卷积图解法

PyTorch中不同学习率设置

为什么要对不同卷积层设置不同的学习率？
YHFHing·2024-01-10 10:07

李沐之卷积层

目录1.从全连接到卷积2.卷积层3.代码4.部分函数1.从全连接到卷积如果一个系统输入是不稳定的，而输出是稳定的，我们就可以用卷积求系统的存量。
sendmeasong_ying·2024-01-10 06:21

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。
automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

AI量化策略 篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests
李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

EI级 | Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测

EI级|Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测目录EI级|Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-10 04:05

卷积神经网络全过程

作为计算机视觉中最重要的部分卷积神经网络，从输入到输出做一个全方面的梳理。
meteor,across T sky·2024-01-10 04:31

TORCH02-04:Torch两种实现方式与框架结构说明

是一个比较简单的框架，在自动求导与静态图方面比较有特色，但整个框架在软件设计层面是简捷方便的，本主题就是用两种方式实现深度网络，强化对框架封装的理解；本主题主要内容包含：  1.全链接深度网络实现  2.卷积深度神经网络实现
杨强AT南京·2024-01-10 04:13

第2章 大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

从传统的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环
OpenChat·2024-01-10 02:29

关于CNN卷积神经网络与Conv2D标准卷积的重要概念

一、参考资料深入解读卷积网络的工作原理（附实现代码）深入解读反卷积网络（附实现代码）WaveletU-net进行微光图像处理卷积知识点CNN网络的设计论：NASvsHandcraft二、卷积神经网络(CNN
花花少年·2024-01-10 01:16

深入浅出理解Dilated Convolution(空洞卷积，膨胀卷积)

Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutions图片素材来源：Convolutionarithmetic理解DilationconvolutionDilatedConvolution——空洞卷积
花花少年·2024-01-10 01:42

nn网络层-卷积层

一、1d/2d/3dConvolution卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种模式，某种特征。
-恰饭第一名-·2024-01-10 00:04

竞赛保研 基于深度学习的动物识别 - 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·2024-01-09 20:08

Transformer论文--Attention Is All You Need

原文链接：AttentionisAllyouNeed文章概述目前主要的序列传导模型基于复杂的循环或卷积神经网络，包括encoderandadecoder。
pepsi_w·2024-01-09 20:37

Attention Is All You Need (Transformer 原文)

Transformer系列经典论文最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要主要的序列转导模型基于复杂的循环或卷积神经网络
Y蓝田大海·2024-01-09 20:36

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状
完美屁桃·2024-01-09 20:05

图像分类任务的可视化脚本，生成类别json字典文件

如这篇文章中：CNN卷积神经网络对染色血液细胞分类(blood-cells)在分类任务中，必定经历过图像预处理，缩放啊、随即裁剪啊之类的，可视化效果不太明显本章将从数据角度出发，直接根据数据目录将图像可视化
听风吹等浪起·2024-01-09 19:46

【****君正T40XP规格参数****】

256KBL2CacheSIMD512指令集三、MCU:内置600MHzRISC-V协处理器四、Memory:两种DDR封装模式：SIP内置DDR、外置DDR支持外置DDR2／DDR3／DDR3L，最大容量支持2GB五、AIE:NNA卷积加速硬件单元典型
Chat_zhanggong345·2024-01-09 18:08

为什么我们对图像使用卷积而不仅仅是FC层？

首先，卷积保存、编码和实际使用来自图像的空间信息。如果我们只使用FC层，我们将没有相对的空间信息。其次，卷积神经网络(CNNs)具有部分内建的平移不变性，因为每个卷积核充当其自身的滤波器/特征检测器。
城市中迷途小书童·2024-01-09 16:33

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

1.算法原理：深度学习图像分类利用卷积神经网络（CNN）作为模型的核心。CNN具有多层卷积和池化层，能够自动发现图像中的特征。
从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

