卷积学习之路第7页

【机器学习 & 深度学习】开发工具Anaconda的安装与使用

机器学习python实战：用python带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络学习笔记【Python基础

为梦而生~·2024-02-10 01:47

自然环境下，4种水稻叶片病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在98.6%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

1.数据集介绍：自然环境下，4种水稻叶片病虫害数据集Bacterialblight（白叶枯病）共1548张，Blast（稻瘟病）共1440张，BrownSpot（褐斑病）共1600张，Tungro(水稻東格魯桿狀病毒)共1308张。自然环境下，水稻叶片病虫害数据集。2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种水稻叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下Bacterialblight（白叶

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

4种玉米叶病虫害数据集，并使用深度卷积网络对其识别，准确率在99.06%以上（python代码，带有数据集，可以直接运行，带有GUI界面，对代码感兴趣可以私信，为本人创作）

1.数据集介绍：Blight(枯萎病),1145张照片Common_Rust（1306张照片）Gray_Leaf_Spot（574张照片）Healthy（1162张照片）2.文件夹说明：2.1.data文件夹装的是4种玉米叶片病虫害原始数据集打开data文件夹后，如下2.2.picture文件装的是，运行hf.py文件后，将data文件夹的四种原始数据，随机打乱分成训练集和测试集：2.3.mode

深度学习的奋斗者·2024-02-09 22:25

毕业设计-基于深度学习的脐橙病虫害识别算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、脐橙病虫害检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2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,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的

Krin_IT·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习的猕猴桃叶片病虫害识别系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

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2.2模型训练环境搭建三、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·2024-02-09 22:23

毕业设计-基于深度学习玉米叶病虫害识别系统 YOLO python 机器学习目标检测人工智能算法

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算法三、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·2024-02-09 22:52

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

目录加载相机和预训练网络对相机快照进行分类连续对相机图像进行分类显示排名靠前的预测值连续分类图像并显示排名靠前的预测值另请参阅此示例说明如何使用预训练的深度卷积神经网络GoogLeNet实时对来自网络摄像头的图像进行分类

jk_101·2024-02-09 20:30

CT重建平行射线滤波反投影

文章目录直接反投影投影与Radon变换滤波反投影法(FBP)傅里叶切片定理平行射线下的滤波反投影重建卷积与傅里叶反变换直接反投影该方法是沿着射线来的方向把一维信号反投影回去，可以想象成把投影穿过图像区域反

73826669·2024-02-09 18:09

3DCaricShop: A Dataset and A Baseline Method for Single-view 3D Caricature Face Reconstruction

3.13DCaricShop数据集3.2提出的baseline方法进行三维重建3.2.1概述3.2.2流程1.参数化建模（PCA）2.隐式三维重建3.3D关键点预测4.关键点引导的模型匹配3.2.3VC-GCN（视图协同图卷积网络

理想很丰满，现实很骨感·2024-02-09 18:07

《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记

的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移（水平或是垂直方向运动）在经过pooling操作（pooling不具有平移不变性）带来结果相差很大的问题（特别针对小目标），而且FPN带来的性能提升会在使用较多卷积层之后逐渐被稀释

m_buddy·2024-02-09 18:37

学习之路第七章

第七章突然凡超越感觉自己的身体里一阵燥热，也不知道为什么，突然在自己当时带戒指的左手上泛出金光好像有什么东西要出来，感觉自己的左手，仿佛跟没了一样，之前的燥热感也没有了，任何知觉都没了，右手碰碰没感觉没感觉，然后他又用他的右手使劲拽，还是没感觉，此时凡超越心中已经有一万头草泥马奔腾而过。自己这上辈子是造了什么孽呢？自己啥都没干呢，这左手咋回事？况且他还得用左手写字，右手还不会写字是有点尴尬！。额，

