一维卷积第37页

YOLOV3--从0搭建YOLOV3主干DarkNet 53

即由初始的卷积层+残差结构。我们通合并同类项的方式，将

根号九等于三·2023-12-01 21:46

经典主干DarkNet53&网络搭建

YOLO版本的如下：Darknet-53中总共有6个单独的卷积层和23个Residual，每个Residual包含2个卷积层（一个1×1，一个3×3）

快乐大队队长·2023-12-01 21:16

Darknet网络（深度学习）

(YouOnlyLookOnce):轻量级和高效:支持多种深度学习任务:开源框架:模型训练和部署:二、Darknet的结构1、文字版：2、介绍其中组成部分1|、残差块1）简单介绍2）结构图2|、下采样卷积

AI_dataloads·2023-12-01 21:14

Darknet53详细原理（含torch版源码）

Darknet53原理Darknet53是一个卷积神经网络模型，在2018年由JosephRedmon在论文"YOLOv3:AnIncrementalImprovement"中提出，用于目标检测和分类任务

爱笑的男孩。·2023-12-01 21:12

阅读文献总结2023

阅读文献基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型阅读文献基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型题目基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型文章信息：年份2023发文单位山西财经大学收录刊会计算机科学

五幺幺·2023-12-01 20:45

卷积神经网络经典backbone

特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念，是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征，也称为变量或属性，是我们用来进行预测、对对象进行分类或从数据中获取见解的数据点的特定特征或属性。1.AlexNetpaper：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3065386作者：AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,andGeoffre

追忆苔上雪·2023-12-01 20:57

卷积神经网络

第一课：计算机视觉受益于深度学习，计算机视觉是目前快速发展的领域之一，深度学习的计算机视觉现在能够帮助自动驾驶汽车判断周围的其他汽车和行人的位置以躲避它们。也使面部识别比以前任何时候都要好，面部解锁手机，打开门。展示风景、酒店和产品的公司正使用深度学习帮助你展示最具吸引力最美或最相关的图片，甚至产生了新的艺术形式。深度学习的计算机视觉能吸引你们的原因有：1.计算机视觉的急速发展能产生全新的应用2.

带刺的小花_ea97·2023-12-01 19:04

Kaggle-水果图像分类银奖项目 pytorch Densenet GoogleNet ResNet101 VGG19

一些原理文章卷积神经网络基础（卷积，池化，激活，全连接）-知乎PyTorch入门与实践（六）卷积神经网络进阶（DenseNet）_pytorchconv1x1_Skr.B的博客-CSDN博客GoogLeNet

even蛋黄酱·2023-12-01 19:36

MNIST训练数字识别

文章目录Keras搭建卷积网络训练模型详解全部代码Keras搭建卷积网络训练模型详解Keras里面自带了训练和测试数据集，我们要做的就是搭建Keras模块，并且确保训练集和测试集的数据和模块的参数相吻合导入

没有难学的知识·2023-12-01 18:12

深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉计算机竞赛

文章目录0前言1课题背景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输入端3.3基准网络

Mr.D学长·2023-12-01 18:54

NGO-CNN-SVM北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测可直接运行注释清晰适合新手小白~

机器学习之星主·2023-12-01 17:32

NGO-CNN-SVM分类预测 | Matlab 北方苍鹰算法优化卷积神经网络-支持向量机分类预测...

✅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在当今数字化时代，数据分类一直是计算机科学领域中的一个重要问题。随着大数据和机器学习的兴起，研究人员一直在寻找更有

机器学习之星主·2023-12-01 17:32

LeNet对MNIST 数据集中的图像进行分类--keras实现

我们将训练一个卷积神经网络来对MNIST数据库中的图像进行分类，可以与前面所提到的CNN实现对比CNN对MNIST数据库中的图像进行分类-CSDN博客加载MNIST数据库MNIST是机器学习领域最著名的数据集之一

伪_装·2023-12-01 15:19

生成对抗网络（GAN）手写数字生成

构建鉴别器六、训练模型1.保存样例图片2.训练模型七、生成动图一、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往期精彩内容：卷积神经网络

NoteLoopy·2023-12-01 15:48

生成对抗网络（DCGAN）手写数字生成

.生成器损失五、定义训练循环六、训练模型七、创建GIF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往期精彩内容：卷积神

NoteLoopy·2023-12-01 15:48

EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

【EI级】Matlab实现TCN-LSTM-Multihead-Attention时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意

