八度卷积第41页

【深度学习】卷积神经网络结构组成与解释

卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。

TwcatL_tree·2023-11-29 18:22

动手学深度学习笔记day9

卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）图像不是二维张量，而是一个由高度、宽度和颜色组成的三维张量，比如包含个像素。

努力学习的廖同学·2023-11-29 17:24

OpenCV | 模版匹配

#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinline模版匹配模版匹配和卷积原理很像

squirrel快乐敲码·2023-11-29 17:02

3D目标检测VoexlNet

3D-detection）+代码复现_手写代码3ddetection_Little_sky_jty的博客-CSDN博客Voxelnet模型构建1,init方法初始化模型，包括多级体素特征编码模块，3D卷积特征提取模块

'十月'·2023-11-29 17:24

三种卷积后的特征图尺寸【普通卷积、有padding的卷积、空洞卷积】

参数表：类型值输入图片：In9×9普通卷积核：kernel3×3步长：stride2填充：padding1空洞卷积核：n5输出特征图：Out普通卷积（无padding）2.填充卷积（有padding）3

爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

5 时间序列预测入门：LSTM+Transformer

Transformer模型的主要优势在于能够捕捉长距离依赖关系，而不需要使用递归或卷积等传统的序列模型。它引入了

汀沿河·2023-11-29 14:10

【pyTorch基础】(1) 张量的数据类型

最近想学一下图卷积GCN，教程竟然都是pyTorch的，作为一名重度TensorFlow用户太崩溃了，没办法只能学一波pyTorch了。

立Sir·2023-11-29 14:58

【开题报告】基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割

论文题目基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割一、选题意义1.课题研究的目的和意义1.1选题目的脑部疾病是高致残致死率的疾病之一，对人们的生活质量和生命安全都有着十分重大的影响，所以各个国家都开始对脑部疾病的研究重视起来

java学长·2023-11-29 12:50

前馈式神经网络与反馈式神经网络的区别，联系，各自的应用范围和场景！！！

常见的前馈式神经网络有多层感知器和卷积神经网络，它们在图像识别、文本分类等静态任务中表现优异。常见的反馈式神经网络有循环神经网络，它们在语音识别、自然语言处理等动态任务中表现优异。总

小桥流水---人工智能·2023-11-29 11:48

每天五分钟计算机视觉：经典架构的力量与启示

在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）无疑是最为经典的架构之一。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

深度学习黎明时期的LeNet：揭开卷积神经网络的序幕

在深度学习的历史长河中，YannLeCun的LeNet是一个里程碑式的研究成果，它为后来的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的发展奠定了基础。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

每天五分钟计算机视觉：LeNet是最早用于数字识别的卷积神经网络

接下来又是卷积层，用一组16个5×5的过滤器，新的输出结果有16个通道，所以这个图像从14到14缩小到

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:55

encoder-decoder

编码器通常由卷积层或循环神经网络（RNN）构成，可以逐层提取输入数据的特征，并将其转化为更抽象、更紧凑的表示。解码器负责将编码器产生的低维表示还原回输入数据的原始形式。

Cx-living·2023-11-29 08:12

CNN实现手写数字识别（Pytorch）

CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。

羊羊猪·2023-11-29 07:31

Cross-View Transformers for Real-Time Map-View Semantic Segmentation 论文阅读

Cross-ViewTransformers，一种基于注意力的高效模型，用于来自多个摄像机的地图视图语义分割使用相机感知的跨视图注意机制隐式学习从单个相机视图到规范地图视图表示的映射该架构由每个视图的卷积图像编码器和跨视图变换层组成

KrMzyc·2023-11-29 07:55

手搓卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别(python)

为了让自己更深入地理解卷积神经网络，我只用numpy、pandas等几个库手搓了一个识别MNIST数字的CNN。500张图单次训练，准确率70-80%。

Yurakucho·2023-11-29 07:51

（三）Pytorch快速搭建卷积神经网络模型实现手写数字识别(代码+详细注解)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Q1：卷积网络和传统网络的区别Q2:卷积神经网络的架构Q3:卷积神经网络中的参数共享，也是比传统网络的优势所在4、具体的实现代码

爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-29 06:34

GAN：DCGAN-深度卷积生成对抗网络

论文：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf发表：ICLR2016一、架构创新1：全卷积网络：用逐步卷积代替确定性的空间池化函数（如maxpooling），使网络学习自己的空间下采样

微风❤水墨·2023-11-29 06:33

【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法实现平台：matlab代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

玉子（代码分享版）·2023-11-29 05:15

蓝图分离卷积BSConv 学习笔记（附代码）

BSConv是深度可分离卷积DSConv的升级版本，它更好地利用内核内部相关性来实现高效分离。

无妄无望·2023-11-29 03:41

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南

它适用于各种类型的深度学习模型，包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。TensorRT实现模型优化的方法和

Xy丶Promise·2023-11-29 02:12

基于图像识别的垃圾分类

利用了机器学习的卷积神经网络等功能，借助于深度学习和图像识别将垃圾作出系列研究处理，最终通过Jupyter显示出这个图片的垃圾是哪个类型的垃圾。本文使用Xcepti

qq1744828575·2023-11-29 00:49

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像

github_czy·2023-11-28 23:44

深度学习笔记

目录TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential

czyxw·2023-11-28 23:21

深度学习之十（图神经网络--Graph Neural Networks，GNNs）

图卷积操作

贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:25

邻里注意Transformer(CVPR2023）

NeighborhoodAttentionTransformer摘要1、介绍2、相关工作2.1新的卷积基线3、方法3.1邻居注意力3.2TiledNAandNATTEN3.3邻居注意力Transformer4

毕竟是shy哥·2023-11-28 22:19

一维卷积网络用于HAR（hunman activity recognition）

原文链接：https://blog.csdn.net/bhneo/article/details/83092557HAR（人体活动识别）是根据加速度计序列数据，将活动分类为已知的预定义的活动类别，其数据是由专业设备或智能机记录的。解决这个问题的传统方法需要手工制作特征，这些特征来自于基于固定大小的窗口和训练机器学习模型的时间序列数据，例如集成决策树。而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专

阿委困的不能行·2023-11-28 21:28

基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】

Together_CZ·2023-11-28 21:25

3D点云目标检测：VoxelNex解读（带源码/未完）

VoxelNext通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样1.2、稀疏体素删减二、高度压缩三、稀疏池化四、head五、waymo数据集训练六、训练自己的数据集bug修改通用

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:55

软著项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

iuerfee·2023-11-28 19:21

软著项目推荐深度学习植物识别算法系统

iuerfee·2023-11-28 19:50

动手学深度学习（5.3）——卷积神经网络进阶

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。

贾如钊·2023-11-28 19:43

自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习

这里使用的卷积层全都是3×3的小型滤波器，特点是随着层的加深，通道数变大（卷积层的通道数从前面的层开始按顺序以16、16、32、32、64、64的方式增加）。这个网络有如下特点。

千里之行起于足下·2023-11-28 19:13

自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络

文章目录1.整体结构2.卷积层1）全连接层存在的问题2）卷积运算3）填充4）步幅5）3维数据的卷积运算6）结合方块思考7）批处理3.池化层1）池化层的特征4.卷积层和池化层的实现1）im2co2）卷积层的实现

千里之行起于足下·2023-11-28 19:35

Python与GPU编程快速入门（二）

Python与GPU编程快速入门文章目录Python与GPU编程快速入门2、将GPU与CuPy结合使用2.1CuPy介绍2.2Python中的卷积2.3使用SciPy在CPU上进行卷积2.4使用CuPy

视觉&物联智能·2023-11-28 17:59

游学

第一天我们先去了沂水的溶洞，那天悠着39度的高温，但是溶洞里面，却又十五十八度，溶洞里面有非常多的钟乳石，有一句话叫水滴石穿，但是钟乳石，水越多长的越高，平均100年长一厘米。

