【卷积神经网络】第21页

YOLO的网络架构是怎样的？它包含哪些主要组件和层类型？

一、YOLO网络架构概述YOLO的网络架构是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，它将整个图像作为输入，并直

程序员小米·2023-11-26 18:40

IVP 2021 UNETR: Transformers for 3D Medical Image Segmentation

动机具有跟踪和扩展路径的全卷积神经网络（FCNNs）（如编码器和解码器），近年来在各种医学图像分割应用中显示出了突出的地位。

smile909·2023-11-26 18:00

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

[深度学习]动手学深度学习笔记-10

Task5——卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶10.1卷积神经网络（CNN）基础卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构，被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域，

田纳尔多·2023-11-26 12:16

24. 深度学习进阶 - 矩阵运算的维度和激活函数

我们要学到超参数，优化器，卷积神经网络等等。看起来，任务还是蛮重的。行吧，让我们开始。矩阵运算的维度首先，我们之前写了一份拓朴排序的代码。那我们是否了解在神经网络中拓朴排序的作用。

茶桁·2023-11-26 12:40

[译] TensorFlow 教程 #15 - 风格迁移

01-简单线性模型|02-卷积神经网络|03-PrettyTensor|04-

weixin_34349320·2023-11-26 12:06

秃头的少女·2023-11-26 09:28

人工智能-注意力机制之Transformer

Transformer比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。

白云如幻·2023-11-26 09:42

制作自己的segnet数据集_语义分割【论文解读】经典网络SegNet 值得仔细反复阅读...

摘要：提出了一种新颖而实用的深度全卷积神经网络结构用于语义像素分割称为SegNet。这个核心的可训练分割引擎包括一个编码器网络，一个相应的解码器网络，以及一个像素级的分类层。

weixin_39903571·2023-11-26 05:36

【论文翻译】A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects

原文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.02806.pdf摘要卷积神经网络(CNN)是深度学习领域最重要的网络之一。

虎克船长AL·2023-11-26 03:09

卷积神经网络（Inception-ResNet-v2）交通标志识别

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、构建一个tf.data.Dataset1.加载数据2.配置数据集三、构建Inception-ResNet-v2网络1.自己搭建2.官方模型五、设置动态学习率六、训练模型七、模型评估八、模型的保存与加载九、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook

NoteLoopy·2023-11-26 03:09

卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别

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3.再次检查数据4.配置数据集三、AlexNet(8层）介绍四、构建AlexNet(8层）网络模型五、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

NoteLoopy·2023-11-26 03:38

卷积神经网络（Inception V3）识别手语

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3.再次检查数据4.配置数据集三、构建InceptionV3网络模型1.自己搭建2.官方模型五、编译六、训练模型七、模型评估二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数七、保存和加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译

NoteLoopy·2023-11-26 03:31

MATLAB-深度网络设计器

中的深度网络设计器2、点击建立空白网络3、根据图像数据的具体情况建立神经网络，本文以2为图像数据为例4、调整分类数，本文演示2分类5、导入数据本文演示的数据为“123”文件夹下A/B两类图片数据6、训练模型二、卷积神经网络原理

江垣紫·2023-11-26 01:55

使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音

我爱C编程·2023-11-26 01:21

竞赛选题题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

laafeer·2023-11-25 20:19

深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类计算机竞赛

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0前言优质竞赛项目系列，

Mr.D学长·2023-11-25 19:57

计算机也能成为艺术家？(基于论文A Neural Algorithm of Artistic Style的图像风格迁移)

引言卷积神经网络能做什么？不论是图像识别，物体检测，图像分割

helton_yan·2023-11-25 19:53

论文阅读-可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks

论文地址：DeformableConvolutionalNetworks工程地址：github链接0.摘要 卷积神经网络对位置变化的建模存在天然缺陷，这是由于网络固定的位置结构。

不会算命的赵半仙·2023-11-25 19:41

可变形卷积从概念到实现过程

上期回顾卷积神经网络进阶用法—残差网络如何解决梯度消失问题什么是可变形卷积？可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。

三景页三景页·2023-11-25 19:10

卷积神经网络(CNN)介绍04-激活函数

激活函数为什么要用激活函数？如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。常用的激活函数Sigmoid：用于二分类神经网络输出sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可

