【卷积神经网络】第24页

卷积神经网络CNN与深度学习常用框架的介绍与使用

一、神经网络为什么比传统的分类器好1.传统的分类器有LR（逻辑斯特回归）或者linearSVM，多用来做线性分割，假如所有的样本可以看做一个个点，如下图，有蓝色的点和绿色的点，传统的分类器就是要找到一条直线把这两类样本点分开。对于非线性可分的样本，可以加一些kernel核函数或者特征的映射使其成为一个曲线或者一个曲面将样本分开。但为什么效果不好，主要原因是你很难保证样本点的分布会如图所示那么规则，

ChasingdreamLY·2023-11-16 04:11

C++元模板第二部分深度学习框架

目录前言一、深度学习概述（前篇）1.1从深度学习到机器学习1.1.1深度学习2.1各式各样的人工神经网络2.1.1人工神经网络与矩阵计算2.1.2深度神经网络2.1.3循环神经网络2.1.4卷积神经网络

Fuxi-·2023-11-16 04:09

卷积神经网络(1)

目录卷积1自定义二维卷积算子2自定义带步长和零填充的二维卷积算子3实现图像边缘检测4自定义卷积层算子和汇聚层算子4.1卷积算子4.2汇聚层算子5学习torch.nn.Conv2d()、torch.nn.MaxPool2d()；torch.nn.avg_pool2d()，简要介绍使用方法。6分别用自定义卷积算子和torch.nn.Conv2d()编程实现下面的卷积运算总结卷积考虑到使用全连接前馈网络

熬夜患者·2023-11-16 00:20

【百度飞桨PaddlePaddle】手写图像识别（快速上手）

FC7）5.输出层（outputlayer）二、【百度平台配置步骤】三、【数据集运行结果】四、【实际数据运行结果】五、【更多细节】六、【总结与体会】参考链接简介通过手写数字识别任务，了解深度学习中常用的卷积神经网络模型

Akaxi-1·2023-11-16 00:39

深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4YOLOV56数据集处理7模型训练8

Mr.D学长·2023-11-15 22:45

深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4inception_v3网络5最后0

Mr.D学长·2023-11-15 22:13

分类预测 | Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测

分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测目录分类预测|Matlab实现CNN-GSSVM卷积神经网络结合网格搜索算法优化支持向量机多特征分类预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结预测效果基本介绍分类预测

机器学习之心·2023-11-15 20:04

计算机视觉的应用16-基于pytorch框架搭建的注意力机制，在汽车品牌与型号分类识别的应用

pytorch框架搭建的注意力机制，在汽车品牌与型号分类识别的应用，该项目主要引导大家使用pytorch深度学习框架，并熟悉注意力机制模型的搭建，这个项目提供了一个深度学习的舞台，让我们能够设计和训练一个卷积神经网络

微学AI·2023-11-15 20:47

【【OpenCV实现图像：用OpenCV进行模板匹配】

使用OpenCV库实现模板匹配，该过程类似于在卷积神经网络中使用卷积核的方式。模板匹配的基本原理：模板匹配的基本原理是在源图像上通过逐像素滑动的方式，将模板与源图像

落叶霜霜·2023-11-15 20:35

竞赛题目：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

iuerfee·2023-11-15 18:17

Python深度学习进阶与应用丨注意力（Attention）机制、Transformer模型、生成式模型、目标检测算法、图神经网络、强化学习详解等

Attention）机制详解第二章Transformer模型详解第三章生成式模型详解第四章目标检测算法详解第五章图神经网络详解第六章强化学习详解第七章深度学习模型可解释性与可视化方法详解更多应用近年来，伴随着以卷积神经网络

WangYan2022·2023-11-15 17:00

python图神经网络，注意力机制、Transformer模型、目标检测算法、强化学习等

近年来，伴随着以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习的快速发展，人工智能迈入了第三次发展浪潮，AI技术在各个领域中的应用越来越广泛本文重点为：注意力机制、Transformer模型（BERT、GPT-

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-15 17:27

NIN(Network in Network)

abstract作者提出一种方法增强感受野的分辨能力(应该是指提取特征的能力)，传统卷积神经网络在非线性激活函数之后接一个线性滤波器扫描输入，作者赋予感受野一个更复杂的结构（微型神经元网络）提取数据特征

GY-赵·2023-11-15 16:13

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

【来自深度学习之卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)-知乎(zhihu.com)

今天也是元气满满的一天呢·2023-11-15 09:56

基于谐波参数空间的卷积神经网络自动三维牙齿分割

论文连接：https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1524070320300151机构：a英国卡迪夫大学计算机科学与信息学院b中国科学院大学北京c中国科学院计算技术研究所北京d深圳大数据研究院，深圳518172代码链接：可恶啊！暂时没有扒拉到只能看看其他组员的了！摘要牙齿三维模型的自动分割是正畸CAD系统的一个重要步骤。三维牙齿

