一维卷积神经网络第35页

机器学习面试常见问题&答案

给定卷积神经网络输入，卷积核大小，padding，步长，求输出的shape？

嗨学编程·2023-10-08 15:24

ViT论文逐段精读【论文精读】

如果说过去一年中在计算机视觉领域哪个工作的影响力最大，那应该非visionconsumer莫属了，因为它挑战了自从2012年Alexnet提出以来卷积神经网络在计算机视觉领域里绝对统治的地位。

云淡风轻__·2023-10-08 14:51

MS-AAGCN：Skeleton-Based Action Recognition with Multi-Stream Adaptive Graph Convolutional Networks

Skeleton-BasedActionRecognitionwithMulti-StreamAdaptiveGraphConvolutionalNetworksCVPR2019基于骨架的多流自适应图卷积网络动作识别主要内容：提出一种多流注意力增强的自适应图卷积神经网络

KrystalKarlieKarina·2023-10-08 10:09

细粒度特征提取和定位用于目标检测：PPCNN

1、简介近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉上取得了优异的性能。深度卷积神经网络以精确地分类目标信息而闻名，并采用了简单的卷积体系结构来降低图层的复杂性。基于深度卷积神经网络概念设计的VGG网络。

学术菜鸟小晨·2023-10-08 09:52

分类预测 | MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测

分类预测|MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现KOA-CNN开普勒算法优化卷积神经网络数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-10-08 09:48

卷积神经网络的发展历史-ResNet

ResNet的产生2015年，KaimingHe提出了ResNet（拿到了2016年CVPRBestPaperAward），不仅解决了神经网络中的退化问题还在同年的ILSVRC和COCO竞赛横扫竞争对手，分别拿下分类、定位、检测、分割任务的第一名。ResNet的特点Kaiming在文中提出了残差结构（ResidualBlock），使得原本所要拟合的函数，改为，其中，。虽然在“多个非线性层可以拟合任

会的东西有点杂·2023-10-08 08:17

卷积神经网络的发展历史-VGG

VGG的特点VGG与当时其他卷积神经网络不同，不采用感受野大的卷积核（如：7×7，5×5），反而采用感受野小的卷积核（3×3）。关于

会的东西有点杂·2023-10-08 07:38

基于卷积神经网络的法线贴图生成器

在本文中，我们将学习如何训练卷积神经网络从彩色图像生成法线贴图。推荐：用NSDT编辑器快速搭建可编程3D场景1、数据和工具我们正着手训练神经网络从彩色图像生成法线贴图。

新缸中之脑·2023-10-08 06:27

RK3568笔记二：部署手写数字识别模型

Lenet是我们的深度学习入门的必学模型，是深度学习领域中的经典卷积神经网络（CNN）架构之一。过程分为：训练，导出ONNX，转化RKNN，测试二、训练数据集训练我是在AutoDL上训练的，

殷忆枫·2023-10-08 06:25

分类预测 | MATLAB实现POA-CNN鹈鹕算法优化卷积神经网络多特征分类预测

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机器学习之心·2023-10-08 01:22

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络数据分类预测

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机器学习之心·2023-10-08 01:49

Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 论文笔记

Abstract近年来，机器视觉图像识别领域取得了很大的突破，非常深的卷积神经网络为此立下首功。一个典型的例子是Inception结构在一个相对较低的计算代价下取得了较好的性能。

hrsstudy·2023-10-08 00:07

容易被忽视的CNN模型的感受野及其计算

感受野可能是卷积神经网络中最重要的概念之一，在学术中也被广泛关注。几乎所有的目标检测方法都围绕感受野来设计其模型结构。

bug404_·2023-10-07 23:19

计算机竞赛题目：基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法 - 深度学习卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1

Mr.D学长·2023-10-07 20:24

计算机竞赛题目：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

Mr.D学长·2023-10-07 20:50

(转载)卷积神经网络CNN总结

从神经网络到卷积神经网络（CNN）我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。

Bigbang_boy·2023-10-07 19:30

【人脸检测】Compact Cascade CNN和MTCNN算法

顾名思义就是在一张图片中找出所有的人脸的位置，早期的人脸检测是用人工提取特征的方式，训练分类器，比如opencv中自带的人脸检测器使用了haar特征，早期的这种算法自然是鲁棒性、抗干扰性太差，本文主要来介绍近几年的几种用卷积神经网络做的经典算法

