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【arXiv2309】RingMo-lite: A Remote Sensing Multi-taskLightweight Network with CNN-TransformerHybrid Fr

RingMo-lite:ARemoteSensingMulti-taskLightweightNetworkwithCNN-TransformerHybridFramework,arXiv2309论文：

m0_61899108·2023-10-05 13:01

【OpenPCDet】PointRCNN前景点分割网络精度测试

对PointRCNN第一阶段的前景点网络分割细节和精度比较好奇，同时好奇PointRCNN在第一阶段只是对每个点预测前景背景还是预测了具体的物体类别？（是后者）写了个简单的精度测试函数。

Freak16·2023-10-05 10:40

Pyramid Grafting Network for One-Stage High ResolutionSaliency Detection高分辨率显著图检测算法

该网络结构编码层采用Transformer和cnn融合特征得到全局和局部特征信息，最后通过三段的解码层输出预测结果。

donkey_1993·2023-10-05 07:11

AlexNet网络复现

但深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在计算机视觉的主导地位并不是从一开始就有的。在2012年之前，计算机视觉的许多任务都是由一系列手工设计的特征和浅层的机器学习模型完成的。

@kc++·2023-10-05 06:12

Faster Rcnn，ROI Pooling 与 ROI Align

1024,38,38]经过3*3卷积，然后分别经过两个1*1的卷积，通道数分别为18，3618=9*2代表每个位置9个先验框为背景和目标的概率36=9*4代表每个位置9个先验框的坐标调整参数（FasterRcnn

老男孩li·2023-10-05 04:13

深度学习笔记_4、CNN卷积神经网络+全连接神经网络解决MNIST数据

1、首先，导入所需的库和模块，包括NumPy、PyTorch、MNIST数据集、数据处理工具、模型层、优化器、损失函数、混淆矩阵、绘图工具以及数据处理工具。importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportmnistimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.datai

Element_南笙·2023-10-05 00:18

竞赛选题机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

laafeer·2023-10-04 20:24

TransFuse

方法Transformer分支将不同尺度的特征图t0、t1和t2t^0、t^1和t^2t0、t1和t2保存起来，之后与对应的CNN分支的特征图融合。

宇来风满楼·2023-10-04 17:14

计算机竞赛题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

Mr.D学长·2023-10-04 15:20

JNI获取assets文件夹内的文件地址

需要把模型文件放到assets里,加载时,却不知道模型的目录地址,报错:该文件未找到.因为assert文件夹只是Android系统管理,加载模型需要从系统文件中读取.所以需要把assert的文件写到系统文件中.1、NCNNncnn

一个摸鱼AI喵·2023-10-04 10:19

YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

摘要SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。

静静AI学堂·2023-10-04 07:29

社区币知多少

FTN币币乎KEY币天涯TYT币力场LC币财路CLC币群群QUN币印度CNN币……都是腊鸡

沧州尊·2023-10-04 07:26

TensorFlow笔记之卷积神经网络

文章目录前言一、卷积神经网络CNN二、Tensorflow1.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于Xception的猫狗识别|第2例

文章目录一、环境准备二、数据预处理三、构建模型四、实例化模型五、训练模型5.1构建训练函数5.2构建测试函数5.3开始正式训练六、可视化精度和损失七、个体预测总结今天使用轻量级的一个网络Xception做一个简单的猫狗识别案例，我的环境具体如下：pytorch：2.0python：3.8jupyternotebook一、环境准备importtorchimporttorch.nnasnnimport

心无旁骛~·2023-10-04 05:03

入门 | CNN也能用于NLP任务，一文简述文本分类任务的7个模型

AhmedBesbes本文转自“机器之心”（almosthuman2014）本文介绍了用于文本分类任务的7个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及RNN+CNN

视学算法·2023-10-03 18:28

CNN如何用于NLP任务？一文简述文本分类任务的7个模型

侵权联系删除转载于：选自|AhmedBESBES作者|AhmedBesbes转自|机器之心本文介绍了用于文本分类任务的7个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及RNN+CNN

视学算法·2023-10-03 18:28

CNN如何用于NLP任务？一文简述文本分类任务的7个模型(附代码)

每天更新前沿干货选自|AhmedBESBES作者|AhmedBesbes转自|机器之心本文介绍了用于文本分类任务的7个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及RNN+CNN

