卷积神经网络(Andrew 第19页

27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站

既然上一节说了卷积的本质是一个特征提取器，那么既然卷积神经网络在图像分类、图像检测、图像分割以及其他领域有这么好的表现，卷积算法到底提取了什么特征呢？

董董灿是个攻城狮·2023-12-06 05:14

机器学习中Fine-tuning应用实例

假设我们有一个在大规模图像数据集上预训练的卷积神经网络（CNN）模型，比如在ImageNet上进行了预训练。现在，我们希望将这个模型用于医学图像分类任务，例如乳

金木讲编程·2023-12-06 04:51

深度学习在图像识别中的应用

深度学习在图像识别中的应用摘要：本文介绍了深度学习在图像识别领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）的基本原理、常见模型以及在图像识别中的优势。并通过实验展示了深度学习在图像识别中的实际应用和效果。

a谷雨c·2023-12-06 03:57

【读点论文】A survey of the Vision Transformers and its CNN-Transformer based Variants近年来这个方向的文献阅读记录

AsurveyoftheVisionTransformersanditsCNN-TransformerbasedVariantsAbstract视觉Transformer作为卷积神经网络(cnn)的可能替代品

羞儿·2023-12-05 23:02

语义分割 DeepLab V1网络学习笔记（附代码）

其总体架构包括一个卷积神经网络和一个CRF后处理模块。在卷积神经网络中，使用了空洞卷积来扩大感受野，从而提高了分割的准确

无妄无望·2023-12-05 23:29

语义分割 U-net网络学习笔记（附代码）

具体来说，编码器部分采用卷积神经网络对图像进行特征提取和降维，解码器部分则采用反卷积神经网络对特

无妄无望·2023-12-05 23:58

特征与特征图的区别

特征图是指在卷积神经网络中，通过卷积操作从输入图像中提取出来的图像特征。在卷积神经网络中，每一层的输出都是一个三维张量，其中第三维表示特征图的数量。

无妄无望·2023-12-05 23:27

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(

胖哥真不错·2023-12-05 20:19

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化CNN回归模型。2.数据获取本次建模数据

胖哥真不错·2023-12-05 20:19

23、什么是卷积的 Feature Map?

FeatureMap,中文称为特征图，卷积的FeatureMap指的是在卷积神经网络（CNN）中，通过卷积这一操作从输入图像中提取的特征图。上一节用示意动图介绍了卷积算法是如何完成的。

董董灿是个攻城狮·2023-12-05 17:37

nn.Sequential

下是一个使用nn.Sequential的示例，展示如何创建一个简单的卷积神经网络.

湫兮之风·2023-12-05 13:39

YOLOv8优化策略：SENetV2，squeeze和excitation全面升级，效果优于SENet | 2023年11月最新成果

t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.SENetV2论文：https://arxiv.org/pdf/2311.10807v1.pdf摘要：卷积神经网络

会AI的学姐·2023-12-05 12:55

从零开始实现神经网络(二)_CNN卷积神经网络

参考文章:介绍卷积神经网络1介绍卷积神经网络2在过去的几年里，关于卷积神经网络（CNN）的讨论很多，特别是因为它们彻底改变了计算机视觉领域。

ourkix·2023-12-05 09:34

软著项目推荐深度学习的口罩佩戴检测 - opencv 卷积神经网络机器视觉深度学习

文章目录0简介1课题背景2口罩佩戴算法实现2.1YOLO模型概览2.2YOLOv32.3YOLO口罩佩戴检测实现数据集2.4实现代码2.5检测效果3口罩佩戴检测算法评价指标3.1准确率（Accuracy）3.2精确率(Precision)和召回率(Recall)3.3平均精度(AverageprecisionAP)4最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的口罩佩戴检测【全网最详细】

iuerfee·2023-12-05 07:23

卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处呢？

一、来源：[1312.4400]NetworkInNetwork（如果1×1卷积核接在普通的卷积层后面，配合激活函数，即可实现networkinnetwork的结构）二、应用：GoogleNet中的Inception、ResNet中的残差模块三、作用：1、降维（减少参数）例子1:GoogleNet中的3a模块输入的featuremap是28×28×1921×1卷积通道为643×3卷积通道为1285

Angelina_Jolie·2023-12-05 07:37

时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测

在深度学习模型中，卷积神经网络模型的卷积层和池化层具有强大的计算能力，能够降低图像在平移过程中的损失率，从而特征向

机器学习之心·2023-12-05 06:29

CNN,DNN,RNN,GAN,RL+图像处理常规算法(未完待续)

神经网络模型：1.CNN（卷积神经网络）原理：CNN主要用于处理图像数据。它包含卷积层、池化层和全连接层。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:08

