卷积最小二乘支持向量机

竞赛保研 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神
iuerfee·2023-12-16 10:27

数字图像处理：运动模糊、逆滤波和维纳滤波

在图像处理中，我们可以使用卷积运算来应用运动模糊。下面是一
XsiJava·2023-12-16 09:16

ControlNet Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models

它拷贝SD部分原权重作为一个新的分支进行微调训练，同时维持SD原权重分支不变，并在开始训练使用零卷积将二者相连。从而能利用已经
Adenialzz·2023-12-16 08:36

P21 卷积神经网络CNN

卷积参数共享Maxpool逐步限制neuron的弹性，感受野限制看的范围，参数共享限制参数由于上述限制，CNN的bias比较大，用在图像中，影响不大。如果用在其他方面，要注意一下。
闪闪发亮的小星星·2023-12-16 08:06

37、池化与卷积的区别

池化（Pooling）和卷积（Convolution）在某些情况下非常相似，但又有不少区别。其中一个比较大的区别在于两者虽然都有一个核函数，但是卷积核和池化核却相差很多，两者的作用也有很大的差别。
董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:28

30、卷积 - 参数 stride 的作用

在卷积运算中，还有一个参数叫做stride，它对卷积的运算以及运算结果影响也很大。还是先看卷积动图，从图上你能猜到stride参数在哪吗？
董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:56

CNN中各个卷积层的设置详细讲解

转载（侵删）：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935我将从以下几个方面来进行解说：1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的计算
顾子豪·2023-12-16 08:12

标准卷积

标准卷积假设特征图大小为Ci×H×WC_i\timesH\timesWCi×H×W,需要输出的特征图大小为×H×W\timesH\timesW×H×W,卷积核大小为3×33\times33×3,pandding
Ming Xu·2023-12-16 03:27

卷积运算

卷积层卷积的本质是用卷积核的参数来提取数据的特征，通过矩阵点乘运算与求和运算来得到结果。
Ming Xu·2023-12-16 03:57

Video-LLaMA An Instruction-tuned Audio-Visual Language Model for Video Understanding 用于视频理解的指令调谐视听语言

不像以前的工作，补充线性最小二乘法只处理视觉或听觉信号(朱等，2023；刘等，2023；Huangetal.，2023a)，Video-LLaMA通过解决两个挑战来实现视频理解:(1)捕捉视觉场景的时间变化
庄园特聘拆椅狂魔·2023-12-16 02:25

每天五分钟计算机视觉：Inception网络是由多个Inception模块构成

Inception模块如上就是Inception模块的通过一个1*1的卷积层，输出为28*28*64先通过一个1×1的卷积层通道降低到96，再通过一个3*3的卷积层，输出
幻风_huanfeng·2023-12-16 02:23

每天五分钟计算机视觉：GoogLeNet的核心模型结构——Inception

本文重点当构建卷积神经网络的时候，我们需要判断我们的过滤器的大小，这往往也作为一个超参数需要我们进行选择。过滤器的大小究竟是1×1，3×3还是5×5，或者要不要添加池化层，这些都需要我们进行选择。
幻风_huanfeng·2023-12-16 02:52

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

它包含了针对深度神经网络中常用操作（如卷积、池化、归一化、激活层等）的高度优化的实现。这些操作都是为了在NVIDIA的GPU上进行高效计算而特别优化的，从而大大加快深度学习模型的训练和推断速度。
MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

MIT18.06线性代数 笔记2

文章目录正交向量与子空间子空间投影投影矩阵和最小二乘正交矩阵和Gram-Schmidt正交化行列式及其性质行列式公式和代数余子式克拉默法则、逆矩阵、体积特征值和特征向量对角化和A的幂微分方程和exp(At
Falling_Asteroid·2023-12-16 01:55

使用python实现固定效应模型

我们可以使用“最小二乘虚拟变量回归法”（LeastSquareDummyVariable,LSDV）来分析面板数据，那么在模型估计的
艽野尘梦better·2023-12-16 01:55

图像恢复：图像去模糊算法

以下是一些常见的模糊图像恢复算法：卷积神经网络（CNN）：基于深度学习的方法在图像恢复中取得了显著的进展。
LittroInno·2023-12-16 00:56