游走于幽暗之中的神明吞噬之王·2024-02-09 16:32

加入妈妈不烦，拥有不凡人生

从去年开始成为某读书会会员，进入他们社群开始，我开启了真正的线上付费学习之路。

静静的谷堆里看星星·2024-02-09 14:34

YOLOv5独家原创改进：大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets，稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集

AI小怪兽·2024-02-09 11:17

MATLAB环境下基于深层小波时间散射网络的ECG信号分类

小波时间散射网络的结构类似于深度卷积神经网络，不同的是其滤波器是预先确定好的小波滤波器，小波滤波器的参数不需要通过训练样本学习得到，因此其网络是非反馈式的。

哥廷根数学学派·2024-02-09 09:17

《财富自由之路》21-22

说起来自己的英语学习，应该是复刻了绝大多数国人的学习之路。

徐莉臻·2024-02-09 09:37

实例分割论文阅读之：FCN：《Fully Convolutional Networks for Semantica Segmentation》

papers/Long_Fully_Convolutional_Networks_2015_CVPR_paper.pdf代码链接：https://github.com/pytorch/vision摘要卷积网络是强大的视觉模型

交换喜悲·2024-02-09 09:44

基于BatchNorm的模型剪枝【详解+代码】

论文题目：LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming卷积后能得到多个特征图，这些图一定都重要吗？

全息数据·2024-02-09 08:05

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM回归预测，多变量输入模型，matlab代码，要求2019及以上版本。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_test=xlsread('data','te

智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

基于卷积神经网络-最小二乘支持向量机CNN-LSSVM分类预测，CNN-LSSVM多特征输入模型。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matl

%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=length(unique(res(:,end)));%类别数（Excel最后一列放类别）num_dim=size(res,2)-1;%特征维度num_res=size(res,1);%样

智能算法及其模型预测·2024-02-09 07:12

OpenGL ES学习之路(3.1) 着色器渲染过程、渲染方式、FrameBuffer与RenderBuffer

着色器渲染过程在渲染过程中，必须存储2种着⾊器，分别是顶点着⾊器、片元着⾊器。顶点着⾊器是第⼀个着色器、⽚元着⾊器是最后⼀个。顶点着⾊器中处理顶点、片元着⾊器处理像素点颜色。渲染流程图image.png1.创建顶点2.然后通过顶点着色器渲染3.连接信息条，通过各个顶点连接成几何图形4.光栅化：其实是确定像素点在屏幕上绘制的位置，然后这些片段由片元着色器处理（输入给片元着色器）5.光栅化阶段生成每个

velue·2024-02-09 06:43

前端学习之路(6) npm详解

npm是什么？npm（nodepackagemanager）：node.js的包管理器，用于node插件管理（包括安装、卸载、管理依赖等），npm是随同node.js一起安装的包管理工具，能解决node.js代码部署上的很多问题，常见的使用场景有以下几种：允许用户从npm服务器下载别人编写的第三方包到本地使用。允许用户从npm服务器下载并安装别人编写的命令行程序到本地使用。允许用户将自己编写的包或

星如雨ｸﾞｯ!(๑•̀ㅂ•́)و✧·2024-02-09 05:56

re:从0开始的CSS学习之路 8. 浏览器默认样式

1.默认样式浏览器会有一个默认样式，body标签会有自带一个8px的margin属性。在布局的时候通常不想要浏览器的默认样式，因此可以先清除一下浏览器提供的默认样式示例如下：Browserdefaultstyle.box1{width:200px;height:200px;background-color:#c7decc;}*{margin:0;/*padding:0;*/}注：padding其实

扶摇|·2024-02-09 04:50

re:从0开始的CSS学习之路 7. 盒子模型

1.盒子模型盒子模型（boxmodel）：可以把HTML中所有的元素都理解成盒子，用于装内容的容器目的就是为了将HTML文档中的内容进行归纳整理，方便管理，从而达到布局的效果内容区content边框border内边距padding外边距margin1.内容区content元素中所有的子元素和文本等都在内容区中排列内容区的大小使用width和height属性设置width设置内容区的宽度height

