卷积矩阵分解

大创项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
laafeer·2023-12-19 09:44

应用Transformer和CNN进行计算机视觉任务各自的优缺点

Transformer和CNN（卷积神经网络）是用于计算机视觉任务的两种不同的深度学习架构，各自具有一些优点和局限性。
BugMaker2002·2023-12-19 08:11

resnet50训练部署教程

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深
baidu_huihui·2023-12-19 08:05

卷积的计算过程

参考引用：https://zhuanlan.zhihu.com/p/634882615多卷积核对于一个卷积核可以认为是具有识别某一类元素（特征）的能力，而对于一些复杂结构的数据来说仅仅只是通过一类特征来进行辨识往往是不够的
可keke·2023-12-19 06:36

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现
机器学习之心·2023-12-19 06:38

【论文阅读笔记】A Recent Survey of Vision Transformers for Medical Image Segmentation

文中详细回顾了ViTs及其与卷积神经网络（CN
cskywit·2023-12-19 05:51

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ODConv，全维度动态卷积通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力,涨点神器！！！

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ODConv，全维度动态卷积通过并行策略采用多维注意力机制沿核空间的四个维度学习互补性注意力,涨点神器！！！粉丝说：!
AI棒棒牛·2023-12-19 04:21

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）采用管状结构，拉升模型小目标、遮挡目标检测效果！

YOLOv8最新改进系列动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）提出的论文戳这详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！
AI棒棒牛·2023-12-19 04:50

Mobilenet和MobileOne的区别

MobileNet是一种轻量级的卷积神经网络，适用于移动设备和嵌入式系统，具有高效的计算性能和低内存占用。它采用了深度可分离卷积结构，以减少参数数量和计算复杂度。
鄧寜·2023-12-19 04:19

Alexnet学习笔记

ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks使用深度卷积神经网络对图像进行分类AlexKrizhevskyUniversityofTorontokriz
韩其凯·2023-12-18 23:58

【基于卷积神经网络的疲劳检测与预警系统的设计与实现】

基于卷积神经网络的疲劳检测与预警系统的设计与实现引言数据集介绍技术与工具1.OpenCV2.TensorFlow3.卷积神经网络（CNN）系统功能模块1.视频采集模块2.图像预处理模块3.人脸识别模块4
爱欲无极·2023-12-18 21:24

【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）

目录引言：一、图像原理二、为什么要学习卷积神经网络？三、什么是卷积？一张图带你了解卷积计算过程：卷积需要注意哪些问题？为什么要进行数据填充：卷积神经网络的模型是什么样的？
AI_dataloads·2023-12-18 18:42

【深度学习】绘制模型训练曲线（epoch-accuracy），寻找最佳epoch值

一、什么是epoch在卷积神经网络（CNN）训练中，"epoch"（周期）是一个重要的概念，表示模型训练过程中数据集的完整遍历次数。
AI_dataloads·2023-12-18 18:42

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

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

【机器学习】数据降维

非负矩阵分解(NMF)sklearn.decomposition.NMF找出两个非负矩阵，即包含所有非负元素(W，H)的矩阵，其乘积近似于非负矩阵x。这种因式分解可用于例如降维、源分离或主题提取。
Bosenya12·2023-12-18 08:46

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

Strassen矩阵乘法

、概述Strassen算法就是用于计算矩阵乘法，就是将矩阵分开进行计算，其的核心思想是令递归树稍微不那么茂盛一点儿，即只递归进行7次而不是8次二、实现方法我们假设进行A*B=C的矩阵计算，我们首先进行矩阵分解每个分矩阵都是
且乐一杯酒·2023-12-18 04:00

【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

【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

PCL点云处理之主成分分析（PCA）拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）

PCA点云处理之主成分分析拟合圆柱参数（C++详细介绍）（二百二十六）一、算法介绍二、算法设计三、算法实现1.代码2.结果3.矩阵分解的特征值和特征向量的说明一、算法介绍这个算法的作用是对给定的点云数据进行圆柱拟合
点云学徒·2023-12-17 10:14

[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
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