八度卷积

matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算

MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重

weixin_39928736·2025-07-12 16:52

盲超分的核心概念

一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作

小冷爱读书·2025-07-12 16:48

深度学习图像分类数据集—桃子识别分类

该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。

AI街潜水的八角·2025-07-12 12:24

如何使用Python实现交通工具识别

Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型

·2025-07-12 02:41

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%

二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=

2501_92487721·2025-07-11 16:39

【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法

进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络

1989·2025-07-11 13:18

万字长文详解YOLOv8 yaml 文件，结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例之前写过一篇

YOLO大师·2025-07-11 05:55

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战

示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional

IT古董·2025-07-11 05:50

YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲

模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性：边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化：深度可分离卷积

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:40

Transformer、BERT等模型原理与应用案例

与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:10

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径）

感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7，为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作：新的bagoffreebies（有效的训练技巧，不会增加推理的计算量）有规划的重参数化模型（不同边缘设备架构，不同的重参数化方法）新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv

Jiangnan_Cai·2025-07-10 11:55

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。

心想事“程”·2025-07-10 10:18

视觉算法之卷积神经网络

定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。

清风AI·2025-07-10 10:17

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器

t0_54manong·2025-07-10 10:47

开源人工神经网络库（OpenANN）

OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等

deepdata_cn·2025-07-10 08:33

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）

目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础

林聪木·2025-07-10 07:58

传统乐器的音域革新：多管设计与超孔结构的探索

——从陶笛到葫芦丝的扩展艺术一、多管陶笛：音域突破的经典方案1.结构分类与音域特性多管陶笛通过增加独立音管扩展音域，分为双管、三管、四管三种主流类型：双管陶笛（1主管+1附管）：音域≥2个八度，吹奏高音需切换附管

109702008·2025-07-10 05:40

【深度学习】【入门】Linear和flatten

在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后，Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合，

学习中的阿陈·2025-07-09 18:34

MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建

该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN

leo__520·2025-07-09 13:32

YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv

YOLOv11|SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv1.核心创新与技术价值1.1突破性设计理念本文提出的SAConv（SwitchableAtrousConvolution）可切换空洞卷积结合

wei子·2025-07-09 10:39

从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络

而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。

·2025-07-09 01:12

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息

·2025-07-08 23:51

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络

WangYan2022·2025-07-08 21:14

YOLOv11模型轻量化挑战的技术

嵌入式设备等）轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点（如主干网络、特征融合模块等）参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压

黑客飓风·2025-07-08 18:27

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义

nantangyuxi·2025-07-08 16:14

Python打卡DAY36

细节解释：在__init__方法中，可以定义各种层，如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块，方便后续管理。impo

·2025-07-08 16:08

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层

PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions

·2025-07-08 12:18

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN

AI天才研究院·2025-07-08 05:23

基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用

BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De

despacito,·2025-07-07 22:31

Python训练营打卡 Day50

网络结构：ResNet由多个残差块组成，每个残差块包含两个或三个卷积层，以及一个

·2025-07-07 22:58

什么是深度学习框架中的计算图？

操作：数学运算，如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量：通常是张量，即存储数据

杰瑞学AI·2025-07-07 20:17

torch.nn.init.kaiming_normal_

fan_in和fan_out的区别/应用场景_bxdzyhx的博客-CSDN博客torch.nn.init.kaiming_normal_使用正态分布对输入张量进行赋值fan_in如果权重是通过线性层（卷积或全连接

·2025-07-07 10:40

【Pytorch】8.torch.nn.conv2d

这个函数和我们之前提到的【Pytorch】6.torch.nn.functional.conv2d的使用的作用相似，都是完成CV领域的卷积操作，这里就不在过多赘述torch.nn.conv2d的使用打开

Elephant_King·2025-07-07 10:37

李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进

CNN（卷积神经网络）：为

·2025-07-07 09:28

OpenCV教程——图像模糊。均值模糊，高斯模糊，中值模糊，双边模糊，高斯分布

图像模糊操作背后是数学的卷积计算。卷积操作的原理：常用的图像模糊的方法：均值模糊高斯模糊中值模糊双边模糊这四种模糊方式有时也被称为：均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。

·2025-07-07 07:46

初始CNN(卷积神经网络)

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）作为深度学习的重要分支，在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。

超龄超能程序猿·2025-07-06 21:04

典型的几种神经网络

骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层：输入层一般为一张图片（w,h,d）,输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层（卷积核有权重系数

Victor Zhong·2025-07-06 19:23

《卷积神经网络到Vision Transformer：计算机视觉的十年架构革命》

点击跳转到网站题目《卷积神经网络到VisionTransformer：计算机视觉的十年架构革命》展开深度解析，全文采用技术演进史+架构对比+产业影响的三段式结构，附关键数据与趋势预测：卷积神经网络到VisionTransformer

HeartException·2025-07-06 17:57

YOLOv11深度解析：Ultralytics新一代目标检测架构创新与实战指南

其三大创新点如下：1.1C3k2模块：动态卷积核的灵活设计取代YOLOv8的C2f模块，C3k2通过参数c3k动

芯作者·2025-07-06 08:20

python内积卷积

内积就是点乘，卷积先取反。

AI算法网奇·2025-07-06 08:44

Day.47

冻结卷积：iffreeze_epochs>0:model=freeze_model(model,freeze=True)forepochinrange(epochs):ifepoch==freeze_epochs

·2025-07-06 06:05

python训练60天挑战-day51

的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高kaggl的一个图像数据集；数据集地址：LungNoduleMalignancy肺结核良恶性判断三层卷积

·2025-07-06 04:21

ConvNeXT：面向 2020 年代的卷积神经网络

摘要视觉识别的“咆哮二十年代”始于VisionTransformer（ViT）的引入，ViT很快取代了ConvNet，成为图像分类任务中的最新最强模型。然而，vanillaViT在应用于目标检测、语义分割等通用计算机视觉任务时面临困难。HierarchicalTransformer（如SwinTransformer）重新引入了若干ConvNet的先验知识，使Transformer成为实用的通用视觉

·2025-07-06 01:32

Pytorch 之torch.nn初探 torch.nn.Module与线性--Linear layers

十有久诚·2025-07-05 23:53

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现

计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020

AI大模型应用工坊·2025-07-05 22:16

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法

本文使用ASTER（多光谱热辐射传感器）和Sentinel（多光谱成像卫星）数据，采用卷积神经网络（CNN）及CNN-集成学习（CNN-EL）方法实现高精度岩性分类。

神经网络15044·2025-07-05 20:00

Python训练营-Day41

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().

m0_72314023·2025-07-05 20:57

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