卷积神经网络（CNN）：艺术作品识别

Accuracy与Loss图2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络

NoteLoopy·2023-12-05 05:46

卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别.ipynb

Accuracy与Loss图2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络

NoteLoopy·2023-12-05 05:07

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

摘要https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets)最近受到了广泛的研究关注，但存在两个未解决的关键问题需要进一步研究。

静静AI学堂·2023-12-05 05:37

地震去噪新探索——无监督卷积神经网络实战

无监督学习极大的发挥了神经网络的学习能力——摆脱人为的帮助，有望通过自动地学习特征，实现智能化的应用。01使用全连接神经网络来处理降噪上一篇文章介绍了一个用全连接神经网络去噪的案例。实现了把这样的含有噪声的图像，如下图。降噪处理后为这样的效果，如下图。很显然这样的效果不够好，这其中的原因有很多，比如训练的样本不够，神经网络的参数还不够优化等等。但最重要的原因是还是全连接神经网络本来的局限性——对于

科技州与数据州·2023-12-05 02:08

卷积神经网络入门

1.卷积神经网络基本结构结构卷积神经网络采用类似于动物视觉皮层组织中的神经元的连接模式，是一类包含卷积神经网络且具有深度结构的前馈神经网络。

半截詩·2023-12-05 01:23

YOLOv8改进有效涨点 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）

SPD-Conv的基本概念：它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术，从而使得卷积神经网络（CNN）能更加有效地学习图像特征。

Snu77·2023-12-04 21:17

2021年6月2日感恩日记❤️

4706谢谢老乡跟我们骑自行车，Andrew自己一个人不知道跑哪了，他妈妈很着急，从他身上看到了孩子想争第一，他内心有压力，观察别人家的孩子，从而反省自己的育儿，谢谢这么好的机会，谢谢，谢谢，谢谢4707

欢_喜磕到底·2023-12-04 19:36

深度学习项目基于Tensorflow卷积神经网络人脸年龄预测系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介系统介绍基于Tensorflow的卷积神经网络人脸年龄预测系统是一种先进的深度学习应用，能够通过对大量人脸图像的学习和训练，实现准确的年龄预测。

雅致教育·2023-12-04 18:59

深度学习设计基于Tensorflow卷积神经网络猫的品种识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介基于Tensorflow卷积神经网络的猫的品种识别系统可以用于自动识别猫的品种类型。下面我将为您介绍一下这个系统的基本原理和实现方法。

雅致教育·2023-12-04 17:58

如何进行卷积特征可视化

那么既然卷积神经网络在图像分类、图像检测、图像分割以及其他领域有这么好的表现，卷积到底是提取了图像的什么特征呢？

董董灿是个攻城狮·2023-12-04 15:11

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)

文章目录1前言+2卷积神经网络（CNN）详解+2.1CNN架构概述+2.1.1卷积层+2.1.2池化层+2.1.3全连接层2.2CNN训练过程+2.3CNN在垃圾图片分类中的应用3代码详解+3.1导入必要的库

purple_love·2023-12-04 14:25

Pytorch进阶教学——训练一个图像分类模型（GPU）

目录1、前言2、数据集介绍3、获取数据4、创建网络5、训练模型6、测试模型6.1、测试整个模型准确率6.2、测试单张图片1、前言编写一个可以分类蚂蚁和蜜蜂图片的模型，使用数据集对卷积神经网络进行训练。

恣睢s·2023-12-04 14:35

机器学习（深度学习）轴承故障诊断分类（提供故障数据和python代码实现）

提供故障数据和python代码实现）轴承故障数据集和python代码自取：https://mbd.pub/o/bread/ZZWTm5hw摘要：机器学习广泛的应用于机械故障诊断和故障分类问题，本研究利用机器学习的卷积神经网络对滚动轴承内圈损坏尺寸的分类

老蒋精髓·2023-12-04 11:07

2 文本分类入门：TextCNN

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdfTextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络模型。它在卷积神经网络的基础上进行了一些修改，以适应文本数据的特点。

汀沿河·2023-12-04 09:06

Head、Neck、Backbone介绍

Backbone：backbone是模型的主要组成部分，通常是一个卷积神经网络（CNN）或残差神经网络（ResNet）等。backbone负责提取输入图像的特征，以便后续的处理和分析。

mango1698·2023-12-04 06:28

YOLOv5算法进阶改进（5）— 主干网络中引入SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积

SCConv是一种用于减少特征冗余的卷积神经网络模块。相对于其他流行的SOTA方法，SCConv可以以更低的计算成本获得更高的准确率。它通过在空间和通道维度上进行重构，从而减少了特征图中的冗余信息。

