卷积神经网络(Andrew

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

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

在示例代码中，构建了一个名为Tudui的卷积神经网络（CNN）模型。这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。
不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

竞赛选题 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络
laafeer·2023-11-07 17:13

图像领域-深度学习网络结构（从浅入深）——基础到对比到改进

一、最基本的CNN模型基本构成卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种用于处理图像和视频数据的深度学习模型。
一路向前，积极向上·2023-11-07 12:01

自动化验证码破解：Python与OCR库的完美结合

1、ddddocrddddocr的特点主要包括：高准确率：利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。
是阿尘呀·2023-11-07 09:22

深入理解CNN原理——改造后的全连接层

在李沐《动手学深度学习》视频中，对CNN原理做了讲解，从一个比较新的角度解读卷积神经网络，给人启发式的思考。
李烟云·2023-11-07 07:04

人工智能-卷积神经网络

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，
白云如幻·2023-11-07 06:19

pythonopencv人脸相似度_一起学python-opencv二十九（实战：人脸检测）

人脸检测一般用的还是CNN(卷积神经网络)，没错，这个卷积的意思就是前面说的图像的卷积。
weixin_39723678·2023-11-07 05:40

使用Tensorflow进行完整的深度神经网络CNN训练完成图片识别案例2

上一张链接：https://blog.csdn.net/dongbao520/article/details/125456950卷积神经网络•Convolutionalneuralnetworks•视觉皮层
海宝7号·2023-11-07 03:36

人类活动识别的深度学习模型

目录概述人类活动识别神经网络建模的好处监督学习数据表示卷积神经网络模型递归神经网络模型人类活动识别（HumanActivityRecognition）是一项具有挑战性的时间序列分类任务。
haitian403·2023-11-07 02:00

深度学习之基于YoloV5交通信号标志识别系统

以下是该系统的主要概述：YoloV5模型:YoloV5是一种实时目标检测算法，采用卷积神经网络结构，并具有较低的
雅致教育·2023-11-07 00:49

算法理论笔记

算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′
__Akira__·2023-11-06 13:22

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络花卉识别系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习中广泛应用于图像识别和处理的一种网络结构。基于Tensorflow的卷积神经网络花卉识别系统可以
雅致教育·2023-11-06 13:07

强的离谱， Transformer 模型与联邦机器学习详解！

与卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在ImageNet、COCO和ADE20k等多个基准上取得了非常优异的性能。
我爱计算机视觉·2023-11-06 13:42

2019-11-12

年11月12日星期二参加人员：Bruce今日工作纪要：1.进行周二的课程（助教课+星星火炬培训），大卫的课程照常进行，唯一的缺点是他这节课的纪律比较乱，明显比前几节课自由，已和妈妈沟通了她的学习情况；Andrew
雨滴教育人事张月月·2023-11-06 01:27

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet（v1、v2、v3、v4、ResNetv1、ResNetv2）

目录参考资料：一、简介二、Inception三、GoogLeNet-V13.1输入3.2第一层（卷积层）3.3第二层（卷积层）3.4第三层（Inception3a层）3.5第三层（Inception3b层）3.6其余层3.7辅助分类器3.8总结四、GoogLeNet-V24.1GeneralDesignPrinciples4.2详解批量归一化（BatchNormalization）1.前言2.BN
travellerss·2023-11-05 20:47

【卷积神经网络系列】十三、MobileNetV3

目录参考资料：一、简介二、模型优化细节2.1引入SE模块2.2重新设计激活函数2.3重新设计耗时层结构三、网络结构四、论文复现（1）确保Channel个数能被8整除（2）定义h-swish激活函数：（3）定义SE模块：（4）引入SE模块后的倒残差模块bneck：（5）主体网络结构：(MobileNetV3-Large)参考资料： 论文：  MobileNetV3:SearchingforMobil
travellerss·2023-11-05 20:17

人工智能学习之路－目标检测(r-cnn)

目标检测分两大技术体系two-stage和one-stage.我们首先从two-stage说起two-stage代表主要是：R－CNN，Fast－RCNN，Faster-Rcnn这一章节，我们先从这三个说起r-cnn属于卷积神经网络在目标检测的初探
taylor_tiger·2023-11-05 18:02

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。
python机器学习建模·2023-11-05 15:06

人体姿态估计和手部姿态估计任务中神经网络的选择

一、人体姿态估计任务适合使用卷积神经网络（CNN）来解决。人体姿态估计任务的目标是从给定的图像或视频中推断出人体的关节位置和姿势。
Nancy-sn·2023-11-05 12:23

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和GCN（图卷积神经网络）

CNN（卷积神经网络）：区别：CNN主要适用于处理网格状数据，如图像或其他二维数据。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习输入数据的特征。
Nancy-sn·2023-11-05 12:48

Pytorch 注意力机制解析与代码实现

当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注，
Python图像识别·2023-11-05 09:24

【CNN】卷积神经网络 ：适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计（无代码）

卷积神经网络文章目录卷积神经网络图片直观理解实现思想，本质以及适用问题卷积核计算过程和数据形状输入RGB：图片输入为3通道一个卷积是多层的时候，如何计算？
小野堂·2023-11-05 08:39
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