城市中迷途小书童·2023-10-07 15:38

12、理解与可视化卷积神经网络

目录12.1可视化卷积神经网络学习到的东西12.1.1可视化激活和第一层权重12.1.2找到对神经元有最大激活的图像12.1.3用t-SNE嵌入代码12.1.4遮挡部分图像12.1.5可视化数据梯度及其他文献

qxdx.org·2023-10-07 10:15

深度学习-卷积神经网络-ResNET

文章目录前言1.resnet2.作者3.精度（TOP-5）4.论文一览5.竞赛排名6.网络退化7.残差8.残差1.作者前言本文来自B站：ResNet深度残差网络1.resnet2.作者3.精度（TOP-5）4.论文一览5.竞赛排名6.网络退化ResNet解决了网络退化的情况。深度越高，性能还不如层数少的。7.残差8.残差、1.作者《后面慢慢补充》

泰勒朗斯·2023-10-07 08:27

使用 Python 和 TensorFlow 创建一个神经网络

卷积神经网络(CNN)是一种特殊类型的人工神经网络，可以解决计算机视觉(CV)问题，例如图像分类、对象检测和一般识别。CNN的主要构建块是卷积层。

wouderw·2023-10-07 07:45

卷积网络的发展历史-LeNet

简介LeNet是CNN结构的开山鼻祖，第一次定义了卷积神经网络的结构。LeNet模型包含了多个卷积层和池化层，以及最后的全连接层用于分类。

会的东西有点杂·2023-10-07 07:09

经典卷积神经网络发展历史大盘点

关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet(读音：leineite),另一个是在深度学习受到关注的2012年被提出的AlexNet(读音：aileikesineite)。1.LeNetLeNet在1998年被提出，是进行写数字识别的网络。如图7-27所示，它有连续的卷积层和池化层(正确地讲，是只“抽选元素”的子采样层),最后经全连接层输出结果。和“现在

weixin_44229976·2023-10-07 07:07

卷积神经网络 AlexNet

卷积神经网络AlexNet1.介绍LeNet是最早推动深度学习领域发展的卷积神经网络之一。这项由YannLeCun完成的开创性工作自1988年以来多次成功迭代之后被命名为LeNet5。

chuyunchi8137·2023-10-07 07:32

4.2 深度卷积网络：实例探究（经典的卷积神经网络（LeNet-5、AlexNet、VGG）、残差网络、1x1卷积(维度==1x1的滤波器)、Inception 网络、CV现状）

经典的卷积神经网络LeNet-5特点：LeNet-5针对灰度图像而训练，因此输入图片的通道数为1。该模型总共包含了约6万个参数，远少于标准神经网络所需。

bijingrui·2023-10-07 07:32

【图像分类】卷积神经网络之AlexNet网络模型结构详解

1.前言LeNet5网络模型提出之后，卷积神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下两个原因：1.1训练数据的缺失包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。

机器不学习我学习·2023-10-07 07:00

SLAM面试笔记(8) — 计算机视觉面试题

目录问题1：目标检测的算法分类问题2：卷积神经网络的组成问题3：输入层的作用问题4：卷积层作用问题5：卷积核类型问题6：1×1卷积核作用问题7：卷积核是否越大越好问题8：棋盘效应及解决办法问题9：如何减少卷积层参数问题

几度春风里·2023-10-07 07:15

CNN入门及详解

CNN(卷积神经网络)详解CNN有三个几本思想，局部感受野(localreceptivefields)权值共享(sharedweights)池化(pooling)DNN全连接神经网络另学下面是一个三个hiddenlayer

perfect Yang·2023-10-07 05:46

【目标检测】——PE-YOLO精读

yolo，暗光目标检测论文：PE-YOLO1.简介卷积神经网络（CNNs）在近年来如何推动了物体检测的发展。许多检测器已经被提出，而且在许多基准数据集上的性能正在不断提高。

农夫山泉2号·2023-10-07 04:57

PyTorch入门之【AlexNet】

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=98d31d5c9db8c0021988f2c2c25a9620AlexNet是一个经典的卷积神经网络模型，用于图像分类任务。

辉小歌·2023-10-06 23:08

Matlab答疑篇二十六：最近大家学习课程45深度学习卷积神经网络编程遇到的问题

目录1.GPU内存不足或者Outofmemory2.FailedtoinitializethecuDNNhandle3.设置类’Text’的属性’String’时出错1.GPU内存不足或者OutofmemoryOutofmemoryondevice.ToviewmoredetailaboutavailablememoryontheGPU,use‘gpuDevice()’.Iftheproblemp

freexyn·2023-10-06 23:34

第五次打卡-2020-02-18

Vivus·2023-10-06 23:03

实时语义分割网络 BiSeNet 训练自定义数据集

随着卷积神经网络的不断发展，研究人员提出了基于全卷积网络的语义分割算法，这些算法在语义分割任务中表现出良好的性能。

J ..·2023-10-06 22:36

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统

ytusdc·2023-10-06 22:18

数据集

人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统微软亚洲研究院视觉计算组基于深度卷积神经网络（CNN）的计算机视觉系统

class_brick·2023-10-06 22:17

竞赛选题深度学习 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

laafeer·2023-10-06 19:13

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。

matlabgoodboy·2023-10-06 17:58

Pytorch之shuffleNet图像分类

它是一种轻量级卷积神经网络架构，旨在在计算资源有限的情况下实现高效的模型推理。它是专门为计算能力有限的移动平台设计

风间琉璃•·2023-10-06 15:28

Pytorch之MobileNetV3图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦前言由于传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行

