卷积神经网络(Andrew 第26页

输入关键词就能生成对应图片的技术是如何实现的？

卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是用于图像识别的深度学习模型的核心。它通过学习图像中

新壳软件·2023-11-10 20:53

基于轻量级卷积神经网络CNN开发构建打架斗殴识别分析系统

在很多公共场合中，因为一些不可控因素导致最终爆发打架斗殴或者大规则冲突事件的案例层出不穷，基于视频监控等技术手段智能自动化地识别出已有或者潜在的危险行为对于维护公共场合的安全稳定有着重要的意义。本文的核心目的就是想要基于CNN模型来尝试开发构建公众场景下的打架斗殴行为识别系统，这里我们从互联网中采集了相当批量的聚众数据，首先看下效果：接下来看下数据集：【有打架斗殴】【无打架斗殴】数据主要来源于互联

Together_CZ·2023-11-10 19:13

pytorch搭建神经网络

目录一、回归问题二、快速搭建法三、保存和提取神经网络四、批处理五、optimizer优化器六、pytorch搭建卷积神经网络一、回归问题importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasfx

数产第一混子·2023-11-10 16:27

【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（自定义数据集篇）！

详细介绍了卷积神经网络LeNet-5的理论部分和使用PyTorch复现LeNet-5网络来解决MNIST数据集和CIFAR10数据集。然而大多数实际应用中，我们需要自己构建数据集，进行识别。因

风度78·2023-11-10 16:55

简述计算机视觉在各领域中的成功应用,深度学习分类网络研究及其在计算机视觉中的应用...

在这背后,以卷积神经网络为基础的深度学习分类网络(简称分类网络)发挥了重要作用

Rome Cao·2023-11-10 12:58

【神经网络】【GoogleNet】

zwh1298454060·2023-11-10 08:06

python+pytorch人脸表情识别

详细一、概述本项目以PyTorch为框架，搭建卷积神经网络模型，训练后可直接调用py文件进行人脸检测与表情识别，默认开启摄像头实时检测识别。效果良好，可根据个人需求加以修改。

西安未央·2023-11-10 06:01

详解卷积神经网络结构

前言卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。

金戈鐡馬·2023-11-10 04:09

利用梯度上升可视化卷积核：基于torch实现

利用梯度上升可视化卷积核文章目录前言基本原理版本和包结果展示简单绘图修改源码绘图方法一方法二（推荐）报错解决总结前言基于梯度上升的可视化是一种常用的技术，用于理解卷积神经网络（CNN）中的卷积核是如何对输入图像进行特征提取的

_刘文凯_·2023-11-10 04:38

四旋翼动力学和仿真翻译（Quadcopter Dynamics and Simulation）

原文如下http://andrew.gibiansky.com/blog/physics/quadcopter-dynamics/由于Neo已经于2014年对该文章前半部分进行了翻译（从Introduction

DechaoMeng·2023-11-09 20:27

卷积神经网络-Python、TensorFlow和Keras p.3的深度学习基础

欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论卷积神经网络(Convnet和CNN)，使用其中的一个用我们在上一教程中构建的数据集对狗和猫进行分类。

派森师兄·2023-11-09 17:52

深度学习基础：神经网络

二、神经网络的基本组成和结构2.1神经元2.2单层神经网络（感知机）2.3两层神经网络（多层感知机）2.4多层神经网络（深度学习）三、深度学习基本技术流程四、经典神经网络4.1卷积神经网络（CNN）4.2

亚亚子～·2023-11-09 17:46

深度学习奠基作VGG《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》(现代卷积神经网络/网络结构)

VGG首次提出的论文VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition很长有40页，是2014年发表的。1、使用块的VGG网络VGG是一个使用块的网络AlexNet最大的问题是什么呢，就是长的不规则，就像是一个变大的LeNet，这里加一点那里加一点。结构不那么清晰，大家也会问为什么要这样为什么要那样，如果我怎么变深怎么变宽我都不知

机器学习杨卓越·2023-11-09 13:20

7.现代卷积神经网络3-GPT版

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet1、AlexNet2、机器学习3、几何学4、特征工程5、HardWare6、数据集7

霸时斌子·2023-11-09 13:28

CNN算法实现图像分类

CNN模型的基本概念；使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；该数据集包含70,000张28x28像素的灰度图片，共涵盖10个类别的时尚物品，包括衬衫、运动鞋、裤子等，以便更好地理解和掌握卷积神经网络模型的基本原理和实践应用

小Z的科研日常·2023-11-09 13:24

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛，主要有两大类，数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说，图片处理主要包含有图像分类，检测，识别，以及分割方面的应用。

从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python文章目录1.代码运行2.注意事项3.代码分析4.源代码1.代码运行输入1测试一张图片并预测结果输入2对测试集整体进行测试，得出准确率（10秒左右）输入其他数字自动退出程序

