————网络架构第44页

【深度学习-图像处理】使用pytorch搭建LeNet图像分类网络

&分类篇】pytorch&TrainingaClassifier官网分类demo详细复现1、Pytorch安装pytorch官方网址的分类器demo2、使用LeNet网络进习搭建分类器网络LeNet的网络架构需要的代码

Wupke·2022-11-19 17:59

各种卷积神经网络架构

1.AlexNet-2012年在每个卷积后面添加了Relu激活函数，解决了Sigmoid的梯度消失问题，使收敛更快。使用随机丢弃技术（dropout）选择性地忽略训练中的单个神经元，避免模型的过拟合（也使用数据增强防止过拟合）添加了归一化LRN（LocalResponseNormalization，局部响应归一化）层，使准确率更高。重叠最大池化（overlappingmaxpooling），即池化

tanfuz·2022-11-19 16:37

【搬运】九大经典CNN框架汇总

详解深度学习之经典网络架构（十）：九大框架汇总_chenyuping333的博客-CSDN博客DenseNet算法详解_AI之路-CSDN博客_densenet

Salmon_lee·2022-11-19 15:30

龙渊AI工程师二面

龙渊二面具体提问1.项目介绍具体的介绍的话就略过；其中，面试官针对你的项目提了很多的问题，比如：网络架构，具体的损失函数/激活函数的应用，最后的结果，训练的时间周期，你在项目/团队中承担的是什么角色，相关的模型是否有了解过等

Clytze yang·2022-11-19 15:34

论文《基于区块链技术的物联网数据感知与自动交易系统设计与实现》学习报告

《基于区块链技术的物联网数据感知与自动交易系统设计与实现》相关介绍智能合约模型数据感知与交易系统架构设计系统网络架构系统总体架构设计平平台区块链层的实现1.Fabric区区块链平台环境搭建2.智能合约的部署相关介绍智能合约模型当输入的数据或事件符合预先设定的响应条件

layB·2022-11-19 14:11

DGraphDTA神经网络架构源码分析 2021SC@SDUSC

2021SC@SDUSC在此前的文章已经对此部分的流程进行了解读，本文将基于目前已经获取到分子图与蛋白质图，从代码的层面分析DGraphDTA任务中神经网络的结构以及运作流程。DGraphDTA结构图：网络结构完整代码：#GCNbasedmodelclassGNNNet(torch.nn.Module):#初始化网络结构def__init__(self,n_output=1,num_feature

芜湖大司码丶·2022-11-19 12:50

经典网络架构学习-Transformer

前言transformer对刚入门深度学习的我来说，太难懂了，从网上查了很多博客，大多文章都来自TheIllustratedTransformer。视频链接。这篇文章的图太生动形象了，容易理解。下面就翻译下这篇文章吧，加深记忆。如果你是刚入门transformer，强烈建议你好好阅读本文或者原文。网上太多基于这篇文章的衍生文章，而且写的并不好懂，你看完这篇文章，在看我给你的链接参考文章，会更容易懂

@左左@右右·2022-11-19 12:45

CNN学习笔记

机器视角：长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构卷积神经网络-基础知识激活函数的作用是什么？

空景 Sadnes╰つ677·2022-11-19 12:16

注意力机制----CBAM

这样不仅可以节约参数和计算力，而且保证了其可以作为即插即用的模块集成到现有的网络架构中去。通道注意力模块特征的每一个通道都代表着一个专门的检测器，因此，通道注意力是关注什么样的特征是有意义的。

winner19990120·2022-11-19 12:41

GraphGallery，一个基于TensorFlow 2.x与 PyTorch 的GNN benchmark 框架

GraphGallery【导读】图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）是近几年兴起的新的研究热点，其借鉴了传统卷积神经网络等模型的思想，在图结构数据上定义了一种新的神经网络架构。

