【网络架构】第41页

3D-CVF论文解读

3D-CVF论文解读1.背景2.网络架构2.1LiDARpipeline2.2RGBPipeline2.3Cross-ViewFeatureMapping2.4GatedCamera-LiDARFeatureFusion2.53DROIFusion-basedRefinement3

sky1_23·2022-11-29 01:27

泛化NeRF系列：IBRNet 学习基于多视点图像的绘制

这种方法的核心是一个网络架构，它包括一个多层感知器(MLP)和一个光线转换器（Raytransformer），它可以估计连续5D位置(3D空间位置xxx和2D观察方向ddd)的颜色值ccc和体积密度σσσ

略略略06·2022-11-28 19:23

densenet代码解读

densenet代码解读目录概述densenet网络结构图densenet网络架构参数densenet代码细节分析概述densenet是一篇受到了resnet启发的文章，它将resnet跳跃连接的思想发扬光大

行者无疆哇·2022-11-28 16:47

原创 | 一文读懂Transformer

利用注意力机制构建出新的网络架构Transformer,完胜了循环或卷积神经网络。Transformer是第一个完全依赖于自注意力机制来计算

数据派THU·2022-11-28 14:10

【CVPR2022】ACVNet：一种基于注意力连接代价体的双目立体匹配网络

文章目录前言一、研究背景二、论文精读1.介绍2.相关工作3.本文方法4.网络架构5.实验总结前言本文是发表在CVPR会议上的一篇论文，作者在GwcNet网络的基础上提出了一种新的costvolume的表示方法

Scurry﹉·2022-11-28 13:11

第九届大唐杯省赛知识点梳理-5G无线技术（35%）

5G无线技术（35%）大纲要求：掌握无线技术演进，掌握5G场景与技术需求，掌握5G无线网络架构，掌握5G无线技术及应用，包括大规模天线、超密集组网部署、全频谱接入、新型多址、新型多载波、先进调制编码、双工技术等

m0_58547949·2022-11-28 13:20

Tensorflow项目实战-文本分类-唐宇迪-专题视频课程

Tensorflow项目实战-文本分类—5495人已学习课程介绍使用Tensorflow从零开始完成垃圾邮件分类任务，首先讲解如何使用卷积神经网络来处理文本数据，讲解整理网络架构以及构建细节。

迪哥有点愁了·2022-11-28 12:39

学习笔记：StyleGAN-NADA: CLIP-Guided Domain Adaptation of Image Generators 图像生成器的CLIP引导领域适应

CLIP-GuidedDomainAdaptationofImageGenerators图像生成器的CLIP引导领域适应摘要1.背景2.相关工作2.1StyleGAN2.2CLIP2.3StyleCLIP3.方法3.1网络架构

明天吃啥呀·2022-11-27 11:03

AlexNet网络学习及仿真

AlexNet网络学习及仿真文章目录AlexNet网络学习及仿真前言AlexNet相关知识1前言（Introduction）2数据集（TheDataset）3网络架构（TheArchitecture）3.1ReLU

madao10086+·2022-11-27 09:51

6. Pytorch入门教程——创建一个派生自基类的迁移学习类

迁移学习给予torchvision.models模块，包含支持下载和使用几个预先训练的计算机视觉网络架构。

小鹿学长·2022-11-27 08:29

6G移动通信总结

同时，本文分别从空中接口和传输技术和网络架构两方面介绍了6G的新颖技术。此外，本文介绍了6G的范式转型，比如全球覆盖和结合人工智能。总的来说，本文阐述了读者在阅读与6G相关文献时的总结和个人的观点。

超威橘猫·2022-11-27 07:51

opencv调用yolov7 yolov7 c++ yolov7转onnx opencv调用yolov7 onnx

当前目标检测主要的优化方向：更快更强的网络架构；更有效的特征集成方法；更准确的检测方法；更精确的损失函数；更有效的标签分配方法；更有效的训练方法。

dragon_perfect·2022-11-27 03:42

一周信创舆情观察(2.22~2.28)

