMDet模型一、config文件解读二、开始训练三、数据集分析四、ncnn部署从零开始的目标检测和关键点检测（一）：用labelme标注数据集从零开始的目标检测和关键点检测

HHzdh·2023-11-01 16:28

【论文笔记2019-04-10】Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection

网络优化不平衡问题妨碍了充分利用设计良好的架构，进而限制其总体性能。可概括如下：1.采样级的不平衡：随机采样会使所选样本受简单样本的支配；复杂采样方法，如OHEM，会使注意力更向复杂样本集中，但是却对噪声标签敏感，并且会提升内存的占用和计算量。2.特征级的不平衡：深度高水平的特征具有更多语义，而浅层低水平特征更容易描述。近年来，基于横向连接的特征整合如FPN和PANet的使用，使得目标检测获得了进

EverydayRunning·2023-11-01 13:20

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