EdisonLeejt·2022-11-19 11:10

U2-Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection

2.主要贡献开发了一个新颖而简单的网络架构，称为U2-Net，它解决了上述两个问题。首先，U2-Net是一个两级嵌套的u型结构，它是为SOD设计的，不使用任何来自图像分类的预先训练的骨干。

樱花的浪漫·2022-11-19 11:48

U平方Net：深入使用嵌套的U型结构进行显著目标检测

摘要作者设计了一个简单而强大的深层网络架构，U2-Net，用于显著目标检测(SOD)。作者的U2-Net的体

小白学视觉·2022-11-19 11:17

Deepfakes论文总结

这类文章通常非常善于设计网络架构、设计数据增强方式，设计loss等等，泛化性较差。另一类工作认为，深度伪造检测，应该关注伪造过程中难以复制的高层语义信息。比如本文中的[1,2,3,4,10]。

完美屁桃·2022-11-19 10:39

读书笔记：基于Transformer的 Siamese 网络用于变化检测

摘要：本文提出了一种基于变压器的连体网络架构（缩写为ChangeFormer），用于从一对共同配准的遥感图像中进行变化检测（CD）。

赫瑟尔·2022-11-19 10:37

CVPR2022最新106篇论文整理｜包含目标检测、动作识别、图像处理等32个方向

目标检测伪装目标检测显著性目标检测边缘检测消失点检测分割类图像分割语义分割视频目标分割人脸人脸生成人脸检测图像处理图像复原图像编辑/图像修复图像翻译超分辨率去噪/去模糊/去雨去雾风格迁移三维视觉三维重建场景重建/视图合成点云神经网络架构设计

深度学习技术前沿·2022-11-19 08:06

VIT与swin transformer

是第一种将transformer运用到计算机视觉的网络架构。其将注意力机制也第一次运用到了图片识别上面。

做梦还会想·2022-11-19 08:03

阅读桑迪潘·戴伊的《Python图像处理实战》笔记十

（1）经典学习与深度学习①手工特征提取与自动特征提取②部分与端到端解决方案③训练时间和高级硬件④适应性和可迁移性2.卷积神经网络架构：一个或多个卷积层—非线性ReLU激活层和池化层—全连接层—多分类器层

苏哩·2022-11-19 07:22

“霸榜CLUE” ，刚刚发布的业界最大中文NLP预训练模型有多强？

整个大模型设计遵循三大原则：一是超大的神经网络；二是网络架构强壮，相比于定制化小模型，大模型综合性能提升了1

zenRRan·2022-11-19 05:31

MATLAB LSTM多输入单输出模式分类示例解析（含代码）

目录写在前面加载数据定义网络架构方法一:1.打开深度网络设计器。

严肃小白兔·2022-11-19 05:16

CNN---用于图像分类的经典的卷积神经网络CNN

文章目录概览1.计算机视觉简介：2.图像分类一、LeNet-51.模型架构2.模型简介3.模型特点二、AlexNet1.网络架构2.模型介绍3.模型特点三、VGGNet1.模型架构2.模型简介3.模型特点四

qq_32790593·2022-11-19 04:29

卷积神经网络发展（网络骨架：Backbone）

CNN网络架构演进：从LeNet到DetNet卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架，尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。

AI路上的小白·2022-11-19 04:53

全网最全经典卷积神经网络架构汇总——深度学习之ILSVRC竞赛(ImageNet竞赛)优胜网络结构

近年来，卷积神经网络在图像分类领域取得了巨大进展，主要表现在ILSVRC竞赛中优胜冠军从经典的机器学习算法转向深度学习算法，尤其是卷积神经网络结构。在卷积神经网络发展的历史过程中，ILSVRC竞赛功不可没，从2012年到2017年，不断涌现出新的卷积神经网络结构，并将ILSVRC竞赛中ImageNet数据集图像分类错误率降至很低的水平，一度达到甚至超越人类的水平。ILSVRC全称ImageNetL