桃木山人·2023-11-09 13:52

基于高效多分支卷积神经网络的生长点精确检测与生态友好型除草

Eco-friendlyweedingthroughprecisedetectionofgrowingpointsviaefficientmulti-branchconvolutionalneuralnetworks摘要1、介绍2、相关工作2.1杂草检测，高效除草2.2用于密集预测任务的编解码网络2.3语义图形是一种有效的标签方法3、总结摘要在本研究中，我们提出了一种基于编码器-解码器的双解码器分

毕竟是shy哥·2023-11-09 12:56

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。

ru-willow·2023-11-09 08:12

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。

ru-willow·2023-11-09 08:42

Pytorch R-CNN目标检测-汽车car

R-CNN的全称是Region-CNN(区域卷积神经网络),是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量

赛博炼丹师·2023-11-09 05:02

torch tensor去掉1维_torch.backends.cudnn.benchmark ?!

在一般场景下，只要简单地在PyTorch程序开头将其值设置为True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么PyTorch不将其默认设置为True？它的适用场景是什么？

weixin_39575758·2023-11-09 05:27

神经网络可视化：卷积核可视化

文章目录前言一般过程：一、代码示例二、卷积核和输入图片相乘可视化总结前言卷积核可视化是一种用于理解卷积神经网络(CNN)中卷积层的工作原理和特征提取能力的方法。

_刘文凯_·2023-11-09 05:49

torch.backends.cudnn.benchmark True

在一般场景下，只要简单地在PyTorch程序开头将其值设置为True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么PyTorch不将其默认设置为True？它的适用场景是什么？

Arthur-Ji·2023-11-09 05:39

CVPR 2021 Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

在过去的几年中，基于卷积神经网络的目标跟踪取得了令人瞩目的进展。然而，由于无论是在空间上还是在时间上卷积核只能处理一个局部邻域，因此不能很好地对图像内容和特征的长程关系进行建模。

smile909·2023-11-09 02:46

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它由谷歌开发，可用于构建深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量：TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组。

qq_43023197·2023-11-08 21:12

论文解读：《基于BERT和二维卷积神经网络的DNA增强子序列识别transformer结构》

AtransformerarchitecturebasedonBERTand2DconvolutionalneuralnetworktoidentifyDNAenhancersfromsequenceinformation》1.文章概括2.介绍3.数据和方法3.1数据3.2DNA序列预处理3.3BERT实施3.4二维卷积神经网络

风灬陌·2023-11-08 19:24

CNN入门实战：猫狗分类

前言CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

【深度学习】卷积层填充和步幅以及其大小关系

参考链接【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》卷积神经网络2-2：填充(padding)和步幅(stride)一、卷积卷积是在深度学习中的一种重要操作，但实际上它是一种互相关操作，，首先我们来了解一下二维互相关

大龙唉·2023-11-08 16:03

关于卷积神经网络中如何计算卷积核大小（kernels）

首先需要说明的一点是，虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的计算方式，叫做互相关（cross-correlation）运算。也就是说，其实我们现在在这里提到的卷积运算，不是数学意义上的卷积运算，而是说在深度学习领域，大家通常将数学中的的互相关运算称之为卷积运算，这一点首先需要作出明确地声明。计算卷积我们可以将卷积运算分成三部分，如下图：其中：输入可以

GarsonW·2023-11-08 16:29

DL-FWI内训Day3

InversionNet构建了一个编码器-解码器的卷积神经网络，来模拟地震数据和地下速度结构的对应关系。结构分析卷积层网络中，每一个卷积层包含了3个部分：卷积计算、批归一化和激活函数。

palemoons·2023-11-08 13:50

DL-FWI基础入门培训视频学习3——InversionNet

InversionNet：深度学习实现的反演面向数据集:OpenFWI中的Vel,Fault,Style类InversionNet构建了一个具有编码器-解码器结构的卷积神经网络，以模拟地震数据与地下速度结构的对应关系

shengMio·2023-11-08 13:47

每天五分钟计算机视觉：卷积层比全连接层的优势是什么?

本文重点卷积神经网络中为什么要使用卷积，它和全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接。

幻风_huanfeng·2023-11-08 12:20

【TCN回归预测】TCN时间卷积神经网络数据回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2317期】

⛄一、1网络结构1.1时间卷积神经网络1.1.1扩张卷积针对短时交通流预测等序列任务,需要对前一段时间内的交通流进行建模,不能仅仅依靠上一时刻交通流。

Matlab领域·2023-11-08 09:19

多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-08 09:11

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍MATLAB

机器学习之心·2023-11-08 09:34

卷积神经网络中多通道卷积

卷积神经网络中的多通道数据卷积结果的一些思考输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后featuremap的通道数。

nwsuaf_huasir·2023-11-08 06:34

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道前言卷积神经网络——填充和步幅课件多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1×1卷积层二维卷积层总结教材1多输入通道2多输出通道31×1卷积层4小结前言核心内容来自博客链接

