[深度学习] 第57页

[DL]深度学习_神经网络

bp神经网络推导过程目录一、前向传播二、反向传播1、定义2、优化算法三、神经网络整体架构1、基本架构2、隐藏层3、神经元个数对结果的影响4、正则化对结果的影响四、数据预处理1、数据预处理步骤2、数据标准化3、参数初始化4、特征工程五、神经网络过拟合解决方法一、前向传播神经网络前向传播（FeedforwardPropagation）是指将输入数据在神经网络中进行计算的过程。在神经网络的每一层中，通过

IAz-·2024-01-14 05:21

遥感图像分类与识别_知识点总结

数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想

IAz-·2024-01-14 05:21

[ML]机器学习_基于内容过滤的深度学习算法

目录一、协同过滤算法与基于内容过滤算法的对比二、基于内容过滤的深度学习算法1、定义2、举例说明三、从大型目录中推荐四、推荐系统中的伦理五、基于内容过滤的代码实现一、协同过滤算法与基于内容过滤算法的对比对于协同过滤

IAz-·2024-01-14 05:50

[DL]深度学习_Feature Pyramid Network

FPN结构详解目录一、概念介绍二、结构详解1、对比试验2、特征图融合3、结构详解4、不同尺度预测5、Proposal映射到预测特征层一、概念介绍FeaturePyramidNetwork(FPN)是一种用于目标检测和语义分割的神经网络架构。它的目标是解决在处理不同尺度的图像时，信息丢失和语义细节模糊的问题。FPN的核心思想是通过在网络中添加一组横向连接来构建多尺度特征金字塔。这些横向连接将底层的高

IAz-·2024-01-14 05:46

【AI】人工智能是怎么读懂一幅图的

目录一、什么是图形描述生成二、图像描述生成的主要方法2.1基于模板的方法2.2基于检索的方法2.3基于深度学习的方法三、一段示例输入一张图，大模型告诉你，图里画了什么，是不是很有趣。

giszz·2024-01-14 05:40

AI视频换脸讲解

DeepFaceLab是一个用于人脸合成和交换的深度学习工具。它使用深度神经网络技术，能够将一个人的脸部特征与另一个人的脸部图像进行交换，实现高度逼真的人脸合成。

天域网络科技·2024-01-14 04:29

给我一台新的服务器，我会怎么安排 CUDA

深度学习环境搭建过程中，初期阶段，相信大家都会遇到，动不动TensorFlow或者Pytorch库与Cuda、或者Cudnn版本不匹配的问题；因此很多时候，在一台服务器中安装多个Cuda逐步成为了各位搬砖大佬们的必然选择本文为大家揭秘一台全新服务器

墨理学AI·2024-01-14 04:42

深度学习pytorch环境搭建

一、Anaconda安装与使用1、安装参考：https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5https://blog.csdn.net/weixin_37766087/article/details/1007421982、conda使用：打开anacondaprompt查看conda版本：conda--version创建新环境：condacreate--nameenv_

青衫无尘·2024-01-14 03:46

大创项目推荐深度学习疲劳检测驾驶行为检测 - python opencv cnn

laafeer·2024-01-14 03:16

大创项目推荐深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn

laafeer·2024-01-14 03:44

AI监控技术与应用案例

这通常涉及使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来识别图像中的物体。目标检测的准确性和实时性对于监控系统至关重要，因为它有助于实时预警和早期干预。

捷利迅分享·2024-01-14 02:17

PyTorch深度学习快速入门

本文是基于B站博主“我是土堆”发布的深度学习入门教程所编写的相关笔记，主要用于Python小白快速入门深度学习，了解PyTorch的相关理论知识及逻辑代码。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:43

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。如果requires_grad=True，则表示需要对该张量进行梯度计算。epoch：表示将所有训练样本都过一遍的完整训练过程。Tensor：Tensor定义为最多可以包含四个维度的多维数组，但可以通过堆叠来创建更高维度的张