林夕雨小月·2023-11-25 18:14

YOLOv8改进 | 2023 |CARAFE既减少参数又提高精度的上采样方法

论文地址：官方论文地址点击即可跳转代码地址：官方代码地址点击即可跳转一、本文介绍本文给大家带来的CARAFE（Content-AwareReAssemblyofFEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法

Snu77·2023-11-25 15:12

VGG网络

VGGNet是牛津大学计算机视觉组和GoogleDeepMind公司的研究员仪器研发的深度卷积神经网络。

井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-25 15:59

软著项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2023-11-25 14:59

【LLM_04】自然语言处理基础_2

一、神经网络1、循环神经网络（RNN）2、门控循环单元（GRU）3、长短期记忆网络（LSTM）4、双向RNN5、卷积神经网络（CNN）二、注意力机制1、注意力机制原理介绍2、注意力机制的各种变式3、注意力机制的特点一

温欣2030·2023-11-25 14:33

医学图像分割：U_Net 论文阅读

这篇论文介绍了一种新型的卷积神经网络架构——U-Net，特别是为了处理医学图像分割问题而设计。背景和挑战在医学

北方骑马的萝卜·2023-11-25 10:24

[论文笔记]MatchPyramid

作者受到卷积神经网络在图像识别中成功应用的启发，其中神经元可以捕获很多复杂的模式，作者提出将文本匹配看作是图像识别任务。那么这个图像是如何构建的？

愤怒的可乐·2023-11-25 09:51

卷积神经网络（CNN）识别验证码

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4.标签数字化二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数2.加载数据3.配置数据三、搭建网络模型四、编译五、训练六、模型评估七、保存和加载模型八、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

NoteLoopy·2023-11-25 08:38

人工智能基础部分22-几种卷积神经网络结构的介绍，并用pytorch框架搭建模型

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能基础部分22-几种卷积神经网络结构的介绍，本篇文章我将给大家详细介绍VGG16、VGG19、ResNet、SENet、MobileNet这几个卷积神经网络结构

微学AI·2023-11-25 05:42

计算机视觉的应用19-基于pytorch框架搭建卷积神经网络CNN的卫星地图分类问题实战应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下计算机视觉的应用19-基于pytorch框架搭建卷积神经网络CNN的卫星地图分类问题实战应用。

微学AI·2023-11-25 05:37

深度学习卷积神经网络参数计算难点重点

目录一、卷积层图像输出尺寸二、池化层图像输出尺寸三、全连接层输出尺寸四、卷积层参数数量五、全连接层参数数量六、代码实现与验证以LeNet5经典模型为例子并且通道数为1LeNet5网络有7层：1.第1层：卷积层输入：原始的图片像素矩阵（长度、宽度、通道数），大小为32×32×1；参数：滤波器尺寸为5×5，深度为6，不使用全0填充，步长为1；输出：特征图，大小为28×28×6。分析：因为没有使用全0填

青枫浦上看桃花·2023-11-25 03:40

股票价格预测 | Python实现基于CNN卷积神经网络的股票预测模型（keras，Conv1D）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述股票价格预测|Python实现基于CNN卷积神经网络的股票预测模型（keras）源码设计importquandlimportdatetimedf=

算法如诗·2023-11-25 02:31

卷积神经网络简介

姓名：李沂配学号：19021210904转载至：https://www.imooc.com/article/68983【嵌牛导读】卷积神经网络是一类包含卷积运算且有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一

Daffodil_51e5·2023-11-25 01:57

深度学习之CNN深度卷积神经网络-ResNet（进阶）

1.简介深度残差网络(deepresidualnetwork)是2015年微软何凯明团队发表的一篇名为：《DeepResidualLearningforImageRecognition》的论文中提出的一种全新的网络结构，其核心模块是残差块residualblock。正是由于残差块结构的出现使得深度神经网络模型的层数可以不断加深到100层、1000层甚至更深，从而使得该团队在当年的ILSVRC201

辣椒种子·2023-11-24 22:30

深度学习之CNN深度卷积神经网络-VGG（进阶）

1.简介VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和谷歌DeepMind一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为VGG。