澪mio·2023-11-08 06:02

卷积神经网络 -多输入多输出通道

文章目录多输入多输出通道1-多输入通道2-多输出通道3-1*1卷积层4-小结多输入多输出通道每个RGB输入图像具有3∗h∗w3*h*w3∗h∗w的形状。我们将这个大小为3的轴称为通道（channel）维度。在本节中，我们将更深入地研究具有多输入和多输出通道的卷积核1-多输入通道importtorchfromd2limporttorchasd2ldefcorr2d_multi_in(X,K):#先遍

未来影子·2023-11-08 06:30

关于卷积神经网络的填充（padding）

认识填充（padding）随着卷积层数的加深，输出进一步缩小，那么最终会导致输出很快就只剩下1∗1的数组，这也就没办法继续计算了，所以提出了填充的方法来方便网络的进一步加深。其实填充的原因有两点：不填充会导致图像逐渐变小，使网络深度无法达到很深；不填充会导致边缘和角落的像素学习不充分，被覆盖的次数不多。第二点的意思是指例如上图中的例子，输入数组的四个顶点：1,3,7,9在进行的四次卷积运算中，只被

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的步幅（stride）

认识步幅（stride）卷积核从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。计算步幅假设输入的形状n∗n，卷积核的形状为f∗f，填充大小为p，步幅大小为s，输出的高和宽均为((n+2p−f)/s)+1。这里可以看到，当参数选择的不恰当时，会造成输出形状计算得出不是整数，所以这里的参数选择需要比较小心。如何调用Pytorch中的步幅n

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的池化层（pooling）

了解池化层池化层又称“下采样层”或“子采样层”，池化层可以大大降低特征的维度，减少计算量，同时可以避免过拟合问题。顾名思义，最大池化层就是从输入的矩阵中某一范围内，选择最大的元素进行保留；平均池化层就是将输入的矩阵中某一范围内的数求平均值，再进行保留；最小池化层是从输入的矩阵中某一范围内，选择最小的元素进行保留。这里需要注意的一点是，池化层对每个输入通道分别池化，而不是像卷积层那样将各通道的输入按

GarsonW·2023-11-08 06:54

关于卷积神经网络的多通道

多通道输入当输入的数据包含多个通道时，我们需要构造一个与输入通道数相同通道数的卷积核，从而能够和输入数据做卷积运算。假设输入的形状为n∗n，通道数为ci，卷积核的形状为f∗f，此时，每一个输入通道都应该分配一个形状为f∗f的卷积核，所以卷积核的形状可以表示为ci∗f∗f。从上图的实例中可以看出，多通道输入的计算方法就是单独计算每个通道中卷积的结果，再将不同通道得到的结果对应相加到一个通道，得到输出

GarsonW·2023-11-08 06:24

PyTorch学习（八）--卷积神经网络基础

教程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EE411j78F这篇文章的所有图片和代码均来自教程的PPT1、背景我们输入的图像有三个维度：C(通道数)，W（宽），H（高）。当我们把图像横向展开，变成一维的时候，两个空间上挨着特别近的点，比如（0，3）和（1，3）本来是竖向挨着的，就会距离很远，因为会间隔（0，3）以后（1，3）之前的所有点，所以在做全连接模型的时候

陈同学爱吃方便面·2023-11-08 05:30

理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达译者|VK来源|TowardsDataScience即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状

小白学视觉·2023-11-08 05:25

CNN-卷积神经网络

一、基本的神经网络结构神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元，输入向量的维度和输入层（InputLayer）神经元个数相同，分类问题的类别个数决定输入层（OutputLazyer）的神经元个数。第N层的神经元与第N-1层的所有神经元连接，称为全连接，输入层和输出层之间的层叫做隐藏层（HIddenLayer），因为它们对于外部来说是不可见的，层与层的每条连接上都有一个权值。然而，用全连接神

学AI的同学·2023-11-08 05:21

人工智能-卷积神经网络之多输入多输出通道

多输入多输出通道每个图像的多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有标准的RGB通道来代表红、绿和蓝。但是到目前为止，我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子。这使得我们可以将输入、卷积核和输出看作二维张量。当我们添加通道时，我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如，每个RGB输入图像具有3×ℎ×w的形状。我们将这个大小为3的轴称为通道（channel）维度。本节将更深入地研究具有多输入和多输

白云如幻·2023-11-08 05:44

卷积神经网络中 6 种经典卷积操作

深度学习的模型大致可以分为两类，一类是卷积神经网络，另外一类循环神经网络，在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络（CNN）。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:14

什么GAN生成对抗网络？生成对抗网络可以干什么？

神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析系列化数据比如语言、文字的RNN循环神经网络，这些神经网络都是用来输入数据，得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好地将数据与结果通过某种关系联系起来

花落指尖❀·2023-11-07 23:52

10 行代码即可检测脸部情绪

在卷积神经网络的帮助下，我们可以根据一个人的图像或实时视频来识别他的情绪。FacialExpressionRecognition是一个Python库，可用于以更少的努力和更少的代码行检测一个人的情绪。

小北的北·2023-11-07 22:18

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