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

【人工智能】FaceChain-FACT：秒变丝滑人像大师，无需任何训练！

FaceChain-FACT的独特之处在于它不需要进行繁琐的训练过程，而是利用基于深度学习的生成模型，结合先进的图像处理算法，实现了高质量的人像生

德天老师·2024-01-14 01:47

【深度学习目标检测】十六、基于深度学习的麦穗头系统-含GUI和源码（python，yolov8）

全球麦穗检测是植物表型分析领域的一个挑战，主要目标是检测图像中的小麦麦穗。这种检测在农业领域具有重要意义，可以帮助农民评估作物的健康状况和成熟度。然而，由于小麦麦穗在视觉上具有挑战性，准确检测它们是一项艰巨的任务。全球麦穗检测的挑战在于准确识别不同品种、不同生长环境、不同光照条件、不同拍摄角度下的麦穗。由于小麦麦穗经常重叠、颜色和外观变化多样，这使得检测更具挑战性。为了解决这些问题，研究者们采用机

justld·2024-01-14 00:07

【深度学习目标检测】十五、基于深度学习的口罩检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

YOLOv8是一种物体检测算法，是YOLO系列算法的最新版本。YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时物体检测算法，其优势在于快速且准确的检测结果。YOLOv8在之前的版本基础上进行了一系列改进和优化，提高了检测速度和准确性。YOLOv8采用了Darknet-53作为其基础网络架构。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·2024-01-14 00:33

深度学习笔记（四）——使用TF2构建基础网络的常用函数+简单ML分类实现

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课TF2基础常用函数1、张量处理类强制数据类型转换：a1=tf.constant([1,2,3],dtype=tf.float64)print(a1)a2=tf.cast(a1,tf.int64)#强制数据类型转换print(a2)查找数据中的最小值和

絮沫·2024-01-14 00:09

深度学习笔记（三）——NN网络基础概念（神经元模型，梯度下降，反向传播，张量处理）

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念，广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning，而是一个相对的，能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法

絮沫·2024-01-14 00:39

深度学习笔记（五）——网络优化（1）：学习率自调整、激活函数、损失函数、正则化

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课通过学习已经掌握了主要的基础函数之后具备了搭建一个网络并使其正常运行的能力，那下一步我们还需要进一步对网络中的重要节点进行优化并加深认知。首先我们知道NN（自然神经）网络算法能够相比传统建模类算法发挥更好效果的原因是网络对复杂非线性函数的拟合效果更好

絮沫·2024-01-14 00:34

池化、线性、激活函数层

一、池化层池化运算是深度学习中常用的一种操作，它可以对输入的特征图进行降采样，从而减少特征图的尺寸和参数数量。

-恰饭第一名-·2024-01-13 23:46

友思特分享 | Neuro-T：零代码自动深度学习训练平台

在这种背景下，融合深度学习的视觉检测方案有效地结合了两者的优势，满足

友思特机器视觉与光电·2024-01-13 22:24

友思特 Neuro-R：快速部署实时推理API

在这个过程中，深度学习算法

友思特机器视觉与光电·2024-01-13 22:24

人工智能时代的三大生产要素

首先获得大量的数据，然后通过一定的算法（例如深度学习、神经网络、支持向量机等等）对这些数据进行处理，形成一定的模型，就可以通过这个模型代替人处理很多现实中的问题。

傅越驰Ameeya·2024-01-13 21:11

简单的图像中箭头方向识别

前言：说起图像识别，很多人第一次反应就是机器学习，深度学习，卷积神经网络搞起来这还没完，要有筛选各种模型，调参以及等待模型训练完成等等不仅烦锁，而且一旦结果不理想，那又得是苦逼的调参和漫长的等待（训练完成

卖小麦←_←·2024-01-13 21:43

自然语言处理持续更新

LSTM和GRU区别RNN、LSTM和GRU公式与结构图深度学习

搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

深度学习的感觉

发现深度学习以后，每天都有收获，每天都在进步，感觉非常的开心，我的生活每天都有改变。我要继续努力，继续加油。真正的学习，绝对不是泛泛浏览，而是深度学习，深度思考，学以致用，深度输出。