辣椒种子·2023-11-24 22:59

基于卷积神经网络结合注意力机制的长短记忆网络CNN-LSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码可直接运行适合作为创新点

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍风力发电是一种可再生能源，具有广阔的发展前景。然而，风力发电的不稳定性和难以预测性使得风力发电的效率和经济性受到了

科研助手大师·2023-11-24 21:08

【风电预测】基于海洋捕食算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络MPA-CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着全球对可再生能源需求的不断增加，风电作为一种清洁、可持续的能源形式，受到了广泛

Matlab科研辅导帮·2023-11-24 21:07

基于卷积神经网络结合长短记忆网络CNN-LSTM实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在过去的几年里，随着可再生能源的快速发展，风电发电成为了一种越来越受关注的清洁能源形式。然而，由于风力

Matlab科研辅导帮·2023-11-24 21:07

【风电预测】基于鲸鱼算法优化卷积神经网络结合长短记忆网络WOA-CNN-LSTM实现风电功率预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在可再生能源领域，风能是一种重要的资源。风电场的建设和管理需要准确的风电功率预测，以便优化能源生产和分

机器学习之星主·2023-11-24 21:37

深度学习技术前沿：探索与挑战

二、深度学习的技术前沿1.卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是深度学习领域的重要模型之一，在图像识别和处理任务中具有出色表现。通过卷

a谷雨c·2023-11-24 21:12

斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积

卷积神经网络(cnn)最近作为序列建模的关键工具获得了突出的地位，

deephub·2023-11-24 18:26

详解深度学习中的图神经网络GNN

深度学习的四个分支对应了四种常见的数据格式，前馈神经网络FNN处理表格数据，表格数据可以是特征向量，卷积神经网络CNN处理图像数据，循环神经网络RNN处理时序数据，图神经网络GNN处理图数据。

金戈鐡馬·2023-11-24 18:10

2023华为杯研赛F题思路已出（文末领取方式）

在这个问题中，可以考虑使用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来处理雷达数据。

RS_数模加油站·2023-11-24 17:33

2023亚太杯数学建模A题思路代码分析

已经完成A题完整思路代码，文末名片查看获取A题就是我们机器学习中的一个图像识别，他是水果图像识别，就是苹果识别的一个问题，我们用到的方法基本是使用深度学习中的卷积神经网络来进行识别和分类问题一：基于附件

数模竞赛pawn·2023-11-24 17:48

yolov3学习总结

目标检测算法单阶段：不提取出候选框，直接将整个图像输入模型中，算法直接输出检测结果，端到端yolo，ssd端到端，输入图像到网络中，然后从网络中输出图像二阶段：先从图像中提取出候选框（先筛选一次），输入卷积神经网络

(ノへ￣、)。·2023-11-24 10:53

基于小样本学习的SAR图像识别

【嵌牛鼻子】：小样本学习，深度学习，卷积神经网络，自编码器【嵌牛提问】

吧啦_吧啦·2023-11-24 10:09

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络鸟类目标识别检测系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介基于Tensorflow的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在鸟类目标识别检测系统中的应用是一种先进的计算机视觉技术

雅致教育·2023-11-24 08:34

卷积神经网络CNN中的各种意义

只是知道CNN是不够，我们需要对其进行解剖，继而分析不同部件存在的意义CNN的目的简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的，是对CNN进行迭代训练。特征在图像中（举

lantx_SYSU·2023-11-24 06:30

卷积神经网络闲扯-------也许并没有LUAN用的LRN

alexnet当中提出，不过VGGNet当中被视为是没啥LUAN用的~闲来无事也学习下（感性理解下）：tensorflow函数：tf.nn.lrn(input,depth_radius=None,bias=None,alpha=None,beta=None,name=None)The4-Dinputtensoristreatedasa3-Darrayof1-Dvectors(alongthelas

MiniCnCoder·2023-11-24 00:25

Retinexformer: One-stage Retinex-basedTransformer for Low-light Image Enhancement

此外，这些方法通常需要繁琐的多阶段训练流程，并依赖于卷积神经网络，在捕获远程依赖性方面表现出局限性。在本文中，我们制定了一个简单但有原则的基于Retinex的单阶段框架（ORF）。

Adagrad·2023-11-23 22:59

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