【卷积神经网络】第20页

卷积神经网络（CNN）识别神奇宝贝小智一伙

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估八、保存and加载模型九、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：

NoteLoopy·2023-11-30 14:43

什么是 dropblock

但是在卷积神经网络中，dropout的表现却不是很好，于是研究人员又搞了一个“结构化的dropout方法”，称为dropblock，据说在卷积神经网络中表现不错。

董董灿是个攻城狮·2023-11-30 13:02

卷积神经网络（CNN）注意力检测

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估1.Accuracy与Loss图2.混淆矩阵八、保存and加载模型九、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：

NoteLoopy·2023-11-30 13:00

【读点论文】DAS: A Deformable Attention to Capture Salient Information in CNNs，结合了层特征的上下文信息和可变形卷积的能力

DAS:ADeformableAttentiontoCaptureSalientInformationinCNNsAbstract卷积神经网络(cnn)在局部空间模式识别方面表现优异。

羞儿·2023-11-30 13:49

基于卷积神经网络的人体行为识别系统开发与设计

摘要基于卷积神经网络的人体行为识别的开发与设计摘要：随着计算机领域不断的创新、其它行业对计算机的应用需求的提高以及社会对解放劳动力的迫切，人机交互成为人们关注的问题。

wqq_992250277·2023-11-30 10:35

输入通道数和输出通道数的理解

输入通道数（in_channels）输出通道数（out_channels）在卷积神经网络中通常需要输入in_channels和out_channels，即输入通道数和输出通道数，它们代表什么意思呢？

一杯水果茶！·2023-11-30 09:22

计算机视觉深度学习入门笔记-从理论到实战案例

1.1.3神经网络的运行1.2卷积神经网络1.2.1图像——矩阵1.2.2为什么是卷积？

HopES0·2023-11-30 09:46

tensorflow学习笔记（十）：GAN生成手写体数字（MNIST）

这两个网络可以是神经网络（从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器）。生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的的输出和真实数据。

陈小虾·2023-11-30 09:37

人工智能(pytorch)搭建模型21-基于pytorch搭建卷积神经网络VoVNetV2模型，并利用简单数据进行快速训练

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型21-基于pytorch搭建卷积神经网络VoVNetV2模型，并利用简单数据进行快速训练。

微学AI·2023-11-30 09:29

EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network

EPSANet:AnEfficientPyramidSplitAttentionBlockonConvolutionalNeuralNetwork：EPSANet：一种基于卷积神经网络的高效金字塔切分注意力模块

何大春·2023-11-30 07:36

轻量级网络之mobilenet v1

论文分享萝卜兔编辑整理卷积神经网络广泛应用在各种任务，比如图像分类、目标检测等，性能也越来越好，但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价，使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。

GEETEST极验·2023-11-30 06:36

循环神经网络（RNN）实现股票预测

训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络

NoteLoopy·2023-11-30 03:22

NAS-DIP: Learning Deep Image Prior with Neural Architecture Search

https://arxiv.org/abs/2008.11713项目链接：https://github.com/YunChunChen/NAS-DIP-pytorchAbstract最近的研究表明，深度卷积神经网络的结构可以用作解决各种逆图像恢复任务的结构化图像先验

通街市密人有·2023-11-30 02:50

全连接层是什么

1、定义全连接层（FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，是每一个节点都与上一层的所有结点相连。

朝朝暮暮Quake·2023-11-30 01:53

自编码深度卷积网络实战——图片和地震实战案例讲解

今天这节课我们带领大家一起来学习卷积神经网络，看看这款技术的处理能力如何。

科技州与数据州·2023-11-30 01:59

基于Django+Tensorflow卷积神经网络鸟类识别系统

文章目录一项目简介系统概述系统功能核心技术系统架构系统优势二、功能三、系统四.总结总结一项目简介介绍一个基于Django+Tensorflow卷积神经网络鸟类识别系统是一个非常有趣的项目。

雅致教育·2023-11-30 00:11

TF04-01: 使用Keras实现Le-Net5卷积神经网络

本主题使用Tensorflow的高级APIKeras实现Le-Net5卷积神经网络；备注：在Keras之前，Tensorflow提供layers包提供了层的封装，并提供对应的函数实现层的快捷创建方式

杨强AT南京·2023-11-29 22:59

竞赛选题题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习卷积神经网络机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集合学长手有3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的375

laafeer·2023-11-29 21:30

竞赛选题题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2023-11-29 21:58

深度学习毕设项目深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测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

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

第十二章卷积神经网络实战--猫狗识别

DuanPenghao·2023-11-29 19:50

卷积神经网络

卷积神经网络基本知识卷积运算:将图像拆分成对应的特点，被称为卷积核。然后查看被识别图像有无对应的卷积核来确认是否为目标物体。用卷积核扫描目标图得出的一个二维图为特征图。

几两春秋梦_·2023-11-29 18:01

【深度学习】卷积神经网络结构组成与解释

卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。

TwcatL_tree·2023-11-29 18:22

动手学深度学习笔记day9

卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）图像不是二维张量，而是一个由高度、宽度和颜色组成的三维张量，比如包含个像素。

努力学习的廖同学·2023-11-29 17:24

【开题报告】基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割

论文题目基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割一、选题意义1.课题研究的目的和意义1.1选题目的脑部疾病是高致残致死率的疾病之一，对人们的生活质量和生命安全都有着十分重大的影响，所以各个国家都开始对脑部疾病的研究重视起来

java学长·2023-11-29 12:50

前馈式神经网络与反馈式神经网络的区别，联系，各自的应用范围和场景！！！

常见的前馈式神经网络有多层感知器和卷积神经网络，它们在图像识别、文本分类等静态任务中表现优异。常见的反馈式神经网络有循环神经网络，它们在语音识别、自然语言处理等动态任务中表现优异。总