bigcindy·2022-11-19 04:49

深度学习之卷积神经网络经典网络LeNet-5简介

LeNet-5是CNN网络架构中最知名的网络模型

bigcindy·2022-11-19 04:48

《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》论文研读以及LeNet-5代码实现

LeNet-5网络架构卷积神经

莫听穿林打叶声@·2022-11-19 03:34

李宏毅机器学习笔记：深度学习入门简介反向传播

学习笔记总结深度学习和传统机器学习处理特征的差异；做传统机器学习必须要做特征工程来选择合适的输入特征，但深度学习是可以不用事先做特征工程，而是在隐藏层中完成特征选择抽取深度学习本质就是神经网络的进一步延伸，每一层神经元运算都是矩阵运算神经网络架构非常重要

麻麻在学习·2022-11-19 02:17

ResNet18网络的具体构成

下图就是一个ResNet18的基本网络架构，其中并未

daweq·2022-11-19 02:05

使用 Transformer 序列到序列的钢琴转录

然而这些模型需要对网络架构、输入/输出表示和复杂的解码方案进行特定领域的设计。在这项工作中，我们展示了使用具有标准解码方法的通用编码器解码器Transformer

Saisimonzs·2022-11-19 01:41

【毕业设计】深度学习人脸表情识别系统 - python

文章目录0前言1技术介绍1.1技术概括1.2目前表情识别实现技术2实现效果3深度学习表情识别实现过程3.1网络架构3.2数据3.3实现流程3.4部分实现代码4最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章

caxiou·2022-11-19 00:01

2022年后人工智能八大应用方向

基于神经网络架构的深度学习技术是机器学习的一个子集，它模仿人类获取知识的方式。在神经网络中，“深度”是指隐藏层的数量，传统神经网络中的隐藏层数量为2到3层，

功能安全·2022-11-18 14:00

2022年后人工智能/深度学习八大应用方向

基于神经网络架构的深度学习技术是机器学习的一个子集，它模仿人类获取知识的方式。在神经网络中，“深度”是指隐藏层的数量，传统神经网络中的隐藏

人工智能学家·2022-11-18 14:56

论文阅读笔记--医学图像分割[上下文编码网络]--CE-Net

introduce早期医学图像深度学习方法早期U-Net网络的应用对U-Net网络的改进U-Net以及改进U-Net网络的限制【编码器-解码器】基于上述讨论，本论文提出了：论文主要贡献：二、Method网络架构

珏了·2022-11-18 09:14

【三、对问题进行了解决】MT-Unet模型重新训练腹部和冠脉数据集【个人记录学习】

下面进行解决：Q1：至于为什么没有val的部分，还没时间研究Q2：训练和测试的数据痛的同一组，这个容易解决Q3：用MT-Unet训练我们的数据的尺寸问题：只能用244*244的图像，这个要仔细研究甚至修改网络架构

OWN CODE WORLD·2022-11-18 08:54

物联网架构概述

1物联网网络架构从下到上依次为感知层、网络层和应用层。

田凫。·2022-11-17 18:29

腾讯云鼎实验室发布云安全攻防矩阵，绘制九大攻防路径全景图

云平台不仅要应对传统网络架构中存有的DDoS、入侵、病毒等常态问题，还要高度重视技术架构中虚拟机逃逸、资源滥用、横向穿透等新安全问题。守护云上安全，是数字时代的重中之重。

CSDN云计算·2022-11-17 13:48

Pytorch加载预训练模型及修改网络结构

Pytorch有自带的训练好的AlexNet、VGG、ResNet等网络架构。

Cpsu·2022-11-17 11:50

6G网络需求、架构及技术趋势

，在5G网络指标体系延续性提升的基础上，结合新愿景和新需求进行全面增强，设计满足未来业务需求的6G网络指标体系，并基于“智能、融合、绿色、可信”设计理念，提出包含“垂直三层、左右三域、内生两链”的6G网络架构