大会现场，传媒行业首个5G消息应用标准正式发布；华为与产业伙伴联合发布《5G确定性网络架构产业白皮书》，首次提出了5G确定性网络架构；浪潮发布云熠5G云网融合一体机；中兴手机发布第二代量产屏下摄像技

统小信uos·2022-11-27 02:15

YOLOV5学习笔记（一）——原理概述

目录一、目标检测概述1.1数据集介绍1.2性能指标1.2.1混淆矩阵1.2.2IOU（边界框回归）1.2.3AP&mAP1.2.4检测速度1.3YOLO发展史1.3.1算法思想1.3.2YOLOv5网络架构一

桦树无泪·2022-11-26 22:58

AMD EPYC（霄龙）Genoa服务器 | 综合评测

AMD9654|7703|Genoa|Intel当生命科学、医药研发、东数西算、数据分析、数据挖掘、算力、数据中心、智算中心、遥感测绘、地质遥感等场景逐渐成熟，上层应用场景改变了底层硬件基础，计算、存储、网络架构的迭代升级和调整融合

高性能服务器·2022-11-26 17:37

大数据毕设选题 - 深度学习动物识别与检测系统（ python opencv）

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

caxiou·2022-11-26 16:23

大数据毕设选题 - 深度学习火焰识别检测系统（python YOLO）

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网络架构图

caxiou·2022-11-26 16:40

基于kaggle数据集的猫狗识别(超详细版本)

目录下载kaggle数据集创建新的小数据集构建猫狗分类的小型卷积神经网络猫狗分类的网络架构模型的配置图像的预处理利用批量生成器拟合模型绘制精度和损失结果显示随机增强后的训练图像显示结果显示使用数据增强的卷积神经网络网络架构模型的编译利用数据增强生成器重新训练网络修改后的拟合函数模型的保存结果输出结果展示下载

Dream_Bri·2022-11-26 13:47

keras简单介绍

keras具有的特性1、相同的代码可以在cpu和gpu上切换；2、在模型定义上，可以用函数式API，也可以用Sequential类；3、支持任意网络架构，如多输入多输出；4、能够使用卷积网络、循环网络及其组合

Dream_Bri·2022-11-26 13:17

解决AttributeError: ‘Sequential‘ object has no attribute ‘predict_classes‘

@TOC问题原因：在Sequential的网络架构中并没有predict_classes方法解决虽然没有给出predict_classes方法，但在Sequential中有predict方法，我们可以得到对于不同类别分类的概率

如风的少年-·2022-11-26 08:27

医学分割综述 MedISeg（tricks，challenges and future directions）

MedISeg（tricks，challengesandfuturedirections）摘要：MedISeg方面的内容通常侧重于主要贡献的介绍（例如，网络架构、训练策略和损失函数），而无意中忽略了一些边缘实现细节

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-26 07:52

CVPR 2022 3月7日论文速递（17 篇打包下载）涵盖 3D 目标检测、医学影像、图像去模糊、车道线检测等方向

CVPR2022论文速递系列：CVPR20223月3日论文速递（22篇打包下载）涵盖网络架构设计、姿态估计、三维视觉、动作检测、语义分割等方向CVPR20223月4日论文速递（29篇打包下载）涵盖目标检测

极市平台·2022-11-26 02:11

matlab卷积神经网络的创建与图片识别

神经网络的简单结构，深度神经网络结构更加复杂，比如卷积神经网络CNN，长短时序神经网络LSTM等，matlab集成了深度学习工具箱，可输入如下指令调用：DeepNetworkDesigner可以使用别人的网络架构也

weixin_45813659·2022-11-26 02:02

物联网网络架构

物联网网络架构分层1.7层分类结构2014年，IoTWF架构委员会（由Cisco、IBM、Rockwell和其他机构领导）发布了一个7层物联网架构参考模型。

fengzaiqishi789·2022-11-25 20:05

论文精读-Resnet

何凯明等人在2015年的”DeepResidualLearningforImageRecognition”这篇论文中提出了Resnet网络架构，是CNN图像领域一个重要的里程碑，后续多年直至如今在图像分类领域仍然有超过半数的网络使用着

