卷积图解法第5页

YOLO11涨点优化：特征融合创新 | 多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少

能够显著提升不同尺度和小目标的识别率如何引入到YOLO11：1)替代原始的Concat；改进结构图如下：《YOLOv11魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改

AI小怪兽·2025-01-28 19:08

SalFAU-Net:显著性目标检测的显著性融合注意U-Net

基于全卷积网络（FCN）的方法在过去几十年里在视觉显著性检测方面

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

人脸识别的经典深度学习方法

人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3

明初啥都能学会·2025-01-28 18:29

CT-Mamba:一种用于低剂量CT降噪的混合卷积状态空间模型论文解读

论文：CT-Mamba:AHybridConvolutionalStateSpaceModelforLow-DoseCTDenoising代码：zy2219105/CT-Mamba，作者称将会在论文正式发表后提供。本文参考了该网站，其对CT-Mamba提供了更详细的描述：https://www.aimodels.fyi/papers/arxiv/ct-mamba-hybrid-convolutio

ZcZc__1·2025-01-28 17:52

基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备

因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R

2025年数学建模美赛·2025-01-28 16:15

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。

2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

动手学深度学习-卷积神经网络-3填充和步幅

目录填充步幅小结在上一节的例子（下图）中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维数为2×2。

像污秽一样·2025-01-28 00:49

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子

·2025-01-27 22:46

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

在生物信息学中的应用1.背景介绍2.核心概念与联系2.1人工智能（AI）2.2机器学习（ML）2.3深度学习（DL）2.4生物信息学2.5应用领域3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1卷积神经网络

AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

计算机视觉目标检测-DETR网络

DETR使用卷积神经网络提取图像特征，并将其通过位置编码转换为输入序列，送入Tra

next_travel·2025-01-27 06:47

【TCN回归预测】蜣螂算法优化时间卷积神经网络DBO-TCN负荷数据回归预测【含Matlab源码 6222期】

欢迎来到海神之光博客之家✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页：海神之光代码获取方式：海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭：行百里者，半于九十。更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击①Matlab神经网络预测与分类（进阶版）②付费专栏Matlab智能算法神经网络预

Matlab领域·2025-01-26 18:23

【CNN回归预测】蜣螂算法优化卷积神经网络DBO-CNN风电数据预测（多输入单输出）【含Matlab源码 5289期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-01-26 17:12

QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码

效果模型描述QRCNN-BiLSTM卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络分位数回归区间预测附Matlab完整源码QRCNN-BiLSTM（QuantileRegressionConvolutionalNeuralNetwork-BidirectionalLongShort-TermMemory

天天酷科研·2025-01-26 17:41

目标检测算法以及常用库概述

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程

YOLO大师·2025-01-26 16:36

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络

矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取

的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积

格图素书·2025-01-26 10:26

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜由参数共享引出的特征图｜08

FeatureMap是卷积操作的核心产物，而卷积操作的高效性正是由参数共享带来的。下面我们详细看一下FeatureMap和ParameterSharing之间的关系：1.什么是FeatureMap？

漂亮_大男孩·2025-01-26 02:46

细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现

基本原理DEAB模型的基本原理是通过细节增强卷积（DEConv）和内容引导注意力（CGA）机制的协同工作来实现细节增强注意力功能。

清风AI·2025-01-25 23:47

PointNet++改进策略：模块改进 | OA-CNNs | ，全自适应3D稀疏卷积神经网络（OA-CNNs），超越基于Transformer的模型，同时显著降低计算和内存成本

目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积（ARConv）网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目：

我是瓦力·2025-01-25 12:59

计算机视觉：卷积核

本文重点卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中，卷积核是网络的核心组件之一。

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件

1、为什么卷积核一般都是奇数？2、由哪些层组成了基本的卷积神经网络，作用分别是什么？3、卷积层和池化层有什么区别？4、什么是端到端学习end-to-end？1、为什么卷积核一般都是奇数？

沉睡的小卡比兽·2025-01-25 11:52

InceptionV1实现猴痘病识别案例

本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者：K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元，提出了卷积层的并行结构，实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题

小叮当爱咖啡·2025-01-25 11:19

【深度学习】常见模型-卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）

卷积神经网络（CNN）概念简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构（如图像、语音）的深度学习模型。

IT古董·2025-01-25 10:08

经典卷积网络算法-VGG16

目录前言TensorFlow2.x中的tf.keras.applications使用示例主要参数迁移学习TensorFlow2.x的优势VGG16前置理解：全连接池化层具体作用与1x1池化的区别使用场景示例与1x1池化的对比总结VGG16的原始结构全局平均池化层在VGG16中的应用1.替代全连接层2.优势修改后的VGG16结构示例修改后的模型结构对比原始VGG16和修改后的模型使用场景总结前言ti

