一维卷积第32页

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2

定义神经网络的结构的可视化说明大家可以去找下tensorflow2.x,或者tensorflow1.x的指南，哪里有详细的说明，可以跟着例子跑一下程序，然后调一下，就知道怎么使特征可视化了首先上代码例子，这是随意写的一个卷积结构

Nick Throne·2023-12-17 07:26

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

目录基础理论卷积卷积核与过滤器的区别一、获取数据集二、设定数据集大小、归一化三、构建卷积神经网络四、编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中

_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png

Jachin111·2023-12-17 07:57

ResNeXt(pytorch)

可以这样理解，这里的GConv还是用的分组组数还不是g=Cin，之前的ResNet中还是用的普通3*3卷积，但ResNet中引入了1*1卷积来改变通道数，减少3*3卷积的参数，后续的研究对1*1，3*3

caigou.·2023-12-17 07:51

大创项目推荐深度学习 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·2023-12-17 07:20

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

阿利同学·2023-12-17 06:17

ResNet(pytorch)

ResNet的残差块还未把1*1卷积用来降维减少参数，到ResNeXt就把1*1用来升维和降维操作，称为PW卷积()解决的问题：两种残差块，18层，34层使用第一种残差块，50层，101层，152层使用右边的残差块

caigou.·2023-12-17 05:22

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

channel_shufflea是resnet模块，b，c是ShuffleNetV1的block，在V1版中，两模块branch2的第一个1*1卷积依然是类似MobileNet中的组卷积，减少参数量，之后有一个

caigou.·2023-12-17 05:22

MobileNetV2代码

这个PW其实类似resnet中的1*1卷积变换，只不过这里是先升维，再降维，因为更多的模型参数是在3*3卷积层，ResNeXt使用组卷积减少模型参数，当组数和通道数一样时就是DW卷积，MobilNet为了减少参数主要是在

caigou.·2023-12-17 05:51

高精度车牌识别算法

考虑到边缘设备部署，我们没有用lstm，仅用普通的卷积层便实现了高精度的车牌识别方案。车牌识别的应用场景也十分广泛，常见的停车场收费系统，车牌识别算法也是智能交通算法中的基础算法和最为重要的算法。

CV-deeplearning·2023-12-17 03:04

机器学习与深度学习（十四）：卷积核涉及参数

stride：卷积filter滑动步长。pad：无效占位项，会在原始图像周围加上n层0，以提高对边缘图像的利用率。output：filter卷积一次的结果。

楠哥哥_0b86·2023-12-17 02:14

基于图片翘曲的后门攻击WaNet源码分析

的基本原理参考代码：github代码一、network文件1、blocks.py导入pytorch库importtorchfromtorchimportnnConv2dBlock函数用forward正向传播实现卷积

AuroraGengi·2023-12-17 02:11

论文阅读二——基于全脸外观的凝视估计

代码复现该论文是2017年在CVPR中发表的一篇关于“gazeestimation”的文章，其论文地址与代码地址如下：论文地址代码地址论文特点：文章提出了一种基于外观的方法，只将完整的人脸图像作为输入，使用卷积神经网络对人脸图像进行编码

SF-FCZ·2023-12-17 01:36

卷积的过程

software:PyCharmimporttorchin_channels,out_channels=5,10#输入通道，输出通道width,height=100,100#图片大小kernel_size=3#卷积核大小

做个有钱又有趣的人·2023-12-17 00:30

C++ 卷积神经网络

C++卷积神经网络注意：此项目未使用GPU加速训练时使用文件（可自己制作）：t10k-images.idx3-ubytet10k-labels.idx1-ubyte读取图片文件时使用opencvTP_NNW.h

万能的小裴同学·2023-12-17 00:00

RT-DETR改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现RT-DETR的有效涨点

D-Mixer通过分别在均匀分割的特征片段上应用有效的全局注意力模块和输入依赖的深度卷积，使网络具有强大的归纳偏差和扩大的有效感受野。

静静AI学堂·2023-12-16 21:33

IBM Qiskit量子机器学习速成（六）

量子卷积神经网络卷积和池化：卷积神经网络的必备成分卷积神经网络被广泛应用于图像和音频的识别当中，关键在于“卷积”操作赋予神经网络统筹学习数据的能力。

溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:26

移动端机器学习框架 MDL 简介与实践

Mobile-deep-learning（MDL）MDL是百度研发的可以部署在移动端的基于卷积神经网络实现的移动端框架，可以应用在图像识别领域。

hansun008·2023-12-16 19:06

人工智能计算机视觉：解析现状与未来趋势

鳗小鱼·2023-12-16 18:14

yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）

YOLOv8的主要改进包括：更高的检测精度：通过引入更深的卷积神经网络和更多的特征层，YOLOv8可以在保持实时性的同时提高检测精度。更快的检测速度：通过对模型进行优化，YOLOv8可以在不降低检测

学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

【动手学深度学习】(十二)现代卷积神经网络

文章目录一、深度卷积神经网络AlexNet1.理论知识2.代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络（NiN）1.理论2.代码四、含并行结的网络（GoogLeNet）2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六

释怀°Believe·2023-12-16 14:28

【动手学深度学习】(十一)池化层+LeNet

文章目录一、池化层1.理论知识2.代码二、LeNet1.理论知识2.代码实现【相关总结】nn.MaxPool2d()卷积层对位置比较敏感一、池化层1.理论知识二维最大池化填充、步幅和多个通道池化层与卷积层类似