风间琉璃•·2023-10-06 15:55

计算机竞赛题目：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

Mr.D学长·2023-10-06 15:49

[动手学深度学习]现代卷积神经网络AlexNet学习笔记

动手学深度学习-李沐：7.1.深度卷积神经网络（AlexNet）—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)动手学深度学习-李沐（pdf）：zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-pytorch.pdf

夏莉莉iy·2023-10-06 13:05

查看auto ML 算法-YoloV5前的准备工作

在聊yolov5之前，先得讲一下卷积神经网络ConvolutionalNeu

水滴与鱼·2023-10-06 10:19

卷积神经网络-池化层和激活层

2.池化层根据特征图上的局部统计信息进行下采样，在保留有用信息的同时减少特征图的大小。和卷积层不同的是，池化层不包含需要学习的参数。最大池化(max-pooling)在一个局部区域选最大值作为输出，而平均池化(averagepooling)计算一个局部区域的均值作为输出。局部区域池化中最大池化使用更多，而全局平均池化(globalaveragepooling)是更常用的全局池化方法。池化的核通常采

会的东西有点杂·2023-10-06 07:09

卷积神经网络存在的问题,卷积神经网络的卷积层

什么是梯度消失?如何加快梯度下降的速度累乘中一个梯度小于1，那么不断累乘，这个值会越来越小，梯度衰减很大，迅速接近0。在神经网络中是离输出层近的参数，梯度越大，远的参数，梯度越接近0。根本原因是sigmoid函数的缺陷。方法：1、好的初始化方法，逐层预训练，后向传播微调。2、换激活函数，用relu，leaky——relu。靠的是使梯度靠近1或等于1，避免了在累乘过程中，结果迅速衰减。避免梯度消失和

ai智能网络·2023-10-06 07:37

卷积神经网络——卷积层

卷积层卷积神经网络中，最重要的就是卷积层，它负责从图片中提取特征信息。先考虑一种最为简单的图片，一张二维的图片，那么卷积核也是二维的。卷积运算听上去挺高大上的，实际上就是乘积的求和。

李峻枫·2023-10-06 07:07

卷积神经网络基础--输入层、卷积层

输入层我们通常在这一层对传入数据进行处理，此步骤可大幅优化图像处理结果，有效防止输入不同的数据单位，显著缩短神经网络训练耗时，提高网络收敛速率；需要引起注意的是，神经网络的激活函数一般都处于一定的数值区间，因此进行网络训练的数据得映射到相应的区间。运行人工神经网络时，底层参数更新对其有显著的作用效果，造成的影响会导致假设条件难以满足。从事相关研究的科学家们在神经网络中采取归一化操作，能有效解决假设

小贤编程手记·2023-10-06 07:36

卷积神经网络-卷积层

卷积神经网络卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。

会的东西有点杂·2023-10-06 07:36

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

文章目录前言1.不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet

泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

整体网络架构p22

带参数计算才算一层算conv的个数+FC全连接层=就得到卷积神经网络的层数FC:全连接层2.3.reset网络（残差网络）H(x）=F(x)+xF(X)如果做的不好就不要了，令它为0；x是原本就有的映射

豆沙沙包?·2023-10-06 06:00

深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于MobileNetV3的肺炎识别|第3例

文章目录前言一、数据集介绍二、前期工作三、数据集读取四、构建CA注意力模块五、构建模型六、开始训练前言Google公司继MobileNetV2之后，在2019年发表了它的改进版本MobileNetV3。而MobileNetV3共有两个版本，分别是MobileNetV3-Large和MobileNetV2-Small。改进后的MobileNetV3，在ImageNet数据集的分类精度上，它的Mobi

心无旁骛~·2023-10-06 02:38

卷积神经网络

深度学习的应用场景有很多，主要方法大多为神经网络，常见的有如下几种而我们研究所用的比较多的是第一种，使用卷积神经网络做图像识别。深度学习的学习方法大体分为监督学习、无监督学习、半监督学习，强化学习等。

龙眠散人·2023-10-06 02:14

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