罗伯特之技术屋·2022-11-17 11:12

OpenStack网络原理和实现

本文详细介绍了Openstack的网络原理和实现，主要内容包括：Neutron的网络架构及网络模型还有neutron虚拟化的实现和对二三层网桥的理解。

lingshengxiyou·2022-11-17 10:49

yolov5代码解读-训练

前言：上两篇：yolov5代码解读-dataset、yolov5代码解读-网络架构yolov5的数据处理模块和网络架构已经写完了，做好了这些基础工作，就可以来训练了。

一只眠羊e·2022-11-17 07:06

Resnet的pytorch官方实现代码解读

Resnet的pytorch官方实现代码解读目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet

行者无疆哇·2022-11-16 17:37

fcn网络结构代码_经典网络复现系列（一）：FCN

1、FCN网络架构FCN的前半段与VGG19架构相同，直接使用了VGG19预训练好的权重。

深渊号角mkq·2022-11-16 17:04

DIVFusion:首个耦合互促低光增强&图像融合的框架

DIVFusion:首个耦合互促低光增强&图像融合的框架DIVFusion:首个耦合互促低光增强&图像融合的框架写在前面问题引入Motivation主要贡献网络架构实验验证融合性能目标检测性能消融实验结论写在最后

Timer-419·2022-11-16 07:20

图像分类---利用pytorch搭建LeNet-5网络模型

LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。

炮哥带你学·2022-11-15 16:46

目标检测（七）一篇文章5分钟搞懂卷积神经网络——基于tensorflow2.0训练Alexnet网络实践

上图所示，卷积神经网络架构与常规人工神经网络架构非常相似，特别是在网络的

失了志的咸鱼·2022-11-15 13:45

（脑肿瘤分割笔记：四十四）基于深度学习的脑肿瘤分割的综述

Abstract&Introduction脑肿瘤分割任务面临的主要挑战深度学习方法的脑肿瘤分割的方法脑肿瘤分割方法一：设计有效的架构分割方法针对于不同目的的模型对于精度有要求的模型节省计算开销的模型设计有效的网络架构多路径网络编码器

不想敲代码的小杨·2022-11-14 12:05

医学图像分割的深度学习：综述

:DeepLearningforMedicalImageSegmentation:Tricks,ChallengesandFutureDirections摘要最近的医学图像分割领域其主要贡献往往侧重于网络架构

不想敲代码的小杨·2022-11-14 11:24

延时降低90% | 国内首份《超低延时直播（快直播）白皮书》技术解码

报告主要介绍了直播行业发展背景和技术演进路线，详细阐述了基于WebRTC的技术升级、传统CDN网络架构的融合改造，以解决大规模、超低延时直播的分发所面临的成本挑战。

音视频开发老舅·2022-11-13 21:04

【MMDetection3D】MVXNet踩坑笔记

文章目录1.搭建环境2.制作数据集3.修改config4.训练5.推理原文代码MVXNet(CVPR2019)最近许多关于3Dtargetdetection的工作都集中在设计能够使用点云数据的神经网络架构上

HelloNettt·2022-11-13 14:04

旷视科技提出ShuffleNet V2和四个网络架构设计准则

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018（EuropeanConferenceonComputerVision）即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。届时，旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。而在此之前，旷视科技将陆续推出ECCV2018接收论文系列解读。论文名称：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientC

fiersies·2022-11-12 09:29

【深度学习经典网络架构—9】：ShuffleNet系列（V1、V2）

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、简述二、ShuffleNetV12.1ChannelShuffle2.2ShuffleUnit2.3NetWorkArchitecture三、ShuffleNetV23.1PracticalGuidelines3.1S

米开朗琪罗~·2022-11-12 09:53

Federated Knowledge Distillation 联邦知识蒸馏

然而，在现代深度神经网络架构下，交换模型参数的成本非常高，因为它往往有大量的

Cl元气满满·2022-11-11 13:59

推荐频道

————网络架构