盈月班孙铭远·2023-11-28 17:05

生成式深度学习(第二版)-译文-第四章-生成对抗网络

章节目标了解生成对抗网络(GAN)的架构设计；利用Keras从零开始训练一个深度卷积GAN(DCGAN)。利用DCGAN来生成新的图像。理解训练DCGAN时面临的常见问题。

Garry1248·2023-11-28 15:26

傅里叶变换

用傅里叶变换或级数表示的任何函数都和以通过傅里叶反变换来重建——傅里叶变换的重要特性之一卷积定理空域：原始自变量所在的域(一维空域、二维空域……)、频域：因为傅里叶变换后函数的自变量只有频率，故傅里叶

雨住多一横·2023-11-28 09:03

MobileNets发展与总结

文章目录引言MobileNetsMobileNet-V1思想代码实现MobileNet-V2思想代码实现MobileNet-V3思想代码实现总结致谢参考引言卷积神经网络在计算机视觉领域确实变得非常流行，

东荷新绿·2023-11-28 09:13

C++ OpenCV光平面标定-线激光提取

Steger算法对每张图片进行卷积，当图片分辨率越大，执行速度越慢。在工业视觉中存在弊端。效果对比：原图Steger提取结果灰度重心+细化法提取结果代

m0_43425222·2023-11-28 08:45

Batch Norm简明图解【批归一化】

它通常作为线性或卷积块的一部分添加，并有助于在训练期间稳定网络。在本文中，我们将探讨什么是BatchNorm、为什么需要它以及它是如何工作的。但在我们讨论批归一化本身之前，让

新缸中之脑·2023-11-28 08:40

深度学习之循环神经网络

视频链接：6循环神经网络_哔哩哔哩_bilibili给神经网络增加记忆能力对全连接层而言，输入输出的维数固定，因此无法处理序列信息对卷积层而言，因为卷积核的参数是共享的，所以卷积操作与序列的长度无关。

__如果·2023-11-28 06:34

经典神经网络——AlexNet模型论文详解及代码复现

Alexnet共有8层结构，前5层为卷积层，后三层为全连接层。

伪_装·2023-11-28 06:29

西南科技大学信号与系统A实验一（信号的产生与时域运算）

2、应用matlab软件实现信号的加、减、乘、反褶、移位、尺度变换及卷积运算二、实验原理（一）产生信号波形的方法利用Matlab软件的信号处理工具箱（SignalProcessingToolbox）中的专用函数信号并绘出波形

Myon⁶·2023-11-28 04:34

Dense(fully connected) Layer 稠密层(全连接层)

通过卷积和池化，然后得到了众多特征，稠密层的每一个节点都与这些特征节点相连构成稠密层(全连接层)。稠密层的作用就是分类。

听风1996·2023-11-28 04:13

读取zs数据 dataset 训练一维卷积模型

trainer.pyfrombdbimportset_traceimporttorchfromtorchimportnnfromnetsimportConvNet,LstmNetfromdatasetimporttempDatasetimportosfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderclassTrainer:def__init__(self,s

lykhahaha·2023-11-28 02:20

Transformer —— attention is all you need

CNN是其先天的卷积操作

weixin_30511107·2023-11-28 01:11

【论文阅读】Transformer——Attention Is All You Need

下载了大佬的代码跑了跑，看了看model中文件就结束了，有错误希望指出感谢知乎上的一个大神知乎大神代码链接AttentionIsAllYouNeed原文地址文章提出了一个简单的架构Transformer，没有使用RNN和卷积

每个人都是孙笑川·2023-11-28 01:10

总结一下sigmoid函数

在二分类0，1任务中，经过卷积、正则化、激活函数ReLU等操作之后，假如生成了一个(B,1,1,1)的张量,每个值在（无穷小，无穷大）之间，经过sigmoid函

weixin_44194001·2023-11-28 00:48

深度学习18

卷积层查看每个数据使用tensorboard查看池化层使用数据集进行训练创建实例，使用tensorboard进行显示最大池化保留了图片信息，神经网络训练的数据量大大减小，可以加快训练非线性激活非线性激活为神经网络加入了一些非线性的特质

湘溶溶·2023-11-28 00:17

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