分解卷积第7页

Python：实现 PyTorch 中训练自定义卷积神经网络模型(CNN)并导出模型为 ONNX 格式，同时使用 ONNX Runtime 进行推理

本文将介绍如何使用PyTorch训练一个简单的卷积神经网络（CNN）模型，并将训练好的模型导出为ONNX格式，之后使用ONNXRuntime在Python中加载并进行推理。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:40

RepVGGBlock实现

本文将要介绍的RepVGG（Re-parameterizedConvolutionalNeuralNetwork）是一种通过重新参数化技术将复杂的神经网络结构转换为简单的卷积层的方法。

武乐乐~·2025-02-22 13:45

Python应用算法之动态规划理解和实践

动态规划（DynamicProgramming）是一种通过将复杂问题分解为子问题来解决优化问题的算法思想。它适用于具有“最优子结构”和“重叠子问题”性质的问题。

大数据追光猿·2025-02-22 10:53

适用于复杂背景的YOLOv8改进：基于DCN的特征提取能力提升研究

文章目录1.YOLOv8的性能瓶颈与改进需求1.1YOLOv8的优势与局限性1.2可变形卷积（DCN）的优势2.DCN在YOLOv8中的应用2.1DCN的演变与YOLOv8的结合2.2将DCN嵌入YOLOv8

向哆哆·2025-02-22 10:20

【数据库】关系数据理论习题及解析

老坛酸菜吃鸭子·2025-02-22 08:01

深度学习-123-综述之AI人工智能与DL深度学习简史1956到2024

1940-1960年代)1.3多层感知器MLP(1960年代)1.4反向传播(1970-1980年代)1.5第二次黑暗时代(1990-2000年代)1.6深度学习的复兴(21世纪末至今)1.6.1CNN卷积神经网络

皮皮冰燃·2025-02-22 04:07

领航-跟随型编队（六）避障问题综述

本文在总结现有文献的基础上，将编队避障问题主要分解为在以下几个方面[7-10]：（1）避障规划与避碰协调问题。即在实现单个移动机器人路径规划问题的基础上，如何建立一个控制模型并以某种运动规则实现个

丑萌硬件媛·2025-02-22 03:47

深度学习模型的全面解析：技术进展、应用场景与未来趋势

这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）和Transformer模型等。

阿尔法星球·2025-02-21 22:03

【算法通关村 Day7】递归与二叉树遍历

它通常用于将一个问题分解为更小的子问题，通过重复调用相同的方法来解决这些子问题，直到达到基准情况（终止条件）。

Ava_J·2025-02-21 17:49

UNet：UNet的损失函数与优化器_2024-07-24_07-32-39.Tex

UNet：UNet的损失函数与优化器UNet简介UNet的架构UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络架构，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox

chenjj4003·2025-02-21 16:46

Vision Transformer图像分类实现

与传统的卷积神经网络(CNN)不同，ViT将图像分割成多个小块（patches），并将这些小块视为序列输入到Transformer中。

reset2021·2025-02-21 16:13

Conda命令用法

Conda命令用法整体结构各部分解释①conda-script.py②[-h]显示帮助信息③[-v]详细输出模式④[--no-plugins]禁用插件⑤[-V]显示版本信息⑥COMMAND...命令常用命令示例环境管理创建环境激活环境退出环境查看环境复制环境删除环境包管理安装包更新包卸载包查看包

OpenSeek·2025-02-21 14:59

Vision Transformer（ViT）：用 Transformer 颠覆图像识别

VisionTransformer（ViT）：用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）长期以来一直是图像识别任务的主流架构。

金外飞176·2025-02-20 19:36

前后端分离跨域问题解决方案

前后端分离跨域问题解决方案现在的web开发中经常会用到前后分离技术，前后端分解技术，都会涉及到跨域问题。

慕容屠苏·2025-02-20 19:02

动态规划之背包问题全解

概述———动态规划提出人：理查德·贝尔曼本质：一张表格处理方法内容：把原问题分解为若干子问题，自底向上先求解最小子问题，把结果储存在表格中，求解大的子问题时直接从表格中查询小的子问题的解，以避免重复计算

学会了，不，学废了·2025-02-20 17:46

AI 大模型：Intelligent Agent—— 开启智能新纪元

在基于LLM的智能体中，LLM的充当着智能体的“大脑”的角色，同时还有3个关键部分：规划（Planning）:智能体会把大型任务分解为子任务，并规划执行任务的流

AI-入门·2025-02-20 16:36

动态规划之背包问题

动态规划是一个重要的算法范式，它将一个问题分解为一系列更小的子问题，并通过存储子问题的解来避免重复计算，从而大幅提升时间效率。

于冬恋·2025-02-20 16:04

改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。

wei子·2025-02-20 14:48

动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录动态蛇形卷积（DySnakeConv）在YOLOv8检测头中的应用与优化-分割性能的提升

步入烟尘·2025-02-20 14:44

图像识别与应用

图像识别作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了显著进展，其中卷积神经网络（CNN）功不可没。

狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度

文章目录动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度1.什么是动态蛇形卷积？

向哆哆·2025-02-20 13:07

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络

xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

卷积神经网络之AlexNet经典神经网络，实现手写数字0~9识别

由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。

知识鱼丸·2025-02-20 08:24

腿足机器人之五- 粒子滤波

直方图方法将状态空间分解成有限多个区域，并用直方图表示后验概率。直方图为每个区域分配一个单独的累积概率；可以将其视为对连续密度函数的逐段常数近似。第二种技术通过有限多个样本来表示后验概率。

shichaog·2025-02-20 04:26

层次分析法（AHP, Analytic Hierarchy Process）

它通过将问题结构化，将决策目标分解为多个层次，并对不同的决策因素进行比较，进而得出各因素的相对重要性，并帮助决策者做出合理的决策。

时代的狂·2025-02-20 04:52

从代码到专利：如何用自注意力机制实现高效序列转换？——深度解析Google的Transformer架构

在传统的序列转换任务（如机器翻译、语音识别等）中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）是常用的模型架构。然而，这些模型存在以下问题：

CodePatentMaster·2025-02-19 21:53

动态规划算法套路解析

动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题，并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。

xl.liu·2025-02-19 21:21

Winograd 算法原理推导和python程序

一、算法背景Winograd算法是一种用于高效计算卷积的算法，其核心思想是通过减少乘法运算的次数来提高卷积计算的效率。

weixin_47696437·2025-02-19 21:49

【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-02-19 20:45

遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）

一：深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习，深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5

岁月如歌，青春不败·2025-02-19 15:05

deepseek从入门到精通（1）

2.适当分解复杂任务，降低AI认知负荷。3.引入引导性问题，提升生成内容的深度。4.控制提示语长度，确保生成的准确性。5.灵活运用开

低空新兵·2025-02-19 14:22

机器学习:支持向量机

通常的SVM用于二元分类问题,对于多元分类问题可将其分解为多个二元分类问题,在进行分类。2.最优分类边界什么才是最优分类边界?什么条

小源学AI·2025-02-19 13:18

了解 AI 工作流

工作流就像一条流水线，把复杂的任务分解为多个简单的步骤，每个步骤都有明确的目标和流程。示例：包子铺的工作流包子铺的工作流是标准化、重复性的过程，能很好地展示工作流的特点：准备原料：采购和准备食材。

Zero_Memoy·2025-02-19 13:11

arXiv每日推荐-3.4：语音/音频每日论文速递

arXiv每日学术速递)【1】SELD-TCN:SoundEventLocalization&DetectionviaTemporalConvolutionalNetworks标题：SELD-TCN：基于时间卷积网络的声音事件定位与检测作者

sapienst·2025-02-19 09:16

用deepseek学大模型08-卷积神经网络(CNN)

yuanbao.tencent.com从入门到精通卷积神经网络(CNN),着重介绍的目标函数，损失函数，梯度下降标量和矩阵形式的数学推导，pytorch真实能跑的代码案例以及模型,数据，预测结果的可视化展示

wyg_031113·2025-02-19 07:30

Pytorch实现论文之一种基于扰动卷积层和梯度归一化的生成对抗网络

简介简介：提出了一种针对鉴别器的梯度惩罚方法和在鉴别器中采用扰动卷积，拟解决锐梯度空间引起的训练不稳定性问题和判别器的记忆问题。

这张生成的图像能检测吗·2025-02-19 06:51

搜广推校招面经十九

1×1卷积可以用于减少通道数，从而降低计算量，提高模型效率。1×1卷积可以增加通道数，以增强特征表达能力。

Y1nhl·2025-02-18 16:28

深度学习下的图像分割

基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性

人工智能大讲堂·2025-02-18 14:01

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

量子计算机可以破解比特币吗

需要从以下几个方面深入理解：1.Shor算法与离散对数问题Shor算法是由数学家彼得·肖（PeterShor）在1994年提出的一种量子算法，它可以在多项式时间内解决两类经典计算机难以处理的问题：整数分解问题

weixin_49526058·2025-02-18 02:27

计算机视觉中图像的基础认知

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中

全栈你个大西瓜·2025-02-17 15:38

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

Leetcode952. 按公因数计算最大组件大小

解题思路我的思路是对nums数组中的每一个数进行质因数分解，那么对于每一个因数可以维护一个并查集，对于一个数字将其质因数分解后的所有因子可以看作是一个连通集合。这样在线维护并查集大小即可。

hhhcbw·2025-02-17 14:21

使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强

在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。

数行天下·2025-02-17 12:42

matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理

2、统计时序分析(1)频域分析方法原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程：1)早期的频

这块必被安排·2025-02-17 12:42

ABC392 G FFT求卷积模板

首先卷积就是如下的定义他有啥用呢，如果ai,bja_i,b_jai,bj对ai∗bja_i*b_jai∗bj有贡献，我们可以把a,ba,ba,b转化成cntcntcnt数组，然后做卷积，那么result

一条大祥脚·2025-02-17 12:34

如何构建高效的 Vue 3 前端项目结构

在这篇文章中，我将分解Vue3项目的最优文件结

东锋1.3·2025-02-17 11:57

FWT快速沃尔什变换

处理位运算类卷积，板子很简单，就是需要记住正变换和逆变换的参数来看一道异或的例题给一堆数，他们两两异或，能得到的不同值有多少种？这个数据量，用常规思路根本没法做的。

一条大祥脚·2025-02-17 01:07

面向服务架构（SOA）详细介绍

面向服务架构（SOA）详细介绍1.概述面向服务架构（Service-OrientedArchitecture，SOA）是一种软件设计模式，通过将应用程序功能分解为可重用的服务来构建系统。

huaqianzkh·2025-02-16 23:27

基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现

一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时，我们采用了模块化和事件驱动的架构思想，将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域，并通过消息总线实现各组件的

LLM教程·2025-02-16 22:51

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