八度卷积第56页

pytorch复现_conv2d

importnumpyasnpdefconv2d(inputs,kernels,bias,stride,padding):"""正向卷积操作inputs:输入数据，形状为(C,H,W)kernels:卷积核

王佳Gre·2023-11-01 15:02

【基于卷积和Transformer：多光谱图像光谱重建】

SpectralReconstructionFromSatelliteMultispectralImageryUsingConvolutionandTransformerJointNetwork（基于卷积和

小郭同学要努力·2023-11-01 14:09

YOLOv8改进之C2f模块融合CVPR2023 SCConv

目录1.SCConvSCConv模块的设计SCConv模块的性能2.YOLOv8C2f融合SCConv模块1.SCConv卷积在各种计算机视觉任务中表现出色，但是由于卷积层提取冗余特征，其计算资源需求巨大

山河亦问安·2023-11-01 13:33

将DenseNet换成Resnet——更换深度学习骨干网络

废话不多说，直接开干这个网络中使用的是DenseNet-100，这里的100是这么来的100=（16+16+16）2+1（77的卷积）+3（transitio

是啊洋呀·2023-11-01 10:41

FatesrNet：Run, Don‘t Walk: Chasing Higher FLOPS for Faster Neural Networks

概述：为了实现更快的网络，作者重新回顾了FLOPs的运算符，并证明了如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。

Y蓝田大海·2023-11-01 10:25

循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM)

前言：通过前面的学习，我们以BP神经网络为基础，认识到了损失函数，激活函数，以及梯度下降法的原理；而后学习了卷积神经网络，知道图像识别是如何实现的。

牛像话·2023-11-01 09:48

3.2 特征图尺寸计算与参数共享|池化层的作用|整体网络架构|VGG网络架构|残差网络Resnet|感受野的作用

文章目录特征图尺寸计算与参数共享池化层的作用整体网络架构VGG网络架构（了解向，背景向）残差网络Resnet（了解向，背景向）感受野的作用特征图尺寸计算与参数共享给个例子：如果输入的数据是32323的图像，用10个553的filter来进行卷积操作

Micoreal·2023-11-01 09:18

3.1 卷积神经网络的应用领域|卷积的作用|卷积特征值的计算方法|得到特征图表示|步长与卷积核大小对结果的影响|边缘填充方法

文章目录卷积神经网络的应用领域卷积的作用卷积特征值的计算方法得到特征图表示步长与卷积核大小对结果的影响边缘填充方法卷积神经网络的应用领域检测任务分类与检索超分辨率重构医学任务无人驾驶NVIDIATegraX1

Micoreal·2023-11-01 09:18

40 深度学习（四）：卷积神经网络|深度可分离卷积|colab和kaggle的基础使用

文章目录卷积神经网络为什么要卷积卷积的具体流程池化tensorflow代码深度可分离卷积原理介绍计算量对比代码参数计算例子colab和kagglecolabkaggle如何在colab上使用kaggle

Micoreal·2023-11-01 08:15

自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试，开源项目

自定义的卷积神经网络模型CNN，对图片进行分类并使用图片进行测试模型-适合入门，从模型到训练再到测试：开源项目开源项目完整代码及基础教程：https://mbd.pub/o/bread/ZZWclp5xCNN

老蒋精髓·2023-11-01 07:19

卷积层的参数更新

https://blog.csdn.net/HappyRocking/article/details/80512587

Yankee_13·2023-11-01 07:01

pytorch打印模型结构和参数

首先说结论：print输出结果是每一层的名字、类别、以及构造时的参数，例如对于卷积层，还包括用户

闪闪发亮的小星星·2023-11-01 06:04

OpenCV 之ios 实现自己的线性滤波器

原理卷积高度概括地说，卷积是在每一个图像块与某个算子（核）之间进行的运算。核是什么？核说白了就是一个固定大小的数值数组。该数组带有一个锚点，一般位于数组中央。如何用核实现卷积？

充满活力的早晨·2023-11-01 05:15

卷积与多项式乘法与FFT

背景zjoi2014力求E[j]=F[j]/q[j]E[j]=F[j]/q[j]E[j]=F[j]/q[j]卷积与多项式乘法A(x)=a0+a1x+a2x2+...

