八度卷积第34页

ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design（ECCV2018）

文章目录AbstractIntroduction高效网络设计的实用指南G1）相同的通道宽度最小化内存访问成本(MAC)G2)过多的群卷积增加MACG3)网络碎片降低了并行度G4)元素操作是不可忽略的结论与讨论

怎么全是重名·2023-12-19 18:19

BN和LN

BN（BatchNormalization）和LN（LayerNormalization）是两种常见的归一化方法，用于神经网络中的深度学习模型，特别是在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中。

无名之辈008·2023-12-19 17:04

深度卷积神经网络的剪枝方法

深度学习领域的一种剪枝技术是“网络瘦身（NetworkSlimming）”，这是一种旨在深度卷积神经网络（CNN）中实现通道级稀疏性的简单方案。

RRRRRoyal·2023-12-19 17:58

交通标识识别（神经网络与深度学习）

本次项目实现主要采用CNN卷积神经网络，具体的网络结构参考Lecun提出的LeNet结构。

领筹码大玩家·2023-12-19 15:25

神经网络以及深度学习案例分析

模型介绍我们使用了以下几个深度学习模型进行图像分类任务：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）VGG16模型CNN模型在图像分类中的表现已经得到了广泛的验证，特别是在识别低层次的特征

领筹码大玩家·2023-12-19 15:55

深度学习_RNN循环神经网络，序列模型

大家都或多或少的了解到人工神经网络和卷积神经，他

dd1991·2023-12-19 14:40

【机器学习】卷积神经网络(CNN)的特征数计算

文章目录基本步骤示例图解过程基本步骤在卷积神经网络（CNN）中，计算最后的特征数通常涉及到以下步骤：确定输入尺寸：首先，你需要知道输入数据的尺寸。

撕得失败的标签·2023-12-19 14:44

机器学习【05】CNN卷积神经网络

ihan1001·2023-12-19 10:21

大创项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

laafeer·2023-12-19 09:44

应用Transformer和CNN进行计算机视觉任务各自的优缺点

Transformer和CNN（卷积神经网络）是用于计算机视觉任务的两种不同的深度学习架构，各自具有一些优点和局限性。

BugMaker2002·2023-12-19 08:11

resnet50训练部署教程

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深

baidu_huihui·2023-12-19 08:05

卷积的计算过程

参考引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/634882615多卷积核对于一个卷积核可以认为是具有识别某一类元素（特征）的能力，而对于一些复杂结构的数据来说仅仅只是通过一类特征来进行辨识往往是不够的

可keke·2023-12-19 06:36

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-双向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-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-双向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

机器学习之心·2023-12-19 06:38

【论文阅读笔记】A Recent Survey of Vision Transformers for Medical Image Segmentation

文中详细回顾了ViTs及其与卷积神经网络（CN

cskywit·2023-12-19 05:51

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ODConv，全维度动态卷积通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力,涨点神器！！！

AI棒棒牛·2023-12-19 04:21

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！

AI棒棒牛·2023-12-19 04:50

Mobilenet和MobileOne的区别

MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备和嵌入式系统，具有高效的计算性能和低内存占用。它采用了深度可分离卷积结构，以减少参数数量和计算复杂度。

鄧寜·2023-12-19 04:19

Alexnet学习笔记

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks使用深度卷积神经网络对图像进行分类AlexKrizhevskyUniversityofTorontokriz

韩其凯·2023-12-18 23:58

【基于卷积神经网络的疲劳检测与预警系统的设计与实现】

基于卷积神经网络的疲劳检测与预警系统的设计与实现引言数据集介绍技术与工具1.OpenCV2.TensorFlow3.卷积神经网络（CNN）系统功能模块1.视频采集模块2.图像预处理模块3.人脸识别模块4

爱欲无极·2023-12-18 21:24

【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）

目录引言：一、图像原理二、为什么要学习卷积神经网络？三、什么是卷积？一张图带你了解卷积计算过程：卷积需要注意哪些问题？为什么要进行数据填充：卷积神经网络的模型是什么样的？

AI_dataloads·2023-12-18 18:42

【深度学习】绘制模型训练曲线（epoch-accuracy），寻找最佳epoch值

一、什么是epoch在卷积神经网络（CNN）训练中，"epoch"（周期）是一个重要的概念，表示模型训练过程中数据集的完整遍历次数。

AI_dataloads·2023-12-18 18:42

冬天

日间气温也从七八度降到了一二度，晚上已经零下四五度了。

白晓棠·2023-12-18 18:36

自动驾驶多传感器融合学习笔记

相机端采用BEV算法生成BEV特征，如bevformer、LSSLIDAR端用3D卷积提取BEV特征，与相机端特征co

AI视觉网奇·2023-12-18 18:42

基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码

转载自：http://blog.csdn.net/walegahaha/article/details/51603040经典反向传播算法公式详细推导卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导网上有很多关于