Scabbards_·2023-11-15 05:58

[pytorch]设备选择以及卷积神经网络的应用

0.写在前面:首先这篇文章还没写完,因为今天要尝试对我之前的一个框架做一个简单的更新迭代,所以目前先更新这么多.1.关于设备的选择首先,目前的大多数电脑都是自带一些GPU(图形计算单元,在这里被称之为cuda),需要安装相关的驱动才能正常使用这些设备和调用他们的具体情况.nvidia-smi但是平时对于我们个人来说,我们的电脑基本无法承担上百万的数据调用,所以一般情况下,服务器是可以提供给我们这些

ViceMusic5·2023-11-14 21:58

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3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4MobileNetV2

Mr.D学长·2023-11-14 20:11

深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统

深度学习在双目测距中的应用，例如使用卷积神经网络（CNN）进行立体匹配，提高了测距的准确性和稳定性。二、功能环境：Python3.8.5、torch1.8.

雅致教育·2023-11-14 19:59

实战 | 基于卷积神经网络的蘑菇识别微信小程序

一个不知名大学生，江湖人称菜狗originalauthor:JackyLiEmail:[email protected]：2023.11.13Lastedited:2023.11.13导读：其实没啥难的，主要是随手搞了就发出来把，太久没有水过帖子了！目录项目描述技术亮点1.1总体设计1.1.1系统架构1.1.2识别流程1.2算法实现1.2.1数据集1.2.2算法设计

羁旅少年·2023-11-14 13:45

基于卷积神经网络和客源注意力机制的OD客流预测模型

文章信息论文题目为《Anorigin–destinationpassengerflowpredictionsystembasedonconvolutionalneuralnetworkandpassengersource-basedattentionmechanism》，该文于2023年发表于ExpertSystemsWithApplications期刊上。文章提出一种基于乘客源注意机制的卷积神经

当交通遇上机器学习·2023-11-14 09:28

针对低分辨率或小目标的卷积-SPDConv

针对低分辨率或小目标的卷积-SPDConv摘要引言ANewBuildingBlock:SPD-Conv附录代码：摘要卷积神经网络在许多计算机视觉任务中取得了巨大成功。

桑_榆·2023-11-14 09:25

lenet5手写数字识别

LeNet-5（也称为LeNet）是一种经典的卷积神经网络（CNN），最初由YannLeCun等人于1998年提出，用于手写数字识别。

南抖北快东卫·2023-11-14 08:37

卷积神经网络(CNN)的应用---“情绪灯泡“团队

目录卷积神经网络(CNN)摘要1、在卷积神经网络处理图像的过程中，通常需要经过以下几个步骤：2、人脸表情识别：正常、愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤和惊奇第1个阶段是人脸检测阶段第2个阶段是人脸表情特征（关键点

没你乖Eric·2023-11-14 08:48

CoSTA：用于空间转录组分析的无监督卷积神经网络学习方法

:unsupervisedconvolutionalneuralnetworklearningforspatialtranscriptomicsanalysis”的研究论文，提出了CoSTA：一种通过卷积神经网络

wen05054105·2023-11-14 05:28

基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发

本文只是对《京东基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发》的视频的笔记整理。

hellolianhua·2023-11-14 02:00

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

本项目通过WOA鲸鱼优化算法优化卷积神经网络分

胖哥真不错·2023-11-14 01:19

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数

胖哥真不错·2023-11-14 01:49

【学习笔记】d2l-chapter7 现代卷积神经网络

目录背景文章介绍内容先前机器学习——核方法AlexNet网络框架应用VGGVGG块VGG-11应用Q&ANiNNiN块NiN模型应用Q&AGoogLeNetInceptionblockGoogLeNet批量规范化(batchnormalization)应用代码——从0实现代码——简明实现ResNet背景残差块ResNetQ&ADenseNet从ResNet到DenseNet稠密块（denseBlo

鸿鹄一夏·2023-11-13 18:57

竞赛选题深度学习的动物识别

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

laafeer·2023-11-13 17:33

竞赛选题深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4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口罩佩戴检测【全网最详细】

laafeer·2023-11-13 17:30

深度卷积神经网络基础理论

本文将介绍深度卷积神经网络中最常见的几种层（算子），分别包括全连接层、卷积层、BN层、池化层以及激活函数层，主要包括这些层在卷积网络中发挥的作用以及该算子的计算方式。