清晨的白鸽·2024-01-13 21:57

Multimodal Unsupervised Image-to-Image Translation（MUNIT）在windows系统源码调试

最近研一刚刚开学，由于在本科期间真的没有接触过人工智能、机器学习、深度学习这些东西，真的是一无所知。

鲸鱼的眼泪·2024-01-13 20:04

2022-03-23

在NLP项目中，你不能将原始文本直接输入深度学习模型。文本数据必须编码为数字，以用作机器学习和深度学习模型的输入或输出。Keras深度学习库提供了一些基本工具来帮助你准备文本数据。在本实验中，

跨象乘云·2024-01-13 20:29

Colab 谷歌免费的云端Python编程环境初体验

GoogleColab是一个强大且免费的云端Python编程环境，为学生、研究人员和开发者提供了一个便捷的平台来开展数据科学、机器学习和深度学习项目。Colab有哪些功能？

LF-DevJourney·2024-01-13 19:09

YOLOv4剪枝【附代码】

本项目只是负责把框架搭建起来，没有进行重训练的微调或者去研究应该剪哪里比较好，需要自己去研究YOLOv4代码参考：Pytorch搭建自己的YoloV4目标检测平台（Bubbliiiing深度学习教程）_

爱吃肉的鹏·2024-01-13 19:35

基于情感词典的文本情感分析

目前，情感分析主要方法如下：基于情感词典的情感分析基于机器学习的情感分析基于深度学习的情感分析本文主要讲解基于情感词典的情感分析方法。二、数据准

dreampai·2024-01-13 19:19

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

在深度学习中，尤其是计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）由于其卓越的性能而被广泛应用，但随着模型规模的增大和参数数量的剧增，对于边缘设备等资源有限的应用场景，有效压缩模型以节省存储空间和提高计算效率变得至关重要

云雨、·2024-01-13 19:32

torch.where()函数

在深度学习的实现中，处理条件逻辑是一项常见而重要的任务。PyTorch提供了一个强大的函数torch.where()，它使得基于条件的张量操作变得既简单又高效。

uestc_Venn·2024-01-13 18:05

深度学习模型中 argparse 模块Python 脚本的部分参数解读

尤其注意下面这句中的action="store_true"的作用解析：--resume_ckpt是一个标志参数，它不需要附加值。如果将该参数作为命令行参数传递给脚本，则resume_ckpt的值将被设置为True。action="store_true"意味着如果在命令行中指定了--resume_ckpt参数，则将其值设置为True。如果未指定该参数，则该参数的值将为False。help参数是此参数

Trouville01·2024-01-13 17:59

深度学习：图像变换transforms

0.前言记录pytorch中torchvision.transforms的图像变换.在这里，只使用transforms实现基本的功能，并没有对函数中的其他参数进行解读。参考:pytorch中transforms函数的21种使用方法解析fromtorchvisionimporttransforms1.变换函数测试原图(c,h,w)=(3,280,300)fromtorchvisionimporttr

ZERO_pan·2024-01-13 17:58

[C#]利用paddleocr进行表格识别

官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git【算法介绍】PaddleOCR表格识别是PaddlePaddle开源项目中的一个强大功能，它利用深度学习技术实现了对各类表格的高精度识别

FL1623863129·2024-01-13 17:54

基于YOLOv5的行人检测系统

文中提到了基于YOLOv5设计的人口密度检测系统，该系统通过深度学习算法对人群进行检测和计数，主要应用于商场、路口等需要控制人流的场所。系统通过YO

TechMasterPlus·2024-01-13 17:22

使用深度学习开发癌症复发风险分层模型，可改善早期发现和推进早期干预（IF5+)

DeepLearning-BasedMulti-OmicsIntegrationRobustlyPredictsRelapseinProstateCancer基于深度学习的多组学整合有力地预测了前列腺癌的复发情况发表期刊

生信学霸·2024-01-13 17:13

深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)

文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播（BP）CNN本质和优势鞍点的定义和特点？神经网络数据预处理方法有哪些？神经网络怎样进行参数初始化？

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

深度学习数学知识点

一、线性代数二、概率论三、微积分四、凸优化参考资料一、线性代数书籍&视频李宏毅线性代数MITLinearAlgebra知识点1）线性空间及线性变换2）矩阵的基本概念3）状态转移矩阵4）特征向量5）矩阵的相关乘法6）矩阵的QR分解7）对称矩阵、正交矩阵、正定矩阵8）矩阵的SVD分解9）矩阵的求导10）矩阵映射/投影11）矩阵的秩12）矩阵的特征值和特征空间二、概率论书籍&视频MITIntroduct