深度学习技术前沿·2023-10-03 18:57

来看看单阶段目标检测算法趴

作者：“码上有钱”文章简介：单阶段目标检测欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言简介单阶段目标检测算法是一类用于目标检测任务的深度学习算法，与传统的两阶段目标检测算法（如R-CNN系列）相比，它们更加简单且速度更快

码上有前·2023-10-03 17:04

来看看双阶段目标检测算法趴

常见的双阶段目标检测算法以下是一些常见的双阶段目标检测算法：R-CNN系列：R-CNN是双阶段目标检测的开创者之一。它包括以下主要版本：R

码上有前·2023-10-03 17:31

WuThreat身份安全云-TVD每日漏洞情报-2023-09-27

漏洞名称:D-LinkDAR-8000querysql.phpSQL注入漏洞级别:中危漏洞编号:CVE-2023-5153,CNNVD-202309-2147相关涉及:系统-dlink-dar-7000

WuThreat·2023-10-03 16:43

忆阻器阵列学习笔记

最近阅读组里忆阻器阵列的nature文章，搞清楚很多问题，特别是CNN的算法如何在忆阻器上实现这点，特来整理一波。

icfg66·2023-10-03 13:08

【无标题】YOLOV5和YOLOV8主干改进：华为诺亚提出全新骨干架构VanillaNet

VanillaNet：一种极简设计的神经网络架构，性能与代表性CNN工作和视觉Transformer不相上下，突出了极简主义在深度学习中的潜力。

小脑袋嗡嗡的·2023-10-03 10:09

transformers简介

但是RNN主要思想就是把前一时刻的输出作为这一时刻的输入，因此导致RNN在训练过程中后一个时刻的输入依赖于前一个时刻的输出，无法进行并行处理，导致模型训练的速度慢，比CNN模型要慢几倍到十几倍。

Q渡劫·2023-10-03 05:42

谈谈对于归纳偏差的理解

（我对它的理解就是，根据以前的一些经验，就比如说cnn处理起来比较好，那就使用这种方法）在图像处理领域，模型可以具有一些特定的归纳偏好，指导其对图像数据进行处理和理解。

小宋加油啊·2023-10-03 00:09

计算机视觉——飞桨深度学习实战-深度学习网络模型

深度学习网络模型的整体架构主要数据集、模型组网以及学习优化过程三部分，本章主要围绕着深度学习网络模型的算法架构、常见模型展开了详细介绍，从经典的深度学习网络模型以CNN、RNN为代表，到为了解决显存不足

喜欢吃豆·2023-10-02 22:12

MobileViT论文

论文原文：https://arxiv.org/abs/2110.02178源码地址（pytorch实现）：https://github.com/apple/ml-cvnets前言MobileVit是由CNN

奶茶不加冰·2023-10-02 22:11

通俗讲解深度学习轻量网络MobileNet-v1/v2/v3

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。

奶茶不加冰·2023-10-02 22:39

【CV】SRCNN复现代码详解

参考：pytorchdrop_last参数torch之DataLoader参数pin_memory解析

Fannnnf·2023-10-02 15:00

计算机竞赛深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn

Mr.D学长·2023-10-02 15:18

计算机竞赛深度学习疲劳检测驾驶行为检测 - python opencv cnn

Mr.D学长·2023-10-02 15:18

计算机竞赛深度学习猫狗分类 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2使用CNN进行猫狗分类3数据集处理4神经网络的编写5Tensorflow计算图的构建6模型的训练和测试7预测效果8最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习猫狗分类

Mr.D学长·2023-10-02 15:17

20230326FasterRCNN

1.Faster-RCNN代码https://github.com/bubbliiiing/faster-rcnn-pytorch2.Faster-RCNN视频讲解https://b23.tv/HvMiDy3

qq_32790593·2023-10-02 12:41

SRN-Deblurring一系列问题

1.程序代码（1）SeungjunNah/DeepDeblur-PyTorchGitHub-SeungjunNah/DeepDeblur-PyTorch:DeepMulti-scaleCNNforDynamicSceneDeblurring

qq_32790593·2023-10-02 12:10

CNN-LSTM回归预测模型

使用CNN-LSTM搭建一个简单的回归预测模型，对油耗数据进行预测分析首先导入必要的包，主要用到numpy,pandas,matplotlib和tensorflow下面的一些网络模型。

sgd7518182·2023-10-02 12:34

AIGC 微调的方法

模型选择：选择合适的模型结构，例如多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，并确定模型的超参数，例如学习率、批量大小等。