空山明月_Blog·2023-12-18 13:36

卷积神经网络的学习与实现

基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码_matlab中如何查看cnn损失函数-CSDN博客可以看到与BP神经网络相比，卷积神经网络更加的复杂，这里将会以cnn作为学习案例。

赛亚超·2023-12-18 13:03

YOLOv5改进 | SPPF | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）

RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv5

Snu77·2023-12-18 13:08

YOLOv5改进 | 卷积篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv（空间深度转换卷积）技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术，它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。

Snu77·2023-12-18 13:05

愚人节开的玩笑

夜里儿子又发烧三十八度三，爸爸两三点去外面买退低烧药。儿子睡不踏实，我抱着就感觉身上很烫。爸爸两手空空回来，想着美团外卖买药，再量39.1度，又喂了布洛芬混悬液。

苜蓿_49ff·2023-12-18 12:13

计算机视觉（八）：CNN架构

这里看一下卷积的发展历史图。1LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeNet-5，开始的目的是用来识别数字的。从前往后介绍完整的结构组成，并计算相关输入和输出。

GeniusAng丶·2023-12-18 09:15

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

第一模块：包含一个卷积层与一个最大池化层，图像尺寸28->24->12，通道数1->6；第二模块：包含一个卷积层与一个

零澪灵·2023-12-18 09:41

每天五分钟计算机视觉：网络中的网络(NiN)

它们的特点是：先由卷积层构成的模块充分提取空间特征，然后再由全连接层构成的模块来输出分类结果。

幻风_huanfeng·2023-12-18 09:10

计算机视觉07：图像分类

在卷积之后做了

fafagege11520·2023-12-18 09:09

每天五分钟计算机视觉：谷歌的Inception模块的计算成本的问题

原始图片为28*28*192经过32个5*5的过滤操作，它的计算成本为：我们输出28*28*32个数字，对于输出的每个数字来说，你都需要执行5×5×192（5*5为卷积核的大小，192为通道的数量）次乘法运算

幻风_huanfeng·2023-12-18 09:05

深度学习之模型层

卷积层（Convolutional

千山万水人海中666·2023-12-18 09:27

那些你很冒险的梦

走走停停，时间已到了28号，某宾市的天气比较冷，七八度左右，天空还下着绵绵细雨，就像他此时的心情一样糟糕透顶，匆匆地赶到火车站，却不曾想错过了火车，他表面看起来波澜不惊的内心深处却是如此脆弱不堪，他灰心丧气的在附近找了家旅馆

卖火柴的大同学·2023-12-18 08:08

30. 深度学习进阶 - 池化

上一节课，我们详细的学习了卷积的原理，在这个过程中给大家讲了一个比较重要的概念，叫做inputchannel，和outputchannel。

茶桁·2023-12-18 08:21

YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）

一、本文介绍本文给大家带来的CARAFE（Content-AwareReAssemblyofFEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。

Snu77·2023-12-18 08:21

卷积神经网络

文章目录一、卷积神经网络与传统网络的区别：1、区别2、整体架构2.1、卷积层2.2、只做一次卷积就可以了吗？

微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

Swin-Transformer 在图像识别中的应用

1.卷积神经网络简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取，最后通过全连接层将特征和分类个数进行映射。

听风吹等浪起·2023-12-18 07:23

pytorch 搭建GoogLeNet

辅助分类器2.搭建GoodLeNet网络3.训练部分4.预测部分5.训练过程1.介绍GoodLeNet网络中的亮点有：引入了Inception结构，在网络在横向上有深度，融合了不同尺度的特征信息使用了1*1的卷积核进行降维处理添加了两个辅助分类器帮助训练丢弃全连接层

听风吹等浪起·2023-12-18 07:22

说好的朋友聚会，硬生生搞成了一日游

天气好冷，零下七八度，我对她们说天冷成这个熊样子，我还能去找她们聚

遇见张小溪·2023-12-18 00:26

【人工智能】实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。

friklogff·2023-12-17 22:29

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解前言ResNeXt讲解分组卷积(GroupConverlution

牙牙要健康·2023-12-17 21:47

【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展

其中编码器部分利用卷积层和池化层逐步提取输入图像的特征，获取输入图像特征的潜

waski·2023-12-17 19:33

TransXNet：使用双动态令牌混合器学习全局和局部动态以实现视觉识别

AI浩·2023-12-17 18:45

【手撕算法系列】BN

1,c,1,1代码classBatchNorm(nn.Module):def__init__(self,num_features,num_dims):#num_features：完全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数

Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:39

RT-DETR改进策略：AKConv即插即用，轻松涨点

摘要提出了一种算法，用于生成任意尺寸卷积核的初始采样坐标。

静静AI学堂·2023-12-17 16:03

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。

静静AI学堂·2023-12-17 16:33

YoloV5改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV5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。