机器学习之心·2023-12-01 14:46

时序预测 | Python实现TCN时间卷积神经网络价格预测

时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测目录时序预测|Python实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍时间卷积网络，TCN。

机器学习之心·2023-12-01 14:15

时序预测 | Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测

时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测目录时序预测|Python实现GA-TCN-LSTM遗传算法-时间卷积神经网络-长短期记忆网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍使用先进的机器学习技术和优化算法开发石油产量预测模型

机器学习之心·2023-12-01 14:15

EI级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

【EI级】Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention时间卷积双向长短期记忆神经

机器学习之心·2023-12-01 14:42

人工智能 - 目标检测：发展历史、技术全解与实战

HOG（HistogramofOrientedGradients）SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）二、深度学习的兴起：CNN在目标检测中的应用CNN的基本概念卷积层

TechLead KrisChang·2023-12-01 12:34

YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。

Snu77·2023-12-01 10:46

时间序列预测实战(二十一)PyTorch实现TCN卷积进行时间序列预测（专为新手编写的自研架构）

一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单不同于市面上大家用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测

Snu77·2023-12-01 10:16

MatchPyramid实现文本匹配

MatchPyramid核心思想是计算两段文本间的匹配矩阵，把它当成一个图形利用多层卷积网络提取不同层级的交互模式。

愤怒的可乐·2023-12-01 07:10

滤波器、卷积核与内核的关系

上来先总结举例子解释上来先总结内核（kernel）是一个二维矩阵，长*宽；滤波器（filter）也叫卷积核，过滤器。是一个三维立方体，长×宽×深度，其中深度便是由多少张内核构成，与输入层的深度一致。

一杯水果茶！·2023-11-30 22:56

卷积的理解，卷积与通道的关系

神经网络中的卷积操作卷积在图像领域的功能单通道卷积多通道卷积（1个卷积核）多通道卷积（多个卷积核）总结扩展图像处理中的卷积核恒等（Identity）边缘检测（Edgedetection）锐化（Sharpen

一杯水果茶！·2023-11-30 22:26

Keras实现 DenseNet

Conv_block:卷积操作，按照论文的说法，这里应该是一个组合函数，分别为：BatchNormalization

Manfestain·2023-11-30 18:08

【深度学习】卷积神经网络(CNN)的参数优化方法

著名：本文是从MichaelNielsen的电子书NeuralNetworkandDeepLearning的深度学习那一章的卷积神经网络的参数优化方法的一些总结和摘录，并不是我自己的结论和做实验所得到的结果

TwcatL_tree·2023-11-30 16:12

卷积神经网络（CNN）车牌识别

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3.数据可视化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、设置动态学习率五、编译六、训练八、保存和加载模型九、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：TensorF

NoteLoopy·2023-11-30 14:43

卷积神经网络（CNN）识别神奇宝贝小智一伙

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4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、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：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：

NoteLoopy·2023-11-30 14:43

什么是 dropblock

但是在卷积神经网络中，dropout的表现却不是很好，于是研究人员又搞了一个“结构化的dropout方法”，称为dropblock，据说在卷积神经网络中表现不错。

董董灿是个攻城狮·2023-11-30 13:02

卷积神经网络（CNN）注意力检测

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4.配置数据集三、调用官方网络模型四、设置动态学习率五、编译六、训练模型七、模型评估1.Accuracy与Loss图2.混淆矩阵八、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·2023-11-30 13:00

【读点论文】DAS: A Deformable Attention to Capture Salient Information in CNNs，结合了层特征的上下文信息和可变形卷积的能力

DAS:ADeformableAttentiontoCaptureSalientInformationinCNNsAbstract卷积神经网络(cnn)在局部空间模式识别方面表现优异。

羞儿·2023-11-30 13:49

基于卷积神经网络的人体行为识别系统开发与设计

摘要基于卷积神经网络的人体行为识别的开发与设计摘要：随着计算机领域不断的创新、其它行业对计算机的应用需求的提高以及社会对解放劳动力的迫切，人机交互成为人们关注的问题。

wqq_992250277·2023-11-30 10:35

【图像分割综述】Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey

在本次调查中，涵盖了语义和实例分割的广泛开创性工作，包括全卷积像素标记网络，编码器-解码器体

gkm0120·2023-11-30 09:12

输入通道数和输出通道数的理解

输入通道数（in_channels）输出通道数（out_channels）在卷积神经网络中通常需要输入in_channels和out_channels，即输入通道数和输出通道数，它们代表什么意思呢？