超级大超越·2023-10-02 09:53

计算机竞赛深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果

Mr.D学长·2023-10-02 03:41

测试faster rcnn报错：KeyError：‘003296’

报错原因：没有删除cache文件解决办法：删除py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/annnotations_cache文件夹；删除py-faster-rcnn/data/

香博士·2023-10-02 02:50

格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于凯斯西储大学轴承故障诊断（Python代码，CNN模型）

哔哩哔哩_bilibili环境库只要tensorflow版本大于等于2.4.0即可运行同样的模型应用于东南大学轴承数据集：格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于东南大学轴承故障诊断（Python代码，CNN

深度学习的奋斗者·2023-10-02 00:18

格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于东南大学轴承故障诊断（Python代码，CNN模型）

1.运行效果：格拉姆角场GAF将时序数据转换为图像并应用于东南大学轴承故障诊断（Python代码，CNN模型）_哔哩哔哩_bilibili环境库只要tensorflow版本大于等于2.4.0即可运行2.

深度学习的奋斗者·2023-10-02 00:47

2023年显著性检测论文及代码汇总（3）

ACMMMPoint-awareInteractionandCNN-inducedRefinementNetworkforRGB-DSalientObjectDetectioncodeAbstacrt：

看到我请叫我去学java吖·2023-10-01 23:02

国内备案的域名个人和企业的区别

国内备案的域名个人和企业的区别国内备案是指在中国境内使用的网站域名需要在中国互联网络信息中心（CNNIC）或相应的省级通信管理局备案登记，以确保网站的合法运营和监管。

Arenaschi·2023-10-01 14:02

阅读笔记-CvT： Introducing Convolutions to Vision Transformers

代码：https://github.com/rishikksh20/convolution-vision-transformers/image.png这篇文章的目的是在ViT框架中融入CNN的特性，从而引入局部特征

熙熙江湖·2023-10-01 13:06

Faster R-CNN网络架构详解和TensorFlow Hub实现（附源码）

文章目录一、RPN网络1.RPN网络简介2.backbone网络简介二、FasterR-CNN网络架构1.FasterR-CNN网络简介2.基于TensorFlowHub实现FasterR-CNN 前言

liuqiker·2023-10-01 12:20

卷积神经网络学习（一）

CNN应用对象是图像，CNN可被应用于的任务：1、分类（classification）：对图像按其中的物体进行分类，如图像中有人与猫，则图像可分为两类。

忧郁奔向冷的天·2023-10-01 11:08

01 TextRNN & FastText & TextCNN-04-训练要点，实验过程

TextRNN&FastText&TextCNN-03-模型总览，后训练要点RNN训练得出来的y（m）（预测标签）是每一个分类的概率，比如是一个五分类，化成5个格子，每一个格子是概率，5个格子加起来是1

李又懂·2023-10-01 09:05

YOLOv8改进算法之添加CA注意力机制

如下图：1.输入特征：CA注意力机制的输入通常是一个特征图，它通常是卷积神经网络（CNN）中的某一层的输出，具有以下形状：[C,H,W]，其中：C是通道数，表示特征图中的不同特征通

山河亦问安·2023-10-01 06:29

深度学习笔记：一些理解上的问题

1、特征映射什么意思指在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中的卷积层中，通过对输入数据进行卷积操作得到的输出数据。

愿你酷得像风·2023-10-01 05:21

四通道信息融合下的齿轮箱故障诊断（Python代码，SVM模型和CNN模型进行对比实验，解压缩即可运行，有详细中文注释）

1.效果运行视频：四通道信息融合下的齿轮箱故障诊断（Python代码，SVM模型和CNN模型进行对比实验）_哔哩哔哩_bilibili用到的库：2.数据集介绍：数据免费下载链接（不要积分）：https:

深度学习的奋斗者·2023-10-01 01:32

目标检测（5）—— YOLO系列V1

一、YOLO系列V1经典的one-stage方法，YouOnlyLookOnce将检测问题转化成回归问题，一个CNN搞定可以对视频进行实时监测YOLO系列的速度更快，我们检测的物体很简单，进行取舍，舍弃了一些精度

莫听穿林打叶声@·2023-10-01 01:32

【学习-目标检测】目标检测之——YOLO v3

文章目录背景思路YOLO-V1YOLO-V2YOLO-V3结构细节总结背景相比于fasterrcnn，yolo的思想要直接的多。

_腾飞·2023-10-01 01:00

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