小哥谈·2023-12-04 04:31

Andrew Ng ML(4)——过拟合&正则化

overfitting(过拟合)特征过多会导致过拟合（或者说训练样本太少）线性回归中的过拟合逻辑回归中的过拟合Q：如何解决过拟合？1.减少特征（人工或者用算法）2.正则化（可以保留所有特征）正则化overview:加入惩罚项（其实就是使某些θ趋于0）解决过拟合问题（使h函数图形更加平滑）Q：实际运用中，不清楚需要对哪些进行正则化，怎么办?对所有θ正则化（除θ_0(Ng说这个是习惯)）Ng给出的示例

tmax·2023-12-04 02:50

最喜欢的小组和最喜欢的组员

组里唯一的男生是来自新加坡的Andrew,他年纪也显然比其他人都大很多，

Pi_Q·2023-12-04 02:11

CV baseline概览|AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类

文章目录CVbaseline重要性CNN发展历程演化路径AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1ReLU非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4重叠池化3.5整体架构4减轻过拟合4.1数据增强4.2Dropout随机失活5超参数设置6结果6.1定性评估7探讨AlexNet研究背景Top5errorAlexNet研究成果意义AlexNet

源代码•宸·2023-12-04 01:26

深度学习记录--初印象

神经网络单元我理解成是一种通过输入大量的样本数据与结果数据，在一定的学习之后，尽可能给出准确的预测的一种单元几种不同的神经网络大致可以分为SNN(标准神经网络),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络

蹲家宅宅·2023-12-03 20:39

一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）

卷积神经网络–CNN最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。

easyAI人工智能知识库·2023-12-03 20:52

深度学习 -- 卷积神经网络

1、卷积神经网络的结构大卫·休伯尔(DavidHunterHubel)等人研究发现，猫的视皮层上存在简单细胞(simplecell)和复杂细胞(complexcell)，简单细胞会对感受野中特定朝向的线段做出反应

想做后端的前端·2023-12-03 17:14

基于卷积神经网络的肺炎影像分类分割智能诊断系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义：肺炎是一种常见的呼吸系统感染疾病，其主要病因包括细菌、病毒和真菌等。肺炎的早期诊断对于患者的治疗和预后至关重要。传统的肺炎诊断方法主要依赖于医生的经验和肺部影像学的观察，这种方法存在主观性强、诊断效率低等问题。随着计算机科学和人工智能的快速发展，

xuehaikj·2023-12-03 12:36

基于深度学习的卷积神经网络的水果分类系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要组成部分，已经在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成果。而水果分

xuehaikj·2023-12-03 12:35

【深度学习】卷积神经网络

卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)它的雏形是1998年LeCun的LeNet网络结构，卷积神经网络发展历程中的第一个卷积神经网络只要包含了卷基层的神经网络都可以理解为卷积神经网络

CODING_LEO·2023-12-03 12:32

神经网络中的 Grad-CAM 热图（Gradient-weighted Class Activation Mapping）

Grad-CAM（Gradient-weightedClassActivationMapping）是一种用于可视化卷积神经网络（CNN）中特定类别的激活区域的方法。

温柔的行子·2023-12-03 11:22

基于深度学习的肺炎CT图像检测诊断系统

技术原理：深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在肺炎CT图像检测诊断中发挥了

雅致教育·2023-12-03 10:02

深度学习（三）：pytorch搭建卷积神经网络

1.常用函数介绍0设备准备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")这行代码是用来选择设备的，根据是否有可用的CUDA设备来选择使用GPU还是CPU进行计算。更详细的解释如下：torch.cuda.is_available()：这个函数用来检查是否有可用的CUDA设备。如果返回True，表示有可用的CUDA设备

从零开始的奋豆·2023-12-03 08:30

卷积神经网络（VGG-16）猫狗识别

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.再次检查数据3.配置数据集4.可视化数据三、构建VG-16网络四、编译五、训练模型六、模型评估七、保存and加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：

NoteLoopy·2023-12-03 07:06

卷积神经网络-3D医疗影像识别

文章目录一、前言二、前期工作1.介绍2.加载和预处理数据二、构建训练和验证集三、数据增强四、数据可视化五、构建3D卷积神经网络模型六、训练模型七、可视化模型性能八、对单次CT扫描进行预测一、前言我的环境

NoteLoopy·2023-12-03 07:33

卷积神经网络训练情感分析

在自然语言的典型应用卷积的作用在于利用文字的局部特征，一个词的前后几个词必然和这个词本身相关，这组成该词所代表的词群词群进而会对段落文字的意思进行影响，决定这个段落到底是正向，还是负向深度学习中的卷积让神经网络去构造特征下面介绍用Keras搭建卷积神经网络来处理情感分析的分类问题

没有难学的知识·2023-12-03 04:58

深度学习原理与PyTorch实战

进行深度学习开发和研究的朋友快速入门，其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行GitHub链接：https://github.com/zergtant/pytorch-handbook卷积神经网络

22f9d17d554d·2023-12-03 03:47

强化学习简明教程

例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

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