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:13

利用双对比学习模型DCL鉴别视频中伪造的面部

CV案例精选·2024-01-13 15:01

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架

TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架。它提供了一种灵活而高效的方式来构建和训练神经网络模型。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-13 15:24

人工智能技术的发展

人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，可以使机器人具备更强的智能和自主学习能力，能够进行更复杂的任务和决策。

python无人驾驶医学芯片·2024-01-13 14:32

每日一练：LeeCode-104. 二叉树的最大深度【二叉树】

本文是力扣LeeCode-104.二叉树的最大深度学习与理解过程，本文仅做学习之用，对本题感兴趣的小伙伴可以出门左拐LeeCode。给定一个二叉树root，返回其最大深度。

666-LBJ-666·2024-01-13 14:56

【深度学习环境搭建】Windows+Anaconda+PyCharm+pytorch（GPU）的环境搭建过程及可能产生的问题解决方法（小白安装版）

目录一、前期准备1.确定电脑支持GPU2.确认Anaconda已安装3.查看电脑所支持的CUDA最高版本二、pytorch安装1.在Anaconda下创建一个新环境2.安装pytorch三、PyCharm调用pytorch四、报错解决方案汇总一、前期准备1.确定电脑支持GPU方法一：在任务栏空白处右击选择“任务管理器”，再选择“性能”就可以查看是否有GPU（要英伟达的）。方法二：在开始中搜索“设备

zhu1zhu1·2024-01-13 13:03

深度学习环境搭建anaconda+pytorch+gpu

一、升级nvrdia显卡驱动1、安装cuda2、安装cudnn二、安装anaconda1、官网下载对应版本：https://www.anaconda.com/products/individual打开anacondaprompt终端，执行condalist查看详细信息2、安装虚拟环境condacreate-nenvironment_namepython=X.X默认安装到c盘，建议安装到空间较大的盘

setupsong·2024-01-13 13:31

深度学习环境搭建——利用anaconda+pytorch搭建自己的深度学习环境（以YOLOv5环境搭建为例）2023.9.26最新

博客主页：是dream系列专栏：深度学习环境搭建、环境配置问题解决、自然语言处理、语音信号处理、项目开发每日语录：要有最朴素的生活和最遥远的梦想，即使明天天寒地冻，山高水远，路远马亡。

是dream·2024-01-13 13:01

深度学习环境搭建（cpu版本）Anaconda+pytorch+Visual Studio Code

首先分别介绍一下Anaconda和pytorch：*Anaconda中文大蟒蛇，是一个开源的python发行版本，其包含了conda,python等180多个科学包及其依赖项。常用指令及其作用condaclean-p删除没用的包condaclean-ttar打包condacreate-nxxxpython=xx创建python版本为xx的xxx虚拟环境conda–help查看各种指令condain

小小怪下士ss·2024-01-13 13:01

pytorch深度学习环境搭建2023——GPU版本

文章目录环境卸载环境安装cuda安装cudann安装Anaconda安装常用终端命令跑模型本博客专门针对有独立显卡的GPU版本环境安装，cpu版本我不太清楚，我猜如果您用cpu跑神经网络，你估计也很难崩以下是作者亲身体验安装并成功所看的博客，过程中基本上所有坑都踩了，附上这些链接配上讲解，希望大家可以成功，我的建议是如果以后要用到tensorflow的话，装低版本的CUDAToolkit，显卡可以

慢成长·2024-01-13 13:29

【深度学习环境搭建】Windows搭建Anaconda3、已经Pytorch的GPU版本

目录搭建Anaconda3搭建GPU版本的Pytorch你的pip也要换源，推荐阿里源打开conda的PowerShell验证搭建Anaconda3无脑下载安装包安装（自行百度）注意点：1、用户目录下的.condarc需要配置（自定义环境的地址（别忘了给文件夹加权限）；镜像源）搭建GPU版本的Pytorch1、先看你的显卡版本Win+R->输入命令nvidia-smi，看你的cuda版本2.下载离

诗酒当趁年华·2024-01-13 13:24

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