人体姿态估计-CNN

100天持续行动—Day01

Richard_DL·2024-09-16 05:58

yolov5＞onnx＞ncnn＞apk

一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面

图像处理大大大大大牛啊·2024-09-16 05:15

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

探索创新科技： Lite-Mono - 简约高效的小型化Mono框架

探索创新科技：Lite-Mono-简约高效的小型化Mono框架Lite-Mono[CVPR2023]Lite-Mono:ALightweightCNNandTransformerArchitectureforSelf-SupervisedMonocularDepthEstimation

杭律沛Meris·2024-09-15 21:38

数据分析-24-时间序列预测之基于keras的VMD-LSTM和VMD-CNN-LSTM预测风速

1.5建立模型1.6预测效果2VMD-LSTM模型2.1VMD分解时间序列2.2对每一个IMF建立LSTM模型2.2.1IMF1—LSTM2.2.2IMF2-LSTM2.2.3统一代码2.3评估效果3CNN-LSTM

皮皮冰燃·2024-09-15 11:54

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

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,

cv_2025·2024-09-14 09:59

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络（CNN

小周不想卷·2024-09-13 21:11

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程

FFmpeg123·2024-09-13 20:04

【AI大咖】再认识Yann LeCun，一个可能是拥有最多中文名的男人

https://www.toutiao.com/i6693678422733881860/上一期扒了扛起深度学习大旗的Hinton先生，今天聊一位他的学生，深度学习中CNN的崛起离不开的男人——YannLeCun

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-13 17:50

TextCNN：文本卷积神经网络模型

目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网

一只天蝎·2024-09-13 07:48

影像设备国产替代究竟有多重要？这家企业提前布局8K时代

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）统计数据显示，我国网民数达到2.98亿人，互联网普及率达22.6%。网民数量居世界第一位，平均每5个人中就有一个是网络公民。

8K超高清·2024-09-13 02:07

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架

MoveNet:PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorchMoveNet

侯深业Dorian·2024-09-10 20:33

产品笔记之数据来源

1.中国互联网络发展状况统计报告，每半年发布1次，http://www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/。

木马良人·2024-09-09 19:22

基于深度学习的动态场景理解

该技术在自动驾驶、智能监控、机器人导航、增强现实等领域有着广泛应用，通过深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNNs）、递归神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等，对复杂动态场景进行实时解读。

SEU-WYL·2024-09-09 03:14

深度学习特征提取魔改版太强了！发文香饽饽！

目前比较常见的深度学习特征提取方法有基于transformer、基于CNN、基于LSTM以及基于GAN，都发展的比较成熟。但为了追求更快速、准确、鲁棒的特征点提取，研究者们开始致力于改进深度

深度之眼·2024-09-08 17:03

PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)

转置卷积通常用于生成比输入更大的输出，例如在生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs）的解码器部分。

Midsummer-逐梦·2024-09-08 16:01

LeYOLO 用于目标检测的新型可扩展和高效CNN架构 | 最新轻量化SOTA! 5GFLOP下无对手！

本改进已集成到YOLOv8-Magic框架。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.14239代码地址：https://github.com/LilianHollard/LeYOLO/tree/main在深度神经网络中，计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新型模型更倾向于速度而非计算效率（浮点运算次数，FLOP）的情况下。这种演变在一定程度上忽视了嵌入式和面向移动的AI目

迪菲赫尔曼·2024-09-08 02:21

中文车牌识别系统 `End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition` 教程

中文车牌识别系统End-to-end-for-Chinese-Plate-Recognition教程End-to-end-for-chinese-plate-recognition基于u-net，cv2以及cnn

皮静滢Annette·2024-09-07 14:57

速盾：没有备案的网站能否接入CDN使用？

速盾cdn·2024-09-07 13:52

[ROS自定义消息问题]ImportError: cannot import name ‘GQCNNGrasp‘ from ‘gqcnn_ros.msg‘ (unknown location)

问题描述：在ROS中运行Python代码时，如果尝试导入自定义消息文件，可能会遇到类似如下的错误：ImportError:Nomodulenamed'gqcnn_ros.msg'解决办法：解决这个问题的关键是手动添加消息文件所在的路径到

小刘同学321·2024-09-07 11:38

【计算机视觉前沿研究热点顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文

MambaIR：状态空间模型图像恢复的简单基线近年来，图像恢复技术取得了长足的进步，这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展，如CNN和Transformers。