【Pytorch】Transposed Convolution

文章目录1卷积2反/逆卷积3MaxUnpool/ConvTranspose4encoder-decoder5可视化学习参考来自：详解逆卷积操作–Up-samplingwithTransposedConvolutionPyTorch
bryant_meng·2023-12-16 00:50

十大机器学习算法

李沈轩学号：20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机
哦O·2023-12-15 23:32

十三 动手学深度学习v2计算机视觉 ——语义分割

文章目录分割图像分割语义分割实例分割分割图像分割指的是使用边界、色彩梯度等特征对图像进行划分，但只能是进行划分，算法并不对划分出的部分有语义上的理解；而随着计算能力提高以及卷积神经网络的发展，能够理解分割后图像语义的算法逐渐出现
王二小、·2023-12-15 23:13

十五 动手学深度学习v2计算机视觉 ——全连接神经网络FCN

文章目录FCNFCN全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征，然后通过卷积层将通道数变换为类别个数，最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。
王二小、·2023-12-15 23:13

大创项目推荐 卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4
laafeer·2023-12-15 22:36

深度学习中，网络、模型、算法有什么区别

常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。模型：模型是指网络结构和参数的组合，它可以对数据进行预测和分类。在深度学习中，模型的训练过程就是不
无妄无望·2023-12-15 22:03

十四 动手学深度学习v2计算机视觉 ——转置矩阵

文章目录基本操作填充、步幅和多通道再谈转置卷积不填充，步幅为1填充为p，步幅为1填充为p，步幅为s基本操作填充、步幅和多通道填充：与常规卷积不同，在转置卷积中，填充被应用于的输出（常规卷积将填充应用于输入
王二小、·2023-12-15 22:01

卷积神经网络实现手势图像的识别

提取码：pcoi一、原理和框架这篇文章的卷积网络模型基于LeNet-5，也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax
Mr.zwX·2023-12-15 22:21

RCNN学习笔记

物品目标识别系统如上图所示，如图所示，共分为四步：候选区域提取：使用Selectivesearch选择候选区域，并进行预处理，全部处理为相同大小CNN特征提取：使用CNN将特征区域图像提取为一个特征向量SVM分类：使用支持向量机判断支持该候选区域是否属于某一个类别边界回归
月见樽·2023-12-15 22:17

深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]：ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能·2023-12-15 22:07

每天五分钟计算机视觉：稠密连接网络（DenseNet）

特点DenseNet是一种卷积神经网络，它的特点是每一层都直接连接到所有后续层。这意味着，每一层都接收来自前一层的输出，并将其作为输入传递到下一层。
幻风_huanfeng·2023-12-15 22:01

激活函数数学详解以及应用场景解释

文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的卷积层工作原理卷积计算过程卷积后的输出及
h52013141·2023-12-15 22:29

深度可分离卷积

文章目录深度可分离卷积深度卷积逐点卷积优势深度可分离卷积的非零计算结果例子深度卷积的计算步骤示例数据逐点卷积的计算步骤示例数据代码深度可分离卷积深度可分离卷积是一种高效的卷积操作，它将传统的卷积操作分解为两个部分
h52013141·2023-12-15 22:29

卷积详解和并行卷积

model=models.Sequential([layers，layers])而不是model=models.Sequential(layers，layers)文章目录卷积操作及其计算过程的详细解释卷积的基本操作
h52013141·2023-12-15 22:59

机器人可操作度 matlab,并联机器人可操作度分析的蒙特卡罗方法

文献[78]在D-H法求串联机器人位置正解的基础上,基于卷积理论推导出了蒙特卡罗法生成的串联机器人工作空间上点的分布不均匀程度与机器人可操作度的关
weixin_39957027·2023-12-15 22:47

Audio Signal (MATLAB)代码学习——重叠相加（overlap And add)）

引言过滤，卷积都是音频信号处理的常用操作，但是直接对一整个信号进行处理，时间消耗巨大。为了解决这一问题，我们引入重叠相加的方法（Overlap-And-Add）OLA。
CCC_bi·2023-12-15 21:10

