卷积神经网络(Andrew 第33页

【Note】CNN与现代卷积神经网络part1（附PyTorch代码）

文章目录0前言1卷积神经网络1.1从全连接层到卷积1.1.1不变性1.1.2多层感知机的限制1.1.2.1平移不变性1.1.2.2局部性1.1.3卷积1.1.4通道（channel）1.1.5Summary1.2

猛码Memmat·2023-10-17 13:25

如何在Python中使用TensorFlow或PyTorch构建和训练CNN模型？

卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉领域取得显著成就的深度学习模型。本文将介绍如何使用Python中两个主要的深度学习库——TensorFlow和PyTorch，来构建和训练CNN模型。

Ai技术星球·2023-10-17 11:02

深度学习入门——卷积神经网络（CNN）

近年来，随着深度学习的发展，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）已经成为图像处理、计算机视觉等领域的重要工具。

小白白选手·2023-10-17 11:04

深度学习——卷积神经网络中卷积核的基本概况

在卷积神经网络里，卷积核其实就是一个过滤器，但在深度学习里，它不做反转，而是直接执行逐元素的乘法和加法，我们把这个又称为互相关，在深度学习里称为卷积。那为什么在图像处理上，需要进行卷积处理呢。

清泉_流响·2023-10-17 11:33

深度学习——卷积神经网络（CNN）基础一

深度学习——卷积神经网络（CNN）基础一文章目录前言一、从全连接层到卷积1.1.不变性1.2.多层感知机的限制1.2.1.平移不变性1.2.1.局部性1.3.卷积1.4."

星石传说·2023-10-17 11:01

深度学习——卷积神经网络（CNN）基础二

深度学习——卷积神经网络（CNN）基础二文章目录前言三、填充和步幅3.1.填充3.2.步幅3.3.小结四、多输入多输出通道4.1.多输入通道4.2.多输出通道4.3.1×1卷积层4.4.小结总结前言上文对卷积有了初步的认识

星石传说·2023-10-17 11:00

分类网络速览

www.yuque.com/yahei/hey-yahei/typical_cnn参考：《Hands-OnMachineLearningwithScikit-LearnandTensorFlow(2017)》Chap13《卷积神经网络

hey-yahei·2023-10-17 05:06

深度学习-卷积神经网络CNN计算输出特征大小以及参数数量

链接：https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935计算其每一层的特征大小及参数数量的方法nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=96,kernel_size=12,stride=4,padding=2)卷积一层的几个参数:in_channels=3:表示的是输入的通道数，由于是RGB型的

mxr-·2023-10-17 01:25

花朵识别系统Python+TensorFlow+Django+网页界面+算法模型

一、介绍花朵识别系统，使用Python作为主要编程语言进行开发，使用TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，并基于多种花朵数据集进行模型训练，最后得到一个精度较高的h5模型文件。

青瓷程序设计·2023-10-17 01:11

交通标志识别系统python+TensorFlow+算法模型+Django网页+数据集

种交通标志图片进行识别二、效果图片展示三、演示视频and代码视频+代码+介绍：https://s7bacwcxv4.feishu.cn/wiki/NZWIwBgDyig8hakbMJMcjNOwndc四、卷积神经网络介绍下面提

青瓷程序设计·2023-10-17 01:11

水果识别系统Python+TensorFlow+卷积神经网络算法

引言随着科技的发展，我们生活中的各种便利工具日益增加。例如，你有没有想过，当你在超市里看到一个陌生的水果，却不知道它是什么名字时，有一个工具可以帮你识别出来？今天，我要为大家介绍一种基于Python的水果识别系统。这个系统不仅识别准确，还具有友好的用户界面。下面，让我们一起探索这个神奇的系统吧！准备数据收集：知己知彼要识别出各种各样的水果，首先我们需要有一个完备的数据集。我们收集了大量的水果图片，