小桥流水---人工智能·2023-11-29 11:48

每天五分钟计算机视觉：经典架构的力量与启示

在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）无疑是最为经典的架构之一。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

深度学习黎明时期的LeNet：揭开卷积神经网络的序幕

在深度学习的历史长河中，YannLeCun的LeNet是一个里程碑式的研究成果，它为后来的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的发展奠定了基础。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

每天五分钟计算机视觉：LeNet是最早用于数字识别的卷积神经网络

LeNet假设你有一张32×32×1的图片，然后使用6个5×5的过滤器，步幅为1，padding为0，输出结果为28×28×6。图像尺寸从32×32缩小到28×28。然后进行池化操作，使用平均池化，过滤器的宽度为2，步幅为2，图像的尺寸，高度和宽度都缩小了2倍，输出结果是一个14×14×6的图像。接下来又是卷积层，用一组16个5×5的过滤器，新的输出结果有16个通道，所以这个图像从14到14缩小到

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:55

CNN实现手写数字识别（Pytorch）

CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。

羊羊猪·2023-11-29 07:31

手搓卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别(python)

为了让自己更深入地理解卷积神经网络，我只用numpy、pandas等几个库手搓了一个识别MNIST数字的CNN。500张图单次训练，准确率70-80%。

Yurakucho·2023-11-29 07:51

（三）Pytorch快速搭建卷积神经网络模型实现手写数字识别(代码+详细注解)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Q1：卷积网络和传统网络的区别Q2:卷积神经网络的架构Q3:卷积神经网络中的参数共享，也是比传统网络的优势所在4、具体的实现代码

爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-29 06:34

【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法实现平台：matlab代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

玉子（代码分享版）·2023-11-29 05:15

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南

它适用于各种类型的深度学习模型，包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。TensorRT实现模型优化的方法和

Xy丶Promise·2023-11-29 02:12

基于图像识别的垃圾分类

利用了机器学习的卷积神经网络等功能，借助于深度学习和图像识别将垃圾作出系列研究处理，最终通过Jupyter显示出这个图片的垃圾是哪个类型的垃圾。本文使用Xcepti

qq1744828575·2023-11-29 00:49

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像

github_czy·2023-11-28 23:44

基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】

Together_CZ·2023-11-28 21:25

软著项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

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

iuerfee·2023-11-28 19:21

动手学深度学习（5.3）——卷积神经网络进阶

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。

贾如钊·2023-11-28 19:43

自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络

卷积层和池化层的实现1）im2co2）卷积层的实现3）池化层的实现5.CNN的实现6.CNN的可视化1）第1层权重的可视化2）基于分层结构的信息提取7.具有代表性的CNN1）LeNet2）AlexNet1.整体结构卷积神经网络

千里之行起于足下·2023-11-28 19:35

MobileNets发展与总结

文章目录引言MobileNetsMobileNet-V1思想代码实现MobileNet-V2思想代码实现MobileNet-V3思想代码实现总结致谢参考引言卷积神经网络在计算机视觉领域确实变得非常流行，

东荷新绿·2023-11-28 09:13

经典神经网络——AlexNet模型论文详解及代码复现

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks二、创新点1、使用大型深度卷积神经网络作者使用了一个大

伪_装·2023-11-28 06:29

CNN中输入通道数、卷积核的深度、卷积核的个数和输出通道数之间的关系

当涉及卷积神经网络（CNN）中卷积核的数量和通道数时，通常存在一些混淆。让我为您解释清楚：通道数（Channel）：在CNN中，输入数据通常是一个三维张量，具有宽度、高度和通道数。

weixin_44194001·2023-11-28 00:43

基于U-Net的视网膜血管分割（Pytorch完整版）

U-Net是一种全卷积神经网络（FCN），通常用于图像分割任务。

普通研究者·2023-11-27 20:05

深度学习第3天：CNN卷积神经网络

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍CNN的主要结构卷积层激励层池化层Kears搭建CNN搭建代码直观感受卷积的作用结语介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

Nowl·2023-11-27 20:27

机器学习笔记五—机器学习攻击与防御

系列文章目录机器学习笔记一—机器学习基本知识机器学习笔记二—梯度下降和反向传播机器学习笔记三—卷积神经网络与循环神经网络机器学习笔记四—机器学习可解释性机器学习笔记五—机器学习攻击与防御机器学习笔记六—

江_小_白·2023-11-27 19:03

探索计算机视觉：深度学习与图像识别的融合

我们将介绍卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。

a谷雨c·2023-11-27 11:49

[论文阅读]CBAM——代码实现和讲解

CBAM论文网址：CBAM论文代码：CBAM本文提出了一种卷积块注意力模块（CBAM），它是卷积神经网络（CNN）的一种轻量级、高效的注意力模块。

一朵小红花HH·2023-11-27 06:57

旷视14篇CVPR 2019论文，都有哪些亮点？

译者|Linstancy责编|Jane出品|AI科技大本营（公众号id：rgznai100）回顾CVPR2018，旷视科技有8篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络ShuffleNet、语义分割的判别特征网络

城市中迷途小书童·2023-11-27 02:20

深度学习之图像分类（十三）Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows详解（三）

通过对比至少可以看出两点不同：SwinTransformer使用了类似卷积神经网络中的层次化构建方法（Hierarchicalfeaturemaps），比如特征图尺寸中有对图像下采样4倍的，8倍的

哈尔滨张谦蛋·2023-11-26 20:17

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