卷积最小二乘支持向量机

自动驾驶多传感器融合学习笔记

相机端采用BEV算法生成BEV特征，如bevformer、LSSLIDAR端用3D卷积提取BEV特征，与相机端特征co
AI视觉网奇·2023-12-18 18:42

基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码

转载自：http://blog.csdn.net/walegahaha/article/details/51603040经典反向传播算法公式详细推导卷积神经网络(CNN)反向传播算法公式详细推导网上有很多关于
空山明月_Blog·2023-12-18 13:36

卷积神经网络的学习与实现

基于matlab的卷积神经网络(CNN)讲解及代码_matlab中如何查看cnn损失函数-CSDN博客可以看到与BP神经网络相比，卷积神经网络更加的复杂，这里将会以cnn作为学习案例。
赛亚超·2023-12-18 13:03

YOLOv5改进 | SPPF | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）

RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv5
Snu77·2023-12-18 13:08

YOLOv5改进 | 卷积篇 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SPD-Conv（空间深度转换卷积）技术。SPD-Conv是一种创新的空间编码技术，它通过更有效地处理图像数据来改善深度学习模型的表现。
Snu77·2023-12-18 13:05

多项式回归及过拟合欠拟合处理

线性回归的矩阵表达y=wx+bY=XWt损失函数误差平方和/残差平方和最小二乘法的作用可以使得损失值进行最小化，在损失值最小化的情况下求解出最优的权重系数W损失函数对W进行求导，且将一阶导数等于0.回归模型
浅笑_7cad·2023-12-18 12:52

岭回归算法

岭回归算法概述岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:29

线性回归算法

线性回归模型是相对简单的回归模型，对一个或多个自变量之间的线性关系进行建模，可用最小二乘法求模型函数。
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

计算机视觉（八）：CNN架构

这里看一下卷积的发展历史图。1LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeNet-5，开始的目的是用来识别数字的。从前往后介绍完整的结构组成，并计算相关输入和输出。
GeniusAng丶·2023-12-18 09:15

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

第一模块：包含一个卷积层与一个最大池化层，图像尺寸28->24->12，通道数1->6；第二模块：包含一个卷积层与一个
零澪灵·2023-12-18 09:41

每天五分钟计算机视觉：网络中的网络(NiN)

它们的特点是：先由卷积层构成的模块充分提取空间特征，然后再由全连接层构成的模块来输出分类结果。
幻风_huanfeng·2023-12-18 09:10

计算机视觉07：图像分类

在卷积之后做了
fafagege11520·2023-12-18 09:09

每天五分钟计算机视觉：谷歌的Inception模块的计算成本的问题

原始图片为28*28*192经过32个5*5的过滤操作，它的计算成本为：我们输出28*28*32个数字，对于输出的每个数字来说，你都需要执行5×5×192（5*5为卷积核的大小，192为通道的数量）次乘法运算
幻风_huanfeng·2023-12-18 09:05

深度学习之模型层

卷积层（Convolutional
千山万水人海中666·2023-12-18 09:27

30. 深度学习进阶 - 池化

上一节课，我们详细的学习了卷积的原理，在这个过程中给大家讲了一个比较重要的概念，叫做inputchannel，和outputchannel。
茶桁·2023-12-18 08:21

YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）

一、本文介绍本文给大家带来的CARAFE（Content-AwareReAssemblyofFEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。
Snu77·2023-12-18 08:21

卷积神经网络

文章目录一、卷积神经网络与传统网络的区别：1、区别2、整体架构2.1、卷积层2.2、只做一次卷积就可以了吗？
微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

Swin-Transformer 在图像识别中的应用

1.卷积神经网络简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取，最后通过全连接层将特征和分类个数进行映射。
听风吹等浪起·2023-12-18 07:23

pytorch 搭建GoogLeNet

辅助分类器2.搭建GoodLeNet网络3.训练部分4.预测部分5.训练过程1.介绍GoodLeNet网络中的亮点有：引入了Inception结构，在网络在横向上有深度，融合了不同尺度的特征信息使用了1*1的卷积核进行降维处理添加了两个辅助分类器帮助训练丢弃全连接层
听风吹等浪起·2023-12-18 07:22

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让，来使损失函数尽可能的小对于SVM来说，损失函数会做些修改，如右图所示，是一个分段函数，在>=1的时候，损失值直接为0，而1部分是一条线段，假设命名为。于是在逻辑回归的基础上，我们可以得到S
搁浅丶.·2023-12-18 07:05

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

相关文章K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法
IronmanJay·2023-12-18 06:47

机器学习之机器学习的分类

）：所有的经验E都是人工采集并输入计算机的-----1.1.1传统的监督学习（traditionalsupervisedlearning）：每一个训练数据都有对应的标签算法包括：-----------支持向量机
辣椒种子·2023-12-18 04:16

pytorch——支持向量机

1、任务要求针对已知类别的5张卧室照片(标签为+1)和5张森林照片(标签为-1)所对应的矩阵数据进行分类训练,得到训练集模型;再利用支持向量机对另外未知类别的5张卧室照片和5张森林照片数据进行测试分类(
努力编程的阿曼·2023-12-18 01:36

【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。
friklogff·2023-12-17 22:29

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解前言ResNeXt讲解分组卷积(GroupConverlution
牙牙要健康·2023-12-17 21:47