Joejwu·2023-11-13 17:36

RT-DETR 应用 CARAFE：特征内容感知重新组装

特征上采样是现代卷积神经网络架构中的关键操作，例如特征金字塔。其设计对于密集预测任务，如目标检测和语义/实例分割至关重要。

迪菲赫尔曼·2023-11-13 10:31

RT-DTER 引入用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块 SPD-Conv

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf代码地址：https://github.com/labsaint/spd-conv卷积神经网络(CNN)在图像分类、

迪菲赫尔曼·2023-11-13 07:47

图像去雾算法--暗通道先验去雾算法

图像去雾主要包括基于图像增强的去雾算法，基于图像复原的去雾算法（基于卷积神经网络的去雾算法）。暗通道先验去雾算法：所谓暗通道是一个基本的假设，这个假设认为，在绝大多数的非天空的

zhangmeili_9·2023-11-13 06:04

YOLOv5网络结构图

网络结构图（简易版和详细版）此图是博主的老师，杜老师的图网络框架介绍前言：YOLOv5是一种基于轻量级卷积神经网络（CNN）的目标检测算法，整体可以分为三个部分，backbone，neck，head。

clmm_·2023-11-13 05:28

深度学习恶意代码检测

Scikit-learnPreprocessing预处理】_x.mean(axis=0)_money_yuan的博客-CSDN博客【全面理解多维矩阵运算】多维（三维四维）矩阵向量运算-超强可视化-知乎【深度学习】5：CNN卷积神经网络原理

bboywxy8340·2023-11-12 22:31

深度学习基于python+TensorFlow+Django的花朵识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介花朵识别系统，基于Python实现，深度学习卷积神经网络，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件

雅致教育·2023-11-12 18:09

Interactive Analysis of CNN Robustness

InteractiveAnalysisofCNNRobustness----《CNN鲁棒性的交互分析》摘要虽然卷积神经网络（CNN）作为图像相关任务的最先进模型被广泛采用，但它们的预测往往对小的输入扰动高度敏感

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-12 12:49

Python实战 | 使用 Python 和 TensorFlow 构建卷积神经网络（CNN）进行人脸识别

专栏集锦，大佬们可以收藏以备不时之需SpringCloud实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9270827.htmlPython实战专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo/category_9271194.htmlLogback详解专栏：https://blog.csdn.net/superdangbo

Web3&Basketball·2023-11-12 12:56

利用卷积神经网络对CIFAR-10数据集分类

CIFAR-10该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试批的数据里，取自10类中的每一类，每一类随机取1000张。抽剩下的就随机排列组成了训练批。注意一个训练批中的各类图像并不一定数量相同，总的来看训练批，每一类都有5000张图。pytho

我是菜鸡，我不敢睡·2023-11-12 10:14

人工智能-卷积神经网络（LeNet）

LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。这

白云如幻·2023-11-12 09:36

人工智能-深度卷积神经网络（AlexNet）

深度卷积神经网络（AlexNet）在LeNet提出后，卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气。但卷积神经网络并没有主导这些领域。

白云如幻·2023-11-12 09:36

Tensorflow中的张量操作

它被设计为一个符号式数学系统，可用于构建和训练各种人工神经网络，如深度神经网络和卷积神经网络。TensorFlow支持各种编程语言和平台，包括Python、C++、Java和移动设备。

Older司机渣渣威·2023-11-12 08:26

钟逸0822·2023-11-12 06:17

第十三章《搞懂算法:神经网络是怎么回事》笔记

常见的神经网络模型有深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及由这些基本网络优化而形成的各种深度学习

Mamong·2023-11-12 05:39

卷积神经网络中参数量的计算原理及方法

手动计算参数量:1.卷积层参数计算方法:参数量计算公式=卷积核高度*卷积核宽度*输入层通道数*输出层通道数+bias(输出层通道数)注意:池化层没有参数(只是在已知数据区域里求个最大值)输入层通道数就是上层的卷积核数量输出层通道数等于卷积核个数:输入层通道数经过32个卷积核后变成32个通道2.全连接层参计算方法:根据x*w+b和矩阵乘法推断w的形状参数量=w的参数量+b的参数量举例:(bs,115

shengchao0920·2023-11-12 01:24

使用MNIST数据集训练第一个pytorch CNN手写数字识别神经网络

1、CNN卷积神经网络2、torchvision.datasets3、MINIST数据集4、神经网络的训练5、pytorch训练模型的保存CNNPyTorch提供了许多预加载的数据集（例如FashionMNIST

懒懒小道长·2023-11-12 00:21

深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测计算机竞赛

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

Mr.D学长·2023-11-11 18:24

深度学习 python opencv 火焰检测识别计算机竞赛