終不似少年遊*·2025-01-25 03:47

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试

CNN+LSTM+AM研究方向初尝试简单介绍CNNCNN的基本结构卷积层（ConvolutionalLayer）：该层通过卷积操作提取输入数据的特征。

qzhqbb·2025-01-25 01:32

# AI计算模式神经网络模型深度神经网络多层感知机卷积神经网络循环神经网络长短期记忆网络图像识别、语音识别、自然语言轻量化模型和模型压缩大模型分布式并行

AI计算模式AI技术发展至今，主流的模型是深度神经网络模型。近20年来，神经网络模型经过多样化的发展，模型总体变得越来越复杂和庞大，对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构，降低模型的参数量，但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高，模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理，如今需要使用GPU、TPU等设备，并通过分布式并行的

EwenWanW·2025-01-24 16:59

深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】

目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器（MLP）示例：2.前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks,FFNN）2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络

猿享天开·2025-01-24 16:52

【揭秘】图像算法工程师岗位如何进入？

常见的任务包括：图像分类：使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类，常见算法如ResNet、VGG。目标检测：在图像中定位并标注物体

认识祂·2025-01-23 18:04

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜局部链接是什么？｜06

如是我闻：局部连接（LocalConnectivity），是卷积神经网络（CNN）中的一个关键特性。什么是局部连接（LocalConnectivity）？

漂亮_大男孩·2025-01-23 16:50

深度学习模型开发文档

深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估

Ares代码行者·2025-01-22 20:47

联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor

具体来说，梯度的类型和形状取决于模型的结构（例如，卷积神经网络、全连接网络等），以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。

wzx_Eleven·2025-01-22 18:33

conv2former模型详解及代码复现

模型背景在Conv2Former模型提出之前，视觉识别领域的研究主要集中在两个方向：传统卷积神经网络（ConvNets）新兴的视觉Transformer（ViTs）ConvNets通过堆叠基本模块和采用金字塔结构取得了显著进展

清风AI·2025-01-22 17:26

DCGAN - 深度卷积生成对抗网络：基于卷积神经网络的GAN

深度卷积生成对抗网络（DCGAN，DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork）是生成对抗网络（GAN）的一种扩展，它通过使用卷积神经网络（CNN）来实现生成器和判别器的构建

池央·2025-01-22 11:02

24/11/4 算法笔记蛇形卷积

蛇形卷积（SnakeConvolution）是一种新型的卷积操作，它旨在提高对细长和弯曲的管状结构的特征提取能力。

青椒大仙KI11·2025-01-22 11:30

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

我们表明，这样的网络可以从很少的图像进行端到端训练，并且在ISBI挑战中优于先前的最佳方法（滑动窗口卷积网络）,用于分割电子显微堆栈中的神经元结构。使用在透射光显微

城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

SingleShotMultiBoxDetector）摘要Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD（SingleShotMultiBoxDetector），这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型

L-含光承影·2025-01-22 10:52

【深度学习】Pytorch：在 ResNet 中加入注意力机制

在卷积神经网络中，加入注意力机制能够有效增强特征提取能力，减少冗余信息的干扰，尤其在处理复杂图像时，能够提升网络的表现。在本教程中，我

T0uken·2025-01-22 07:03

时间序列预测综述

文章目录非周期时间序列预测1.转化为监督学习数据集，使用xgboot/LSTM模型/时间卷积网络/seq2seq(attention_based_model)2.Facebook-prophet，类似于

Super_Whw·2025-01-22 05:48

【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头，解决传统目标检测器中非极大值抑制（NMS）所带来的速度和准确性之间的平衡问题

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要

YOLO大师·2025-01-22 05:14

卷积调制空间自注意力SPATIALatt模型详解及代码复现

背景与意义SPATIALaTT模型的提出源于对自注意力机制和卷积神经网络（CNN）的深入研究。在计算机视觉领域，CNN长期占据主导地位，而自注意力机制的引入为视觉任务带来了新的思路。

清风AI·2025-01-22 03:32

深度学习理论基础（七）Transformer编码器和解码器

深度学习理论基础（一）Python及Torch基础篇深度学习理论基础（二）深度神经网络DNN深度学习理论基础（三）封装数据集及手写数字识别深度学习理论基础（四）Parser命令行参数模块深度学习理论基础（五）卷积神经网络

小仇学长·2025-01-22 01:48

深度学习学习笔记（第30周）

UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络，其特点是采用了U型网络结构，因此称为UNet。

qq_51339898·2025-01-21 21:18

中科曙光C/C++研发工程师二面

自我介绍；针对项目：CNN模型、损失函数、评价指标、改进方向、计算加速；CNN模型CNN，即卷积神经网络，是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型。

TrustZone_·2025-01-21 16:31

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要一种卷积神经网络（ConvNet）的通用构建模块，以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。

挂科边缘·2025-01-20 23:49

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-20 22:47

021：为什么是卷积呢？

卷积算法非常重要，但是为什么是卷积呢?在进一步学习之前，先看一看神经网络(或者叫一个AI模型)是如何完成一张图片的推理的。

董董灿是个攻城狮·2025-01-20 22:13

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术

郎轶诺·2025-01-20 20:55

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等