【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展

其中编码器部分利用卷积层和池化层逐步提取输入图像的特征，获取输入图像特征的潜
waski·2023-12-17 19:33

TransXNet：使用双动态令牌混合器学习全局和局部动态以实现视觉识别

文章目录摘要1、简介2、相关研究3、方法4、实验5、局限性6、结论摘要https://arxiv.org/pdf/2310.19380.pdf最近的研究将卷积与transformer相结合，以引入归纳偏置并提高泛化性能
AI浩·2023-12-17 18:45

最小二乘法拟合平面实现

原理：实现：/***@description:最小二乘法拟合平面*@paramcloud输入点云*/voidFitPlaneByLeastSquares(pcl::PointCloud::Ptr&cloud
给算法爸爸上香·2023-12-17 17:46

【手撕算法系列】BN

1,c,1,1代码classBatchNorm(nn.Module):def__init__(self,num_features,num_dims):#num_features：完全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:39

RT-DETR改进策略：AKConv即插即用，轻松涨点

摘要提出了一种算法，用于生成任意尺寸卷积核的初始采样坐标。
静静AI学堂·2023-12-17 16:03

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

YoloV5改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV5的有效涨点

D-Mixer通过分别在均匀分割的特征片段上应用有效的全局注意力模块和输入依赖的深度卷积，使网络具有强大的归纳偏差和扩大的有效感受野。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

RT-DETR改进策略：UniRepLKNet，大核卷积的最新成果，轻量高效的首选（全网首发）

论文：《UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet》https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets
静静AI学堂·2023-12-17 16:02

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:00

【计算机视觉】SIFT

在边缘提取的时候，用高斯一阶导对信号进行卷积，响应值最大的就是边界如果用高斯二阶导对信号进行卷积，0点就是边界点（二阶导等于0的点，对应一阶导的极值点）如果用高斯二阶导在不同的信号上进行卷积，当信号宽度与高斯滤波核匹配的时候
Patrick star`·2023-12-17 16:29

快速傅立叶卷积(FFC)

论文LaMa:Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutionshttps://github.com/advimman/lama1.Introduce解决图像绘制问题——缺失部分的真实填充——既需要“理解”自然图像的大尺度结构，又需要进行图像合成。通常的做法是在一个大型自动生成的数据集上训练绘画系统，这些数据集是通过随机屏蔽真实图
梅如你·2023-12-17 15:07

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测

GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步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1.Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention灰狼算法优化卷积门控循环单元融合自注意力机制多变量多步时间序列预测
机器学习之心·2023-12-17 15:03

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution3dLayer 网络设定

MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定convolution3dLayer属性设定三维卷积参数参数及初始化学习率和正则化三维网络层参考资料致谢
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习 | MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定

深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定目录深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定基本介绍参数描述网络创建学习总结参考资料基本介绍一维卷积层将滑动卷积滤波器应用于一维输入
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习入门（五）：经典网络Alexnet实现

介绍AlexNet是一个深度卷积神经网络架构，于2010年代初在深度学习重新引起人们关注时发挥了重要作用。它因在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中获胜而闻名。
一个很菜的小猪·2023-12-17 14:55

基于导数Zernike多项式拟合技术的干涉测量二维相位展开算法(原文翻译)

然后使用最小二乘法来估计拟合系数。因此，相位展开问题被简化为这些系数的计算。由于采用了全场运算，因此该方法快速有效。此外，该方法直接提供所需
知新_ROL·2023-12-17 14:26

分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】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·2023-12-17 12:55

2020-10-21对数方程的回归

02计算统计量03计算c,d值04另一种方法计算c,d值,,利用最小二乘法计算
孤独的坚果儿·2023-12-17 10:03

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

4.4自定义层深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。
蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

大创项目推荐 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-12-17 09:23

数字信号处理翻转课堂笔记7——循环移位与卷积&DFT的共轭对称性&频率域采样定理

数字信号处理第七次翻转课堂FlippedClassroom7ofDSP对应教材：《数字信号处理（第五版）》西安电子科技大学出版社，高西全、丁玉美著一、要点1、循环移位性质；2、循环卷积定理（重点）；3、
暗然而日章·2023-12-17 08:28

CGAL 使用PCA计算点云法向量

pca_estimate_normals(PointRange&points,unsignedintk,constNamedParameters&np=parameters::default_values())  通过最近邻平面上的线性最小二乘拟合估计点范围的法
点云侠·2023-12-17 08:08

【论文精读】MAKE-A-VIDEO:TEXT-TO-VIDEO GENERATION WITHOUT TEXT-VIDEO DATA

TEXT-TO-VIDEOGENERATIONWITHOUTTEXT-VIDEODATA数据集Abstract1、Introduction2、Methodpipeline（1）Text-to-imageModel（2）SpatiotemporalLayers（3）伪3D卷积层
_企鹅_·2023-12-17 08:07

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2

定义神经网络的结构的可视化说明大家可以去找下tensorflow2.x,或者tensorflow1.x的指南，哪里有详细的说明，可以跟着例子跑一下程序，然后调一下，就知道怎么使特征可视化了首先上代码例子，这是随意写的一个卷积结构
Nick Throne·2023-12-17 07:26

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

目录基础理论卷积卷积核与过滤器的区别一、获取数据集二、设定数据集大小、归一化三、构建卷积神经网络四、编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中
_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22
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