扶摇|·2024-02-09 04:20

【论文+代码】ZS-N2N实现小样本零网络图像去噪

该方法使用两个固定的内核对噪声图像进行卷积，以创建一对降采样的图像。然后用一致性损失训练一个简单的2层CNN，将一个下采样的图像映

小Z的科研日常·2024-02-09 04:42

使用深度学习对视频进行分类

目录加载预训练卷积网络加载数据将帧转换为特征向量准备训练数据创建LSTM网络指定训练选项训练LSTM网络组合视频分类网络使用新数据进行分类辅助函数此示例说明如何通过将预训练图像分类模型和LSTM网络相结合来创建视频分类网络

jk_101·2024-02-09 03:03

论文阅读笔记 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking

论文阅读笔记RPT:LearningPointSetRepresentationforSiameseVisualTracking综合了可形变卷积、RepPoints检测、多层级卷积特征等思想论文地址代码地址现有跟踪方法中存在的问题现有的跟踪方法往往采用矩形框或四边形来表示目标的状态

faverr·2024-02-09 03:38

报复性摆烂

学习之路真的太累太艰难了，本来上班就够辛苦了，这马上就到考试时间了，心理压力也挺大。哎，既希望快点到，又希望不要到来。下午上班编辑退款申请单时，又没用脑子，没思考如何排版更好。

小朱配奇·2024-02-09 03:10

OpenCV-Python图像模糊处理

其实我们平时在深度学习中所说的卷积操作，在opencv中也可以进行，或者说是类似操作。那么它是什么操作呢？它就是图像的模糊（滤波）处理。

Youth_Hong·2024-02-09 01:32

k8s学习之路 | Day14 有关 k8s 弃用 Docker

文章目录DockerEngine架构容器运行时containerdk8s中的kubelet架构为何放弃使用DockerEngine一直想搞清楚关于“k8s弃用docker这件事情”，所以才有了这篇学习记录官方有关这类话题的文章链接：https://kubernetes.io/zh-cn/blog/2020/12/02/dont-panic-kubernetes-and-docker/https:/

小鲸鱼大梦想·2024-02-08 19:00

re:从0开始的CSS学习之路 3. CSS三大特性

0.写在前面很多的学习其实并不知道在学什么，学一个新东西学着学着就变成了抄代码，背概念。把看视频学习变成了一个赶进度的任务，到头来只学到了一些皮毛。文章目录0.写在前面1.CSS三大特性——层叠性2.CSS三大特性——优先级3.CSS三大特性——继承性1.CSS三大特性——层叠性层叠性：相同选择器（同等权重）对同一个元素设置样式时不冲突的样式：样式都生效冲突的样式：会根据“就近原则”，书写位置接近

扶摇|·2024-02-08 16:17

re:从0开始的CSS学习之路 4. 长度单位

1.长度单位像素px：一个像素就是屏幕中一个不可分割的点。我们应用的屏幕实际上是由一个个的像素点构成的。不同显示器的像素点大小也不同，在屏幕尺寸相同的情况下，像素越小，显示效果越清晰。大部分浏览器默认字体大小是16px百分比%：相对于父元素相同样式大小的百分比进行计算优点：当父元素大小发生变化时，子元素的大小也会按比例进行调整相对于字体大小单位em：相对于当前元素字体大小进行计算1em=当前字体大

扶摇|·2024-02-08 16:17

re:从0开始的CSS学习之路 5. 颜色单位

0.写在前面没想到在CSS里也要再次了解这些颜色单位，感觉回到了大二的数字图像处理，可惜现在已经大四了，感觉并没有学会什么AI的东西1.颜色单位预定义颜色名：HTML和CSS规定了147种颜色名。例如：redyellowgreenblueRGB颜色值rgb(red,green,blue)：括号中每个参数代表对应颜色的浓度浓度值是0-255之间的整数，0表示无浓度，255表示最大浓度也可以使用百分比