Jarden_·2023-11-01 05:21

上采样(UnSampling) 和下采样(DownSampling)

上采样和下采样都是一种抽象描述，其具体实现有很多种方式：下采样：用stride为2的卷积层

梦在黎明破晓时啊·2023-11-01 04:00

YOLO算法改进4【中阶改进篇】：添加DeformableConvolution卷积模块

论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.11168源码地址：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets传统的卷积操作是将特征图分成一个个与卷积核大小相同的部分

梦在黎明破晓时啊·2023-11-01 04:00

[YoloV5修改]基于GnConv卷积模块的yolov5修改

HorNet论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdfHorNet是在Swintransformer结构的基础上，结合大核思想提出的新的网络结构模块，使用该模块，作者在ImageNet-1k数据集上做分类，分割以及检测任务都在当时达到了SOTA的效果，是一个能有效增强各种网络的性能而不会引入太大参数量的一种改进思路，已经有很多博主提出将该模块用于yolo系列

爱改网络的法式小面包·2023-11-01 04:57

YOLO算法改进3【中阶改进篇】：添加HorNet卷积模块

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.14284.pdf源码地址：https://github.com/raoyongming/HorNet.HorNet是在Swintransformer结构的基础上，结合大核思想提出的新的网络结构模块，使用该模块，作者在ImageNet-1k数据集上做分类，分割以及检测任务都在当时达到了SOTA的效果，是一个能有效增强各种网络的性能而不

梦在黎明破晓时啊·2023-11-01 04:54

ConvTranspose2d 的简单例子理解

文章目录参考基础概念output_padding简单例子：stride=2step1step2step3参考逆卷积的详细解释ConvTranspose2d（fractionally-stridedconvolutions

RessCris·2023-11-01 03:28

pytorch学习第四篇：从全连接到卷积

传统神经网络传统神经网络nn，采用这种全连接的方式，可以看出是一列一列数据，包括起始和中间的隐层都是一列数据。例如我们再对图像用这种方式来计算，需要把图像转为一列数据，例如图像为28x28单通道图像，需要转为28x28=784的列数据再进行神经网络训练。inputlayer=1x784与w1=784x512进行矩阵运算，再加上偏置项b1，再到激活函数，得到隐藏层hiddenlayer1=1x512

小~小·2023-11-01 01:59

卷积模型的Memory, Params, Flop是如何计算的?

文章目录图片中的卷积的memory,params,flop是怎么计算的呢？MemoryParamsFlop池化层图片中的卷积的memory,params,flop是怎么计算的呢？

???/cy·2023-10-31 23:27

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-LSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

KOA-CNN-LSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现KOA-CNN-LSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积长短期记忆神经网络融合自注意力多特征分类预

机器学习之心·2023-10-31 22:20

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-selfAttention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合自注

机器学习之心·2023-10-31 22:20

分类预测 | Matlab实现KOA-CNN-BiGRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）

KOA-CNN-BiGRU-selfAttention多特征分类预测（自注意力机制）分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述1.Matlab实现KOA-CNN-BiGRU-selfAttention开普勒算法优化卷积双向门控循环单元融合自注意力多特征分

机器学习之心·2023-10-31 22:48

无题

八度啤酒七分醉，九州明月，十处情。ps：2010年写的，2011年发QQ空间动态，现在重新写过，总感觉那个“洒”字用的不好啊。图片发自App

脑袋里有病灶·2023-10-31 22:50

深度学习之基于Pytorch卷积神经网络的图像分类系统

文章目录一项目简介二、功能三、图像分类系统四.总结一项目简介基于PyTorch卷积神经网络的图像分类系统是一种应用深度学习技术来实现图像分类任务的系统。本摘要将对该系统的关键特点进行概述。

雅致教育·2023-10-31 22:47

青春的悸动一一之青春有料

一会儿高八度一会儿底的怕人！我要看电视我妈就会出去散步，说：“受不了我的丰富的情

秋叶之凉·2023-10-31 20:11

LeNet-5

LeNet-5YannLeCun在1998年的文章《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》是卷积神经网络的开山之作。

CV_lsc·2023-10-31 18:32

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-10-31 16:50

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测

分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiGRU麻雀算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-10-31 16:49

东北也有野味儿

现在这个时候，东北也不是特别冷，没有了零下二十八度的寒风凛冽，基本上穿着打底衫卫衣加棉外套或者薄羽绒服就可以御寒。大香蕉汽水儿，孩提时代的

9a379cefaceb·2023-10-31 14:35

卷积神经网络

0、多层感知机0.1、权重衰减0.1.1概念和用途简单来说就是降低模型复杂度，防止出现过拟合。具体做法就是给损失函数增加一个penal项，当权重增加过大时，通过penal项提供惩罚降低权重。0.1.2公式和推导penal项：新的loss函数：故需要最小化loss函数所得的随机梯度下降更新公式为：0.2、丢弃法（Dropout）0.2.1概念和用途通过将输出项随机置0，另一部分随机增大来控制模型复杂