YoloV8改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV8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·2023-12-15 20:57

YOLOv5改进 | 2023卷积篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作中的固有缺陷（采样形状是固定的），AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数
Snu77·2023-12-15 20:56

通信系统的正交调制(IQ)解调与希尔伯特变换原理

实信号的复数表示→解析信号(预包络)z(t)时域表达式：其中*为卷积；频域：Or：希尔伯特变换(HilbertTransform)(HilbertTransform)希尔伯特变换可以把一个实信号表示成其频谱仅在正频率域有值的复信号
XiaoMing_sususu·2023-12-15 20:06

MobileNet网络

介绍MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络，相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:55

人工智能（AI）领域广泛使用的关键算法及其解决的问题 列出计算机中各种算法及对应解决的实际问题

支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）:问题：用于分类和回归任务，尤其适用于高维数据。决策树（DecisionT
小黄人软件·2023-12-15 19:50

详解Keras3.0 Layers API: Convolution layers（Conv1D、Conv2D、Conv3D）

1、Conv1Dlayer通常对一维度数组（例：arr=np.array([1,2,3,4,5])）进行卷积操作keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides
缘起性空、·2023-12-15 19:12

【深度学习目标检测】四、基于深度学习的抽烟识别（python，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2023-12-15 18:06

【深度学习目标检测】七、基于深度学习的火灾烟雾识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2023-12-15 18:06

【深度学习目标检测】六、基于深度学习的路标识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2023-12-15 18:54

机器学习算法应用场景与评价指标

常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、梯度提升机等。2.多元分类问题当你的
数据科学知识库·2023-12-15 18:18

机器学习-SVM（支持向量机）

推荐课程：【机器学习实战】第5期支持向量机|数据分析|机器学习|算法|菊安酱_哔哩哔哩_bilibili赞美菊神ヾ(゜ⅴ゜)ﾉ一、什么是支持向量机？
向岸看·2023-12-15 17:59

基于支持向量机SVM的新鲜度等级预测，基于自适应粒子群优化长短期神经网络的新鲜度等级预测

目录背影支持向量机SVM的详细原理SVM的定义SVM理论粒子群算法原理SVM应用实例，基于支持向量机SVM的新鲜度等级预测，基于自适应粒子群优化长短期神经网络的新鲜度等级预测代码结果分析展望完整代码：基于支持向量机
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-12-15 17:53

AI：89-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类

欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~文章目录一.基于卷积神经网络的遥感图像地物分类1.背景2.卷积神经网络的工作原理2.1卷积层2.2池化层2.3
一见已难忘·2023-12-15 17:55

使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数

这篇是我对哔哩哔哩up主@霹雳吧啦Wz的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享1和4是之前讲过的alexnet和resnet模型2是分析中间层特征矩阵的脚本3是查看卷积核参数的脚本1设置预处理方法和图像训练的时候用的预处理方法保持一致
芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

卷积神经网络18种有效创新方法汇总，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向

作为深度学习中非常重要的研究方向之一，卷积神经网络（CNN）的创新不仅表现在提升模型的性能上，还更进一步拓展了深度学习的应用范围。
深度之眼·2023-12-15 16:49

【深度学习目标检测】五、基于深度学习的安全帽识别（python，目标检测）

深度学习目标检测方法则是利用深度神经网络模型进行目标检测，主要有以下几种：R-CNN系列：包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通过候选区域法生成候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征
justld·2023-12-15 16:15

【改进YOLOv8】融合感受野注意力卷积RFCBAMConv的杂草分割系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割成为了一个重要的研究领域。图像分割可以将图像中的不同对象或区域进行有效的分离，对于许多应用领域具有重要的意义，如医学图像分析、自动驾驶、智能监控等。其中，杂草分割是农业领域中的一个重要应用，可以帮助农民准确地识
xuehaikj·2023-12-15 16:14

如何通过球面投影(Spherical Projection)将点云转换为距离图像(Range Images)

点云转换为距离图像后，通常会被输入给一个2维卷积神经网络去实现目标检测、语义分割等任务。
AI松子666·2023-12-15 15:25
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