Wei.Studio·2022-11-25 17:23

《Transformers自然语言处理系列教程》第1章：Transformers 介绍

2017年，谷歌的研究人员发表了一篇论文，提出了一种用于序列建模的新型神经网络架构。这种架构被称为Transformer，在机器翻译质量和训练成本方面都优于递归神经网络（RNNs）。

小爷毛毛（卓寿杰）·2022-11-25 17:05

【论文笔记医疗影像分割—nnUNet】nnU-Net: Self-adapting Framework for U-Net-Based Medical Image Segmentation

文章目录1.Abstract2.网络架构2.1Unet优点（写论文参考）2.22DU-Net2.33DU-Net2.4U-NetCascade3.动态调整网络拓扑4.预处理4.1Crop—剪裁4.2Resampling

Jy的炼丹炉·2022-11-25 16:44

Transformer翻译

我们提出了一种新的简单的网络架构，Tra

Danah.F·2022-11-25 16:13

为什么深度神经网络这么难训练？| 赠书

作者以技术原理为导向，辅以贯穿全书的MNIST手写数字识别项目示例，介绍神经网络架构、反向传播算法、过拟合解决方案、卷积神经网络等内容，以及如何利

AI科技大本营·2022-11-25 15:35

什么是深度神经网络架构,五种神经网络架构形式

人工神经元网络的拓扑结构主要有哪几种？神经网络的拓扑结构包括网络层数、各层神经元数量以及各神经元之间相互连接的方式。人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看，可分为层次型和互连型。层次型模型是将神经网络分为输入层（InputLayer）、隐层（HiddenLayer）和输出层（OutputLayer），各层顺序连接。其中，输入层神经元负责接收来自外界的输入信息，并将其传递给隐层神经元。隐层负责神经网

普通网友·2022-11-25 15:34

AutoML系列 | 03-神经网络架构搜索(NAS)综述

本文是对“NeuralArchitectureSearch:ASurvey”的翻译，这篇Paper很好的总结分析了NAS这一领域的研究进展。摘要在过去几年中，深度学习在各种任务上(例如图像识别，语音识别和机器翻译)取得了显著进步。这一进步的关键方面之一是新颖的神经架构。目前使用的架构大多是由人类专家开发设计的，这是一个耗时且容易出错的过程。因此，人们对自动神经网络搜索方法越来越感兴趣。本文概述了该

京东科技技术说·2022-11-25 15:31

神经网络架构

神经网络架构首先我们来看一张图，左边的是生物上的神经网络，右边的是数学版的神经网络下面我们介绍在深度学习中神经网络的基本架构整体架构包括层次结构，神经元，全连接，非线性四个部分我们将针对这四个部分来进行介绍层次结构由上图不难看出

Ricardo_PING_·2022-11-25 15:00

【雷达与对抗】【2018.05】用于调制信号分类的深度神经网络结构

在这里，我们遵循O'shea的框架，并发现深度神经网络架构能够提供比最新

梅花香——苦寒来·2022-11-25 15:17

细品经典：LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5, Boosted LeNet-4

在这个故事中，我将对以下网络架构做一个简短的回顾:BaselineLinearClassifierOne-Hidden-LayerFul

小白学视觉·2022-11-25 15:14

TensorFlow实战（4）：经典卷积神经网络

原先想的是按照书上的，每个网络架构讲解一下，各写一个博客，像先前一样，重点还是在tensorflow的实现上。但是后来还是觉得，整体写一个综述可能对自己对大家的帮助更大。

Brielleqqqqqqjie·2022-11-25 14:01

【CNN】LeNet——卷积神经网络的开山鼻祖

GPU帮助训练模型，甚至CPU的速度也很慢，因此，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

lingchen1906·2022-11-25 14:28

halouaaaa·2022-11-25 08:05

CenterNet:Objects as Points论文阅读笔记

CenterNet论文阅读笔记（一）Title（二）Summary（三）ResearchObjective（四）ProblemStatement（五）Method5.1LossFuction5.2网络架构和

