卷积滤波

机器学习——网易慕课笔记

文章目录机器学习笔记说在前面第一章1.1机器学习引言1.2开发环境准备1.3一个神经元的网络第二章计算机视觉加载`FashionMNIST`数据集构造神经元网络模型训练和评估模型自动终止训练第三章卷积神经网络
河篱·2024-02-05 10:18

卷积神经网络之优化参数(人马分类)

构造神经元网络模型时，我们一定会考虑需要几个卷积层，需要有几个过滤器，全连接层需要几个神经元？
the sourth wind·2024-02-05 10:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband对象4.开始优化5.获取最佳模型6.结果显示二.注释1.为什么二次调参无效，不起作用?(避坑)2.dropout的意义3.WARNING:tensorflow:Callbacksmet
the sourth wind·2024-02-05 10:48

TensorFlow入门实操笔记 3-4

就会中计真的一开电脑就学习大纲前言碎碎念第三章：卷积介绍3.1卷积神经网络3.2卷积神经程序3.3卷积网络结构3.4卷积神经网络训练代码第四章图像应用4.1准备训练数据4.2数据预处理4.3创建并训练模型
七水合硫酸亚铁有点脆·2024-02-05 10:40

【RT-DETR有效改进】利用SENetV1重构化网络结构 (ILSVRC冠军得主)

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构
Snu77·2024-02-05 08:17

电感、磁珠和0欧姆电阻的区别

现将其总结如下：1、电感电感是储能元件，多用于电源滤波、LC振荡电路中，感抗Xl与频率f成正比，即：Xl=2πfl。
华杰研习社·2024-02-05 08:53

通信原理（复习资料）

卷积对频率的影响是（频谱搬移）差错控制技术的种类：（检错重发）（前向纠错）（反馈校验）（检错删除）信号的特性可以通过幅度、频率、相位等参量来描述，从信号的特性出发可将其分为(模拟信号)和(数字信号)两大类双边带调制全称为
戏神·2024-02-05 08:06

探索深度学习的边界：使用 TensorFlow 实现高效空洞卷积（Atrous Convolution）的全面指南

空洞卷积（AtrousConvolution），在TensorFlow中通过tf.nn.atrous_conv2d函数实现，是一种强大的工具，用于增强卷积神经网络的功能，特别是在处理图像和视觉识别任务时
程序员Chino的日记·2024-02-05 08:28

辣手摧花——沙尘暴

当时下午三四点钟，我在医院图书室看书，即使紧闭着所有的门窗，仍能在房间感受到灰尘污浊气息，狂风卷积着乌云，强风将地面沙粒和尘土吹起，沙尘刹那间笼罩城市，空气很浑浊，窗外一片灰蒙蒙的，天一下子变黑了。
精进的医生·2024-02-05 07:54

看懂paper中的卷积堆叠感受野计算

VGG中卷积堆叠在赢得其中一届ImageNet比赛里VGG网络的文章中，他最大的贡献并不是VGG网络本身，而是他对于卷积叠加的一个巧妙观察。
霍尔元件·2024-02-05 07:54

神经网络 | 基于 CNN 模型实现土壤湿度预测

通过深度学习技术，特别是卷积神经网络，我们可以利用过去的土壤湿度数据来预测未来的湿度趋势。
半亩花海·2024-02-05 05:38

《深度学习入门》学习笔记

入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化6.4超参数的验证第七章卷积神经网络卷积池化
YY_oot·2024-02-05 05:55

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)
程序员一诺·2024-02-05 05:52

计算机设计大赛 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
iuerfee·2024-02-05 02:55

SCI一区级 | Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现CGO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention混沌博弈优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现
机器学习之心·2024-02-04 21:23

回归预测 | Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention鱼鹰算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现OOA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 21:53

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

效果一览文章概述WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言1.多变量单输出，回归预测。
前程算法屋·2024-02-04 21:53

回归预测 | Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现WOA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 21:52