一杯水果茶！·2023-11-30 09:22

计算机视觉深度学习入门笔记-从理论到实战案例

1.1.3神经网络的运行1.2卷积神经网络1.2.1图像——矩阵1.2.2为什么是卷积？

HopES0·2023-11-30 09:46

tensorflow学习笔记（十）：GAN生成手写体数字（MNIST）

这两个网络可以是神经网络（从卷积神经网络、循环神经网络到自编码器）。生成器从给定噪声中（一般是指均匀分布或者正态分布）产生合成数据，判别器分辨生成器的的输出和真实数据。

陈小虾·2023-11-30 09:37

【神经网络】AlexNet

网络结构AlexNet整体的网络结构包括：1个输入层（inputlayer）、5个卷积层（C1、C2、C3、C4、C5）、2个全连接层（FC6、FC7）和1个输出层（outputlayer）。

Bosenya12·2023-11-30 09:35

人工智能(pytorch)搭建模型21-基于pytorch搭建卷积神经网络VoVNetV2模型，并利用简单数据进行快速训练

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能(pytorch)搭建模型21-基于pytorch搭建卷积神经网络VoVNetV2模型，并利用简单数据进行快速训练。

微学AI·2023-11-30 09:29

激光感知（十）：深度学习算法发展简史

PointNet++2.F-PointNet3.PointRCNN总结二、Voxel-based1.VoxelNetVoxelNet特征提取流程1）Voxel特征提取2）全局特征提取2.SECOND稀疏卷积

JayLee719·2023-11-30 08:05

EPSANet: An Efficient Pyramid Split Attention Block on Convolutional Neural Network

EPSANet:AnEfficientPyramidSplitAttentionBlockonConvolutionalNeuralNetwork：EPSANet：一种基于卷积神经网络的高效金字塔切分注意力模块

何大春·2023-11-30 07:36

轻量级网络之mobilenet v1

论文分享萝卜兔编辑整理卷积神经网络广泛应用在各种任务，比如图像分类、目标检测等，性能也越来越好，但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价，使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。

GEETEST极验·2023-11-30 06:36

数字与信号处理实验1 离散时间信号分析

一、实验目的掌握两个序列的相加、相乘、移位、反褶、卷积等基本运算。

:-D:）·2023-11-30 06:38

编写matlab程序产生离散序列,数字信号处理实验报告-离散时间序列卷积和MATLAB实现...

数字信号处理实验报告实验一：离散时间序列卷积和MATLAB实现一、实验目的通过本实验学会用MATLAB对信号与系统进行分析，实现离散序列卷积和的计算。

weixin_39989159·2023-11-30 06:07

离散时间信号的分析(数字信号处理实验1-2)

该系列实验均使用matlab完成，实验课程为《数字信号处理》文章目录一.题目二.实验目的三.实验仪器四.实验原理实验所用的matlab函数解析离散时间信号实验原理：五.实验步骤六.实验代码及实验结果完整代码1.线性卷积代码

silly_foxWY·2023-11-30 06:32

循环神经网络（RNN）实现股票预测

训练模型八、结果可视化1.绘制loss图2.预测3.评估一、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往期精彩内容：卷积神经网络

NoteLoopy·2023-11-30 03:22

Deep Image Prior

sites/25/2018/04/deep_image_prior.pdf项目链接：https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-priorAbstract深度卷积网络已经成为一种流行的图像生成和恢复工具

通街市密人有·2023-11-30 02:20

NAS-DIP: Learning Deep Image Prior with Neural Architecture Search

https://arxiv.org/abs/2008.11713项目链接：https://github.com/YunChunChen/NAS-DIP-pytorchAbstract最近的研究表明，深度卷积神经网络的结构可以用作解决各种逆图像恢复任务的结构化图像先验

通街市密人有·2023-11-30 02:50

全连接层是什么

1、定义全连接层（FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，是每一个节点都与上一层的所有结点相连。

朝朝暮暮Quake·2023-11-30 01:53

自编码深度卷积网络实战——图片和地震实战案例讲解

今天这节课我们带领大家一起来学习卷积神经网络，看看这款技术的处理能力如何。

科技州与数据州·2023-11-30 01:59

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