经典卷积神经网络简介之【AlexNet】

论文中转：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks1AlexNet简介自LeNet-5在1998年提出以后，时隔14年，AlexNet横空问世，在2012年ImageNet竞赛中以冠军的成绩笑傲群雄，也就是从那时起，更多更优秀的网络被相继提出。论文第一作者是来自多伦多大学的AlexKrizhevsky，因此网络称为AlexN
Lurker_0·2024-01-09 13:41

基于tensorflow CNN的花卉识别系统

用户可以上传一张花卉图片，系统通过使用卷积神经网络（CNN）模型，自动识别出该花卉的品种。
沐知全栈开发·2024-01-09 12:12

海街の日記|倒映在海里的绚烂烟火

图片发自App夏日午后，蝉鸣依旧响亮，浓云时而卷积时而飘散，慵懒的夏日穿着吊带裙窝在沙发椅上打开《海街日记》，周围的空气都变得宁静而温柔。
早安sa小姐·2024-01-09 12:30

六、计算机视觉相关内容

翻转和裁剪1.1.2变换颜色1.1.3结合多种图像增广方法二、微调2.1微调的步骤2.2具体案例三、目标检测和边界框3.1边界框四、锚框五、多尺度目标检测六、目标检测数据集七、单发多框检测(SSD)八、区域卷积神经网络
穆_清·2024-01-09 12:59

五、卷积神经网络

文章目录前言一、图像卷积1.1不变性1.2互相关运算1.3卷积层1.4互相关和卷积1.5特征映射和感受野二、填充和步幅2.1填充2.2步幅三、多输入多输出通道3.1多输入通道3.2多输出通道3.31×1
穆_清·2024-01-09 12:29

图像匹配几种常见算法与实践

和2D卷积一样，它也是用模板图像在输入图像（大图）上滑动，并在
霍格沃兹测试开发学社·2024-01-09 11:36

yolov1， yolo v2 和yolo v3系列分析

其网络架构如下：（24个卷积层和两个全连接层，注意最后一个全连接层
AI小白龙*·2024-01-09 11:17

互联网加竞赛 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖
Mr.D学长·2024-01-09 09:20

基于YOLOv6开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv7开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:52

基于YOLOv3开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv4开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv5全系列参数模型【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:22

基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】开发构建道路交通场景下CCTSDB2021交通标识检测识别系统

卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了突破性进展，在交通标志分类方面取得了巨大的成功。
Together_CZ·2024-01-09 09:49

卷积神经网络|猫狗分类系列--导入kaggle猫狗数据集

解决任何真实问题的重要一步是获取数据，Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将从https://www.kaggle.com/competitions/dogs-vs-cats/data下载猫狗数据集，并对其进行一定的操作，以正确的导入到我们的计算机，为接下来的模型训练做准备。数据集（带有标号的）包含25000张图片，猫狗各一半，图片格式如下：类别.序号.jpg，比如cat.1.jpg
霜溪·2024-01-09 09:40

卷积神经网络|迁移学习-猫狗分类完整代码实现

还记得这篇文章吗？迁移学习|代码实现在这篇文章中，我们知道了在构建模型时，可以借助一些非常有名的模型，这些模型在ImageNet数据集上早已经得到了检验。同时torchvision模块也提供了预训练好的模型。我们只需稍作修改，便可运用到自己的实际任务中！我们仍然按照这个步骤开始我们的模型的训练准备一个可迭代的数据集定义一个神经网络将数据集输入到神经网络进行处理计算损失通过梯度下降算法更新参数imp
霜溪·2024-01-09 09:10

人脸表情识别从 0 到部署，猜猜『轮到你了』的微笑狼人到底是谁！

更多内容请关注『机器视觉CV』公众号，提供免费GPU本文实现了从项目调研、数据收集、数据预处理、深度卷积神经网络训练再到服务器部署，实现了一个人脸表情识别的小项目，非常适合一直在学习，但是找不到合适的练手项目的同学
机器视觉CV·2024-01-09 09:38