RFCN 精简讲解

一、前言之前的FasterRCNN对FastRCNN产生regionporposal的问题给出了解决方案，并且在RPN和FastRCNN网络中实现了卷积层共享。
KyleLou·2024-02-04 20:03

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总-持续更新中

目录开题指导建议更多精选选题选题指导最后基于机器学习的手写数字识别系统设计基于深度学习的图像分类算法研究基于卷积神经网络的人脸识别系统设计基于自然语言处理的情感分析算
HaiLang_IT·2024-02-04 19:31

复杂onnx解决方案（以sparseconv为例）

目录前言1.稀疏卷积2.SparseConvolutionModel2.1输入数据模型2.2卷积核2.3输出的定义2.4计算流程2.4.1构建hashtable2.4.2构建Rulebook2.4.3在
爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

卷积层和反卷积层输出特征图大小计算

计算公式：卷积层（nn.Conv2d）的输出特征图大小计算公式：输出特征图的宽度=（输入特征图宽度-卷积核宽度+2*填充）/步长+1输出特征图的高度=（输入特征图高度-卷积核高度+2*填充）/步长+1输出特征图的通道数
SimpleLearing·2024-02-04 17:51

图像的拉普拉斯变换实现

它可以使用卷积操作来实现，通常使用拉普拉斯核（3x3矩阵）进行卷积。具体而言，对于灰度图像，拉普拉斯变换的表达式为：
SimpleLearing·2024-02-04 17:49

Convolutional Neural Networks CNN -- Explained

ConvolutionalNeuralNetworksCNN--Explained为什么要卷积神经网络？卷积神经网络如何工作？
许喜远·2024-02-04 17:47

对于CNN的文献阅读和识别手写数字的复现

摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、引言4、CNN模型结构5、实验过程6、同GS算法的对比二、CNN识别手写数字1、两个性质2、图像卷积总结摘要在论文方面阅读了基于CNN网络对于大气湍流相位的提取，对CNN
白小李·2024-02-04 17:46

Convolutional Neural Network (CNN) 识别手写数字字体

介绍：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型。它主要用于图像识别、目标检测、图像分割等任务。
取名真难.·2024-02-04 17:15

[动手学深度学习-PyTorch版]-5.11卷积神经网络-残差网络（ResNet）

5.11残差网络（ResNet）让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用
蒸饺与白茶·2024-02-04 15:45

李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念李沐
丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型

动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算李沐《动手学深度学习》卷积神经网络相关基础概念目录系列文章一
丁希希哇·2024-02-04 14:42

Keras中内置的预训练模型架构介绍

中内置的模型架构主要包括以下几种：1.MobileNet系列（MobileNetV1,MobileNetV2,MobileNetV3）：-基本原理：MobileNet系列是为了移动和边缘设备设计的轻量级卷积神经网络
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-04 12:58

池化层的本质思想及其过程

池化层的由来在深度神经网络中池化层非常普遍，而在传统的神经网络中却很少见，原因是传统的神经网络的输入特征很少，不是太多，深度学习中特别是图像领域输入特征非常多，所以在卷积过程中有必要把主要的特征抽取出来
机器不会学习·2024-02-04 12:34

YOLOv5算法进阶改进（15）— 引入密集连接卷积网络DenseNet

DenseNet（密集连接卷积网络）是一种深度学习神经网络架构，它在2017年由GaoHuang等人提出。
小哥谈·2024-02-04 11:30

深度学习实战 | 卷积神经网络LeNet手写数字识别（带手写板GUI界面）

引言在深度学习领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种广泛应用于图像识别任务的神经网络结构。
两只程序猿·2024-02-04 10:11

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

1.摘要在细粒度图像识别(FGIR)中，区域注意力的定位和放大是一个重要因素，基于卷积神经网络(cnn)的方法对此进行了大量探索。
无妄无望·2024-02-04 09:01

TensorFlow官方入门实操课程-卷积神经网络

知识点卷积：用原始像素数据与过滤器中的值相乘，以后加起来。如下是增强水平特征的过滤器。MaxPooling:每次卷积结束以后用一个MaxPooling用来增强图像的特征。
尘埃飞舞·2024-02-04 09:33