青瓷程序设计·2023-10-17 01:40

深度学习和自然语言处理的应用

深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在文本分类任务

PyTechShare·2023-10-16 20:37

竞赛选题深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-10-16 19:51

【毕设选题】深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求

caxiou·2023-10-16 19:49

【毕业设计】深度学习图像视频足球与人体检测系统 - python opencv YOLO

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

caxiou·2023-10-16 19:19

【毕设选题】深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录1前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后1前言深度学习YOLO图像视频足球和人体检测学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5

caxiou·2023-10-16 19:19

【毕业设计】深度学习安检管制物品识别检测系统 - python opencv YOLO

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

caxiou·2023-10-16 19:18

竞赛选题深度学习YOLO图像视频足球和人体检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov5算法5数据集6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习YOLO图像视频足球和人体检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

laafeer·2023-10-16 19:45

3500/15 106M1079-01 支持先进和复杂的人工智能计算

它支持各种类型的卷积神经网络(CNN)模型，如Resnet-18、Resnet-34、Vgg16、GoogleNet和leNet，以及主流的深度学习框架，包括C

zhang13365909307·2023-10-16 17:50

论文当中的i.e.是啥意思

例如:Weusedaconvolutionalneuralnetwork(CNN)approach,i.e.,AlexNet,forimageclassification.我们使用了一种卷积神经网络(CNN

ulimate_·2023-10-16 16:16

深度学习-卷积神经网络

文章目录应用卷积神经网络卷积处理分类问题应用图片分类图片检索图片分割图片风格迁移姿态估计OCR等卷积神经网络核概念计算机视觉中处理图片的核大小是通过经验得来的，而深度学习中的权重大小是自己学习出的。

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 14:12

2022最新版-李宏毅机器学习深度学习课程-P17 卷积神经网络CNN

一、CNN用于图像分类需要图片大小统一彩色图像分为RGB三层，展平后首尾相接值代表着颜色的强度图像识别中不需要全连接的，参数太多了观测1：通过判断多个小局部图像就能判断出图片标签感受野的定义简化1感受野可以重叠；同一感受野可以通过不同的权重典型设置观测2：相同部分出现在不同区域简化2共享参数典型设置引入filter的概念，实质是同一套权重卷积的优势有些要素比整张图片小的多同一要素可能会出现在不同区

QwQllly·2023-10-16 14:06

LeNet-5 – A Classic CNN Architecture

LeNet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。

跟着大数据和AI去旅行·2023-10-16 13:53

ApacheCN 深度学习译文集 2020.9

2.3.c在线阅读ApacheCN面试求职交流群724187166ApacheCN学习资源目录TensorFlow1.x深度学习秘籍零、前言一、TensorFlow简介二、回归三、神经网络：感知器四、卷积神经网络五

布客飞龙·2023-10-16 11:11

全局平均池化 - 从特征图到全局信息

目录引言全局平均池化的概念实现全局平均池化全局平均池化的优点结论代码示例1.引言卷积神经网络的池化层是提取特征的重要组成部分。其中，全局平均池化是一种简洁而有效的方法，可以将整个特征图的信息进行汇聚。

cvyoutian·2023-10-16 11:58

[CVPR19]MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile

Abstract为移动设备设计卷积神经网络(CNN)是一个挑战，因为移动模型需要小而快，但仍

gdtop818·2023-10-16 09:11

tensorflow-3

接下来，实现卷积神经网络（常用于图像处理领域），使用GPU版本的tensorflowoutline`GPU版本的tensorflow`卷积神经网络`GPU版本的tensorflow（其实，tensorflow

我吃我样·2023-10-16 07:50

图像目标检测三——Fast RCNN

RCNN通过卷积神经网络提取图像特征，第一次将目标检测引入了深度学习领域；SPPNet通过空间金字塔池化，避免了对于同一幅图片多次提取特征的时间花费。

小鲜贝·2023-10-16 04:44

PyTorch深度学习实践（11. Advanced CNN-2）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter11卷积神经网络（高级篇）"""AdvancedCNN:resnet"""importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatase

曾叔叔要稳住·2023-10-16 00:13

PyTorch深度学习实践（11. Advanced CNN-1）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter11卷积神经网络（高级篇）"""AdvancedCNN:inception"""importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdat

曾叔叔要稳住·2023-10-16 00:42

PyTorch 深度学习之卷积神经网络(高级篇)Advanced CNN(十)

0.Revision前面讲的比较简单的是串行网络结构1.GoogLeNet1.1Inceptionmodulewh要一致whatis1×1convolution?信息融合-eg.高中各门学科成绩比较(总分)最主要工作:改变通道数量whyis1×1convolution?减少10倍1.2implementationofinceptionmodule拼接第一个维度拼接-C输出24*3+16=88个通道