不知道叫啥好一点·2022-11-25 08:54

大数据毕设选题 - 深度学习口罩佩戴检测系统（python OpenCV YOLO）

文章目录0前言1课题介绍2算法原理2.1算法简介2.2网络架构3关键代码4数据集4.1安装4.2打开4.3选择yolo标注格式4.4打标签4.5保存5训练6实现效果6.1pyqt实现简单GUI6.2图片识别效果

caxiou·2022-11-25 07:31

ESRGAN: 增强型超分辨率生成对抗网络

为了进一步提高视觉质量，我们深入研究了SRGAN网络架构，对抗性损失和感知损失这三个关键组成部分，并对其中每一项都进行了改进，产生了一个增强型SRGAN（ESRGAN）。特别需要注意的是，

码涯·2022-11-25 04:04

ESRGAN：增强型超分辨率生成对抗网络

为了进一步提高视觉质量，我们深入研究了SRGAN的三个关键组件——网络架构、对抗性损失和感知损失，并对每一

leener-Y·2022-11-25 04:00

利用Matlab搭建基于CNN的结构损伤识别网络模型

文章目录一、导入数据二、指定训练、验证集三、CNN网络架构1.定义CNN架构2.设置网络参数四、训练网络五、损伤识别分类结果统计总结一、导入数据将采集的结构加速度信号数据加载为图像数据存储（需提前将采集的加速度信号构造成

kairyjh·2022-11-25 03:33

YOLOv5结合轻量化网络MobileNetv3

MobileNetv3继承了上两个版本的长处，引入了一些新颖的模块，并采用最新的神经网络架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)技术来自动寻找目标数据集上的最优神经网络结构。

Taylor不想被展开·2022-11-24 23:47

图像分类呆呆地(二)——动手训练入门级别图像分类模型

开始训练2.1读取数据集并作归一化处理2.2设计一个卷积神经网络2.3设计一个损失函数和优化器2.4在训练集上进行训练2.5在测试集上测试模型性能3.进行预测在上一篇博客中我们自己动手搭建了入门级别的分类网络架构

fuhao7i·2022-11-24 23:32

C++部署pytorch模型

在正式开始项目之前，在网上查了各种资料，共有三种实现方法：直接将网络从最基础的CNN模块用C++实现；将网咯模型和参数保存，然后使用opencv的DNN模块加载，这个方法tensorflow、torch等其他网络架构也能用

StarLish0715·2022-11-24 20:55

轻量化网络——ghostnet代码讲解

本文就设计了一种全新的神经网络基本单元Ghost模块，从而搭建出轻量级神经网络架构GhostNet。在一个训练好的深度神经网络中，通常会包含丰富甚至冗余的特征图，以保证对输入数据有全

apodxxx·2022-11-24 20:14

一文带你了解卷积神经网络基础，建议收藏

LeNet网络架构那么到底什么是神经网络呢？应该说只要带有卷积层的就可以被叫做卷积神经网络。神经网络的发展历史1986年：Rumelhart和Hinton等人提出了反向传播（Bac

视学算法·2022-11-24 19:37

TSN论文阅读

2.1传统方式进行视频中动作识别的障碍2.2解决方式2.3问题总结——论文三大贡献三、介绍TSN3.1网络架构图3.2采样方式3.3后续计算3.4聚合函数四、TSN输入五、缓解过拟合问题六、TSN实验结果阅读之前本文题目是

yizhi_hao·2022-11-24 18:51

PyTorch学习记录2——TensorBoard使用

2.1、TensorBoard介绍TensorBoard是一组用于数据可视化的工具，能够：可视化模型的网络架构，跟踪模型指标，如损失和准确性等，检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图，显示非表格数据

EvenHO·2022-11-24 15:30

如何训练你的ResNet：网络架构对训练时间的影响

网络架构对训练时间的影响当前网络清楚长分支下采样优化改进步骤最大池化层批量训练结语目前为止，我们使用的都是固定网络架构，即在CIFAR10上用单个GPU最快的DAWNBench记录，经过简单改变，我们将网络达到

香博士·2022-11-24 14:10

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