释怀°Believe·2023-12-16 14:28

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-16 14:40

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测》

这个标题描述了一种用于超短期风电功率预测的模型，该模型基于时空注意力卷积模型。

电网论文源程序·2023-12-16 12:22

序列模型，语言模型，RNN的相关概念

这与卷积神经网络（CNN）的工作方式形成了对比，CNN主要用于处理空间信息，如图像等。

hadiii·2023-12-16 11:50

竞赛保研 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神

iuerfee·2023-12-16 10:27

数字图像处理：运动模糊、逆滤波和维纳滤波

在图像处理中，我们可以使用卷积运算来应用运动模糊。下面是一

XsiJava·2023-12-16 09:16

ControlNet Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

它拷贝SD部分原权重作为一个新的分支进行微调训练，同时维持SD原权重分支不变，并在开始训练使用零卷积将二者相连。从而能利用已经

Adenialzz·2023-12-16 08:36

P21 卷积神经网络CNN

卷积参数共享Maxpool逐步限制neuron的弹性，感受野限制看的范围，参数共享限制参数由于上述限制，CNN的bias比较大，用在图像中，影响不大。如果用在其他方面，要注意一下。

闪闪发亮的小星星·2023-12-16 08:06

37、池化与卷积的区别

池化（Pooling）和卷积（Convolution）在某些情况下非常相似，但又有不少区别。其中一个比较大的区别在于两者虽然都有一个核函数，但是卷积核和池化核却相差很多，两者的作用也有很大的差别。

董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:28

30、卷积 - 参数 stride 的作用

在卷积运算中，还有一个参数叫做stride，它对卷积的运算以及运算结果影响也很大。还是先看卷积动图，从图上你能猜到stride参数在哪吗？

董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:56

CNN中各个卷积层的设置详细讲解

转载（侵删）：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935我将从以下几个方面来进行解说：1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的计算

顾子豪·2023-12-16 08:12

标准卷积

标准卷积假设特征图大小为Ci×H×WC_i\timesH\timesWCi×H×W,需要输出的特征图大小为×H×W\timesH\timesW×H×W,卷积核大小为3×33\times33×3,pandding

Ming Xu·2023-12-16 03:27

卷积运算

卷积层卷积的本质是用卷积核的参数来提取数据的特征，通过矩阵点乘运算与求和运算来得到结果。

Ming Xu·2023-12-16 03:57

每天五分钟计算机视觉：Inception网络是由多个Inception模块构成

Inception模块如上就是Inception模块的通过一个1*1的卷积层，输出为28*28*64先通过一个1×1的卷积层通道降低到96，再通过一个3*3的卷积层，输出

幻风_huanfeng·2023-12-16 02:23

每天五分钟计算机视觉：GoogLeNet的核心模型结构——Inception

本文重点当构建卷积神经网络的时候，我们需要判断我们的过滤器的大小，这往往也作为一个超参数需要我们进行选择。过滤器的大小究竟是1×1，3×3还是5×5，或者要不要添加池化层，这些都需要我们进行选择。

幻风_huanfeng·2023-12-16 02:52

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

它包含了针对深度神经网络中常用操作（如卷积、池化、归一化、激活层等）的高度优化的实现。这些操作都是为了在NVIDIA的GPU上进行高效计算而特别优化的，从而大大加快深度学习模型的训练和推断速度。

MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

图像恢复：图像去模糊算法

以下是一些常见的模糊图像恢复算法：卷积神经网络（CNN）：基于深度学习的方法在图像恢复中取得了显著的进展。

LittroInno·2023-12-16 00:56

【Pytorch】Transposed Convolution

文章目录1卷积2反/逆卷积3MaxUnpool/ConvTranspose4encoder-decoder5可视化学习参考来自：详解逆卷积操作–Up-samplingwithTransposedConvolutionPyTorch

bryant_meng·2023-12-16 00:50

十三动手学深度学习v2计算机视觉 ——语义分割

文章目录分割图像分割语义分割实例分割分割图像分割指的是使用边界、色彩梯度等特征对图像进行划分，但只能是进行划分，算法并不对划分出的部分有语义上的理解；而随着计算能力提高以及卷积神经网络的发展，能够理解分割后图像语义的算法逐渐出现

王二小、·2023-12-15 23:13

十五动手学深度学习v2计算机视觉 ——全连接神经网络FCN

文章目录FCNFCN全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过卷积层将通道数变换为类别个数，最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。

王二小、·2023-12-15 23:13

大创项目推荐卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3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

laafeer·2023-12-15 22:36

深度学习中，网络、模型、算法有什么区别

常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。模型：模型是指网络结构和参数的组合，它可以对数据进行预测和分类。在深度学习中，模型的训练过程就是不

无妄无望·2023-12-15 22:03

十四动手学深度学习v2计算机视觉 ——转置矩阵

文章目录基本操作填充、步幅和多通道再谈转置卷积不填充，步幅为1填充为p，步幅为1填充为p，步幅为s基本操作填充、步幅和多通道填充：与常规卷积不同，在转置卷积中，填充被应用于的输出（常规卷积将填充应用于输入

王二小、·2023-12-15 22:01

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax

Mr.zwX·2023-12-15 22:21

深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数

汀、人工智能·2023-12-15 22:07

每天五分钟计算机视觉：稠密连接网络（DenseNet）

特点DenseNet是一种卷积神经网络，它的特点是每一层都直接连接到所有后续层。这意味着，每一层都接收来自前一层的输出，并将其作为输入传递到下一层。

幻风_huanfeng·2023-12-15 22:01

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及

h52013141·2023-12-15 22:29

深度可分离卷积

文章目录深度可分离卷积深度卷积逐点卷积优势深度可分离卷积的非零计算结果例子深度卷积的计算步骤示例数据逐点卷积的计算步骤示例数据代码深度可分离卷积深度可分离卷积是一种高效的卷积操作，它将传统的卷积操作分解为两个部分