河图洛水·2023-10-16 00:39

卷积神经网络1

简介卷积神经网络（CNN）最初是为了解决图像识别等问题设计的，现在不仅限于图像和视频，还可以应用于音频信号、文本数据等。

还浴月·2023-10-15 23:25

论文解读《Top-Down Feedback for Crowd Counting Convolutional Neural Network》AAAI2018

Top-DownFeedbackforCrowdCountingConvolutionalNeuralNetwork用于人群计数的自顶向下的反馈卷积神经网络DeepakBabuSam,R.VenkateshBabu

guoqiangszu·2023-10-15 20:06

什么是patch？

在计算机视觉和深度学习领域中，CNN（卷积神经网络）中的"patch"是指图像中的小块区域。CNN通过处理这些小块区域来提取图像的特征。

进步小白·2023-10-15 18:29

PyTorch深度学习实践

PyTorch深度学习实践1.概述2.线性模型3.梯度下降算法4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络

焦妮敲代码·2023-10-15 14:00

2019-08-17 深度学习简介

一简介与入门IMAGENET:图像分类比赛促进了深度学习卷积神经网络发展。

Enpleeeee·2023-10-15 12:08

【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码及数据1概述卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种常用于序列数据预测的深度学习模型。

长安程序猿·2023-10-15 12:11

论文阅读--基于编码器-解码器的卷积神经网络与多尺度感知模块用于人群计数

Title:Encoder-DecoderBasedConvolutionalNeuralNetworkswithMulti-Scale-AwareModulesforCrowdCountingAbstract:Inthispaper,weproposetwomodifiedneuralnetworksbasedondualpathmulti-scalefusionnetworks(SFANet)

追忆苔上雪·2023-10-15 09:45

竞赛选题深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测 - python opencv

文章目录1前言2实现效果3CNN卷积神经网络4Yolov56数据集处理及模型训练5最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLOv5车辆颜色识别检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-10-15 07:19

Matlab 基于贝叶斯优化算法优化最小二乘支持向量机(BO-LSSVM)的多变量时间序列预测 BO-LSSVM多变量

目录Matlab基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机(CNN-LSSVM)的多变量时间序列预测CNN-LSSVM多变量预测结果基本介绍程序设计参考资料Matlab基于卷积神经网络结合最小二乘支持向量机

前程算法屋·2023-10-15 07:19

计算机视觉：一文搞懂卷积神经网络中的池化层

本文重点池化层是卷积神经网络中的一种重要层，用于降低输入数据的空间维度，减少参数数量，提高模型的计算效率。它通过对输入数据进行降采样操作，将输入数据的大小缩小，同时保留重要的特征信息。

幻风_huanfeng·2023-10-15 06:18

计算机视觉：池化层的作用是什么？

本文重点在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种非常强大的模型，广泛应用于图像识别、目标检测、自然语言处理等领域。而池化层作为CNN中的一个关键步骤，扮演着优化神经网络、提升深度学习性能的重要角色。

幻风_huanfeng·2023-10-15 06:45

矩阵及其运算在卷积神经网络（CNN）中的应用与启发

简介‍个人主页：@云边牧风‍小编介绍：欢迎来到云边牧风破烂的小星球专栏：Python课程本章内容：CNN卷积神经网络记得评论+点赞+收藏+关注哦~目录摘要1.引言1.1研究背景和意义1.2报告结构2.卷积神经网络

云边牧风·2023-10-14 18:34

竞赛深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4inception_v3网络5最后0

iuerfee·2023-10-14 18:44

pytorch中的归一化函数

它们可以应用于一维、二维和三维数据，通常用于卷积神经网络中。批量归一化有助于加速训练过程，提高模型的稳定性。nn.

萝北村的枫子·2023-10-14 18:07

关于卷积神经网络的书籍,卷积神经网络基础知识

「已注销」·2023-10-14 17:11

从基础到卷积神经网络（第12天）

1.PyTorch神经网络基础1.1模型构造1.块和层首先，回顾一下多层感知机importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFnet=nn.Sequential(nn.Linear(20,256),nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))X=torch.rand(2,20)#生成随机输入（批量大小=2，输入维度=

你不困我困·2023-10-14 17:01

机器学习笔记 - 使用3D卷积神经网络进行视频分类

1、导入相应的库3DCNN使用三维滤波器来执行卷积。内核能够在三个方向上滑动，而在2DCNN中它可以在二维上滑动。首先安装并导入必要的库，用于处理ZIP文件内容的Remotezip、用于使用进度条的tqdm、用于处理视频文件的OpenCV、用于执行更复杂的张量操作的einops，以及用于在JupyterNotebook中嵌入数据的库。importtqdmimportrandomimportpath

坐望云起·2023-10-14 11:43

点云从入门到精通技术详解100篇-橘子自动采摘机视觉识别

格图素书·2023-10-14 07:40

竞赛选题深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别