懒羊羊（学习中）·2023-10-31 13:19

详细介绍使用 MIRNet 进行低光图像增强-附完整源码

在此示例中，我们实现了用于低光图像增强的MIRNet模型，这是一种全卷积架构，可学习一组丰富的特征，组合来自多个尺度的上下文信息，同时保留高分辨率空间细节。

TD程序员·2023-10-31 10:47

卷积神经网络？怎么用 CNN 进行分类？（2）

当我们提高stride的值的时候，卷积操作产生的

shimly123456·2023-10-31 09:29

卷积神经网络？怎么用 CNN 进行分类？（3）

v=E5Z7FQp7AQQ&list=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu视频7：CNN的全局架构卷积层除了做卷积操作外，还要加上bias，再经过非线性的函数，这么做的原因是

shimly123456·2023-10-31 09:24

GNN打卡1

首先，简单回顾了图论方面的知识，其中拉普拉斯矩阵是图卷积节点嵌入的基本原理。其次，搭建了环境。最后，学习了PYG中Data和dataset的使用。

今天我伏笔了吗·2023-10-31 09:23

GNN典型模型的各阶段执行时间与算子分析

图卷积算子（operator）可以被表示为消息传递机制。

智慧的旋风·2023-10-31 09:22

ResNet：视觉跟踪中的应用

AlexNet最早实在图像识别任务中被提出，第一次证实了卷积网络在CV领域的有效性，取得了2012年ImageNet竞赛的第一名。

lgdhang·2023-10-31 08:44

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰优化算法优化卷积神经网络-支持向量机的多变量回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-31 06:01

通道洗牌的思想神了

昨天写了一篇关于分组卷积的文章：分组卷积的思想神了，然后有同学希望多了解下通道洗牌。我个人感觉，通道洗牌这个算法，或者说这个思想，可以称之为小而精，并且是实际解决了大问题的经典算法。今天就来一起看看。

董董灿是个攻城狮·2023-10-31 04:50

Transformer做文本生成图像的调查研究笔记

2）保存GAN的模型，仅仅替换他生成图像时用的卷积和池化过程，VitGAN（Vit：VisualTransformer）。3）不保留GAN的结构，直接全用transformer做。

中杯可乐多加冰·2023-10-31 04:37

MobileNetV2详解与多动物分类实战

通过研究发现，卷积层和全连接层是最费时的两个阶段，batch_size越大耗时越大，因此需要对他进行轻量化。

nice-wyh·2023-10-31 03:42

【机器学习合集】模型设计之卷积核设计 -＞（个人学习记录笔记）

文章目录卷积核设计1.基于参数压缩的卷积设计1.1【1×1卷积】1.2【1×1卷积典型应用】1.3【小卷积的使用】2.基于感受野的卷积设计2.1膨胀卷积(带孔卷积，strousconvolution)2.2

slience_me·2023-10-31 01:41

空洞卷积(dilated convolution)理解

Dilated/AtrousConvolution(中文叫做空洞卷积或者膨胀卷积)或者是Convolutionwithholes从字面上就很好理解，是在标准的convolutionmap里注入空洞，以此来增加

reallocing·2023-10-31 01:17

DepthFormer:利用远距离相关性和局部信息估计准确的单眼深度估计

+CNNBranceHAHIModule实验结果核心目的：解决有监督的单眼深度估计基础：远距离联系对准确估计深度的重要性——必不可少设计：利用带有有效注意力机制的Transformer建模全局信息利用卷积分支来保存局部信息

MengYa_DreamZ·2023-10-31 01:05

PBA.常用人工智能预测分析算法

1.神经网络算法以算法区分深度学习应用，算法类别可分成三大类：常用于影像数据进行分析处理的卷积神经网络(简称CNN)文本分

908486905·2023-10-31 00:08

计算机视觉——模型分析

文章目录一、模型可视化分析1.结构可视化1.1Netron工具1.2Graphviz工具2.权重可视化3.反卷积篇3.1反卷积可视化原理3.2反卷积可视化使用4.激活热图4.1CAM模型4.2GradCAM

小海生·2023-10-30 23:03

碎思录2019年11月19日

认定这么简单的知识儿子就应该会，他反应稍慢，你立刻起了情绪反应，内心产生了抱怨，说话声不自觉调高八度。认定课代表就应该课前为你把电脑准备好，当你走进教室发现还得自己弄半天，愤怒就立刻升腾起在你的内心。

jordan245·2023-10-30 21:03

caffe Layers及参数

层类型：Convolution参数：lr_mult:学习率系数，最终的学习率=lr_mult*base_lr,如果存在两个则第二个为偏置项的学习率，偏置项学习率为权值学习率的2倍num_output:卷积核的个数

小明大白·2023-10-30 19:32

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