一阶滞后滤波

voidfirst_order_filter(uint32_t*value1,uint32_t*value2){*value1=IC_GetFreq()+1;arr_value[1]=arr_value[0];arr_value[0]=*value1;*value2=0.5*arr_value[0]+0.5*arr_value[1];return;}value1与value2串口输出波形如上所示，
clear sky .·2024-02-04 08:38

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的
是Dream呀·2024-02-04 08:20

FPGA图像处理（一）腐蚀和膨胀算法之基本概念

一、腐蚀算法腐蚀缩小或者细化了二值化图像中的物体腐蚀可以看成形态学滤波操作，这种操作将小于结构元的图像细节从图像中滤除二·、膨胀算法三、开操作和闭操作开操作：先腐蚀、后膨胀平滑物体的轮廓，断开较窄的狭颈
悲喜自渡721·2024-02-04 07:50

回归预测 | Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention冠豪猪优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现CPO-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 05:28

回归预测 | Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕算法优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现POA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-02-04 05:26

Opencv第七课--形态学滤波

形态学滤波形态学滤波包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、形态学梯度、礼帽、黑帽下面针对这四种形态学操作，说明一下其原理。
计算机视觉__掉队选手·2024-02-04 01:08

【Emgu CV教程】6.8、图像平滑之BilateralFilter()双边滤波

文章目录一、介绍1.原理2.函数介绍二、举例1.原始素材2.代码3.运行结果一、介绍1.原理BilateralFilter()双边滤波也是非线性滤波，之前介绍的滤波只考虑空间信息（滤波核或邻域），容易造成边缘模糊和细节丢失
..活宝..·2024-02-04 01:51

【Emgu CV教程】6.2、图像平滑之最大值滤波

文章目录前言一、滤波核及原理二、举例1.原始素材2.代码3.运行结果总结前言提示：EmguCV中有很多滤波函数，但是偏偏没有最简单的最大值、最小值滤波。
..活宝..·2024-02-04 01:50

【Emgu CV教程】6.6、图像平滑之GaussianBlur()高斯滤波

文章目录一、介绍1.原理2.函数介绍二、举例1.原始素材2.代码3.运行结果一、介绍1.原理高斯滤波是EmguCV里面最常用的滤波，因为它在平滑图像的同时，可以更好的保留轮廓和边缘信息。
..活宝..·2024-02-04 01:50

【Emgu CV教程】6.7、图像平滑之MedianBlur()中值滤波

文章目录一、介绍1.原理2.函数介绍二、举例1.原始素材2.代码3.运行结果一、介绍1.原理图像的滤波分为线性滤波和非线性滤波,常见的线性滤波就是前面介绍的均值滤波、方框滤波、高斯滤波。
..活宝..·2024-02-04 01:50

(CVPR-2021)RepVGG：让 VGG 风格的 ConvNet 再次伟大

再次伟大Title：RepVGG:MakingVGG-styleConvNetsGreatAgainpaper是清华发表在CVPR2021的工作paper链接Abstract我们提出了一种简单但功能强大的卷积神经网络架构
顾道长生'·2024-02-04 00:53

六通道CAN集线器（协议型）

SG_CanHub_600可以通过拨码开关和配置软件配置六路CAN通道速率，还可以通过配置软件配置滤波和路由功能。二、规格与特
zr526855447·2024-02-03 21:19

深度学习模型网络疑惑解答

当平均池化时发现剩余了怎么办当maxpooling时发现剩余了怎么办BatchNorm1d使用时机卷积的偏置初始值是否为0BatchNorm2d的使用时机模型为什么要初始化如果平均池化，进行填充了零，就改变了原本图像的值
犟小孩·2024-02-03 19:08

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到：不同分类问题用到的激活函数和损失函数有所不同：分类问题名称输出层使用卷积函数对应的损失函数二分类
欧拉雅卡·2024-02-03 19:17
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