扶摇|·2024-02-08 16:15

re:从0开始的CSS学习之路 6. 字体相关属性

扶摇|·2024-02-08 16:45

刘知远LLM——神经网络基础

Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。

李日音·2024-02-08 15:43

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA要做的事三、C++CUDA具体实现3.1新建.cu文件并填好框架3.2C++实现各网络层3.0CUDA编程核心思路3.1卷积层

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

如何开始深度学习，从实践开始

深入研究神经网络及其架构，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。探索流行的深度学

skywalk8163·2024-02-08 11:46

遇见性格色彩。

但对此并没有多大感受，当我接触到性格色彩，开启了我的学习之路时，我才深刻的体会到这句话。过去的我，自卑，悲观。那时候日子过的格外难过。原来我才知道那

L_lei·2024-02-08 09:42

深度学习(15)--PyTorch构建卷积神经网络

目录一.PyTorch构建卷积神经网络(CNN)详细流程二.graphviz+torchviz使PyTorch网络可视化2.1.可视化经典网络vgg162.2.可视化自己定义的网络一.PyTorch构建卷积神经网络

GodFishhh·2024-02-08 09:32

TensorFlow 的基本概念和使用场景

TensorFlow支持多种类型的操作，包括张量运算、矩阵运算、卷积运算、循环运算等。TensorFlow提供了一个灵活而强大的API，可以轻松地定义和训练各种类型的神经网络模型。

Flying_Fish_roe·2024-02-08 09:52

黑云压城

狂风大作，卷积着乌云。雨，被风刮成了一层一层的。雨势很大，犹如瓢泼。雨点打击在窗户上，好像要把玻璃打碎似的。隔着窗户，静静地望向窗外，整个世界一下子变得安静下来。除了雨声，还是雨声。

煮的粥·2024-02-08 08:53

OpenCV-32 膨胀操作

膨胀是与腐蚀相反的操作，基本原理是只要保证卷积核的锚点是非0值，周边无论是0还是非0值，都变为0。

一道秘制的小菜·2024-02-08 08:34

川鹤思想日记20190427:

感同身受的体验，换位思考一下，如果在孩子、爱人、他人有情绪时，我们更应该给予爱与包容，因为我们已经走在学习之路很久了。只有爱增加了，一切才会越来越好[爱心][爱心][爱心]

张孙川鹤·2024-02-08 07:03

CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型

CRNN：用于识别图中文本的深度学习模型CRNN介绍：用于识别图中文本的深度学习模型CRNN的结构组成部分工作原理CRNN结构分析卷积层（ConvolutionalLayers）递归层（RecurrentLayers

kadog·2024-02-08 07:50

1、卷积分类器

简介卷积分类器训练分类器示例-训练一个卷积分类器步骤1-加载数据步骤2-定义预训练基步骤3-附加头步骤4-训练结论欢迎来到计算机视觉！你是否曾经想过教一台计算机去看？在这门课程中，这正是你将要做的！

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:53

2、卷积和ReLU激活函数

python了解集合网络如何创建具有卷积层的特性。

AI算法蒋同学·2024-02-08 06:51

MogaNet：高效的多阶门控聚合网络

AI浩·2024-02-08 04:27

Vision Transformer（VIT）

ViT在许多计算机视觉任务中取得了与传统卷积神经网络相当的

宫本文藏·2024-02-08 03:09

SIMD学习笔记2：高斯卷积计算优化

https://github.com/gredx/simd-parallel-convhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/419806079https://www.cnblogs.com/Imageshop/p/9069650.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/308004749https://zhuanlan.zhihu.com/p/8369

蜉蝣之翼❉·2024-02-08 03:07

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展

【前沿技术杂谈：深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络（CNN

jcfszxc·2024-02-08 02:48

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