平安顺遂事事如意·2024-09-07 08:17

Python中的深度学习神经网络

Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层-特征提取与全连接层-Python中的CNN

2301_78297473·2024-09-07 08:46

如何在3D无序抓取中应用深度学习算法？

特征提取：利用深度学习算法（如卷积神经网络CNN）对预处理后的图像进行特征提取。这些特征可以是物体的形状、纹理、边缘等，有助于区分不同的物体。分类

道亦无名·2024-09-07 03:14

【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告）

本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。

源泉的小广场·2024-09-06 08:07

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

，而非content图像；通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock

emergency_rose·2024-09-06 08:32

深度学习论文精读（7）：MTCNN

深度学习论文精读（7）：MTCNN论文地址：JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks译文地址：

hwl19951007·2024-09-05 06:13

MTCNN人脸检测算法

在人脸检测中应用较广的算法就是MTCNN（Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks的缩写）。

samuelwang_ccnu·2024-09-05 01:40

人脸识别算法MTCNN论文解读

JointFaceDetectionandAlignmentusingMulti-taskCascadedConvolutionalNetworks论文地址：https://www.lao-wang.com/wp-content/uploads/2017/07/1604.02878.pdf1、MTCNN

纸上得来终觉浅～·2024-09-05 01:40

MTCNN训练

MTCNN是当前效果最好的开源人脸检测算法之一，作者只提供了训练好的模型以及matlab部署代码，其训练和优化却没有放出来，引发了很多好事者复现如果只是要部署的话可以使用MTCNN，其提供了部署全平台实现

迷若烟雨·2024-09-05 01:10

第T4周：使用TensorFlow实现猴痘病识别

天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊文章目录一、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、数据可视化3、再次检查数据4、配置数据集三、构建CNN

oufoc·2024-09-04 18:03

pytorch实战-7图像风格迁移

1什么是风格迁移howto：还是cnn，输入是图像，输出和上一章相比，不是数字，而是图像。

新世纪摸鱼战士678·2024-09-04 18:02

pytorch利用简单CNN实现葡萄病虫害图片识别

2实现思路实现思路是想通过pytorch做一个CNN模型的训练，然后根据给出的图片进行类型的预测。3数据集我没有数据集，仅有的一些图片是之前委托我做程序的bro给的

麦麦大数据·2024-09-04 16:19

学习笔记---自动驾驶

3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序

酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）的工具包

Python是神经网络工具包最丰富的语言之一。两个主要的神经网络架构分别是Theano和TensorFlow。这两者的底层计算深度依赖C语言，不过它们都提供了强大的PythonAPI。Torch在Python里面也有一个对应的API是PyTorch。这些框架都是高度抽象的工具集，适用于从头构建模型。Python社区开发了一些第三方库来简化这些底层架构的使用。其中Keras在API的友好性和功能性方

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。

zhangbin_237·2024-09-04 01:38

Simple Pose: Rethinking and Improving a Bottom-up Approach for Multi-Person Pose Estimation

https://github.com/jialee93/Improved-Body-Parts原作者在知乎有讲解，链接既然是Rethinking,那么就要先只出需要rethinking的内容.文章主要针对于人体姿态估计中的

MatthewHsw·2024-09-04 01:06

深度学习(二)

CuDNN的作用加速卷积操作：卷积操作是深度学习中特别是在卷积神经网络（CNN）中最重要且最计算密集的

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

基于示例详细讲解模型PTQ量化的步骤（含代码）

1.模型训练我们假设已经训练了一个卷积神经网络（CNN），例如VGG-16。训练完成后，我们得到了一个以32位浮点数表示的模型权重和激活值。

LQS2020·2024-09-02 19:32

CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现完整代码数据可直接运行

视频讲解：CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现_哔哩哔哩_bilibili项目效果：完整代码：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D

计算机毕设论文·2024-09-02 06:13

【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。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物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴

matlab科研助手·2024-09-01 17:18

CNN网络简介

卷积神经网络简介（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

吕不韦·2024-08-31 13:23

自己设计一个Transformer模型

Transformer模型在2017年被Google提出，直接基于self-attention结构，不再依赖于RNN、LSTM或者CNN，是一种Seg2Seg模型。

郑不凡·2024-08-31 13:23

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取（CNN）3.参数优化（WOA）4.模型训练

机器不会学习CL·2024-08-31 10:36

深度学习：图像数据分析的革命

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经在图像识别、分类和处理方面取得了显著的成就。本文将详细介绍如何使用深度学习进行图像数据分析，并提供实际的代码示例。

2401_85761762·2024-08-31 10:06

DNN学习平台（GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3）

DNN学习平台（GoogleNet、SSD、FastRCNN、Yolov3）前言相关介绍1，登录界面：2，主界面：3，部分功能演示如下（1）识别网络图片（2）GoogleNet分类（3）人脸识别（4）SSD

吾名招财·2024-08-31 06:10

基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果

创新优化代码学习·2024-08-31 04:23

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