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p4GoogLeNet网络

《pytorch图像分类》p4GoogLeNet网络详解一、GoogLeNet网络中的亮点1.inception结构2.使用1×1的卷积核进行降维及映射处理3.GoogLeNet辅助分类器4.模型参数二
失舵之舟-·2024-01-09 09:33

科技云报道：“存算一体”是大模型AI芯片的破局关键？

第一次发生在2012年10月，卷积神经网络（CNN）算法凭借比人眼识别更低的错误率，打开了计算机视觉的应用盛世。
科技云报道·2024-01-09 08:46

【python】神经网络

构建神经网络的典型流程1.定义一个拥有可学习参数的神经网络2.遍历训练数据集3.处理输入数据使其流经神经网络4.计算损失值5.将网络参数的梯度进行反向传播6.以一定的规则更新网络的权重卷积神经网络（pytorch
岩塘·2024-01-09 08:43

pytorch09：可视化工具-TensorBoard，实现卷积核和特征图可视化

4.1SummaryWriter4.2add_scalar()4.3add_scalars()4.4add_histogram()4.4.1实际项目开发使用4.5add_image()4.6torchvision.utils.make_grid4.7卷积核和特征图可
慕溪同学·2024-01-09 06:25

【已解决】Pytorch RuntimeError: expected scalar type Double but found Float

本文作者：slience_me文章目录项目场景：问题描述原因分析：解决方案：项目场景：在训练模型时候，将数据集输入到网络中去，在执行卷积nn.conv1d()的时候，报出此错误问题描述报错堆栈信息Traceback
slience_me·2024-01-09 06:21

如何使用 YOLOv8 做对象检测

卷积神经网络对于此类任务有着非常好的性能和质量。
guohuang·2024-01-09 02:22

感受野的简单理解

只是觉得太容易理解，先记为敬感受野：感受野是一个神经元对原始图像的连接通常说：第几层对输入数据（即原始图像）的感受野这是我见过最通俗的语言叙述了，下面通过图片来理解1、第一次卷积运算原始图像的大小为10x10
青吟乐·2024-01-09 01:25

mobileNet

轻量化放弃pooling直接采用stride=2进行卷积运算4、创新点1：depthwiseseparableconvolutionsimage.png标准卷积：图（a）：特点是卷积
寒寒_21b7·2024-01-09 01:55

一句话总结卷积神经网络

一句话总结卷积神经网络核心：一个共享权重的多层复合函数。卷积神经网络在本质上也是一个多层复合函数，但和普通神经网络不同的是它的某些权重参数是共享的，另外一个特点是它使用了池化层。
城市中迷途小书童·2024-01-09 00:48

毕业设计：基于深度学习的人脸识别考勤签到系统 人工智能 python CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1人脸识别算法1.2卷积神经网络二、数据集三、实验及结果分析3.1实验环境搭建3.2模型训练最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备
Krin_IT·2024-01-08 20:55

毕业设计选题：基于深度学习狗狗品种识别系统 人工智能 机器学习 python 目标检测

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2YOLOv5模型三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光
Krin_IT·2024-01-08 20:24

高斯卷积的原理及实现（python）

高斯卷积的算法流程：①对图像进行zeropadding②根据高斯滤波器的核大小和标准差大小实现高斯滤波器③使用高斯滤波器对图像进行滤波（相乘再相加）④输出高斯滤波后的图像高斯卷积核公式：ux,uy表示中心坐标
资料加载中·2024-01-08 20:44

PyTorch 中的批量规范化

中批量规范化的一些关键知识点：1.nn.BatchNorm1d和nn.BatchNorm2d:2.PyTorch提供了nn.BatchNorm1d用于在全连接层后应用批量规范化，以及nn.BatchNorm2d用于在卷积层后应用批量规范化
不做梵高417·2024-01-08 19:24

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多输入分类(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分代码展示：四、完整代码+数据下载：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络
神经网络与数学建模·2024-01-08 18:20
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