卷积神经网络(Andrew

【深度学习注意力机制系列】—— CBAM注意力机制（附pytorch实现）

CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）性能的注意力机制模块。
卖报的大地主·2023-08-10 07:50

CNN的特性

1、位移不变性它指的是无论物体在图像中的什么位置，卷积神经网络的识别结果都应该是一样的。
qxq_sunshine·2023-08-10 06:40

神经网络基础-卷积神经网络

在深度学习的路上，从头开始了解一下各项技术。本人是DL小白，连续记录我自己看的一些东西，大家可以互相交流。本文参考：本文参考吴恩达老师的Coursera深度学习课程，很棒的课，推荐本文默认你已经大致了解深度学习的简单概念，如果需要更简单的例子，可以参考吴恩达老师的入门课程：http://study.163.com/courses-search?keyword=%E5%90%B4%E6%81%A9%
Dominic221·2023-08-10 06:09

【人工智能】卷积神经网络

用CNN实现离散数据的分类(以图像分类为例子)感受野感受野(ReceptiveField)：卷积神经网络各输出特征图中的每个像素点，在原始输入图片上映射区域的大小全零填充目的：希望卷积计算保持输入特征图的尺寸不变卷积输出特征图维度的计算公式使用全零填充
萌狼蓝天·2023-08-10 06:07

python-卷积神经网络的学习

目录CNN学习第三天CNN学习第四天CNN学习第五天新知识学习汇总1、cv21.1cv2.imread()1.2cv2.cvtColor(p1,p2)1.3cv2.imshow(wname,img)比较：plt.imshow()2、torch.nn2.1torch.nn.Conv2d()2.2torch.nn.Parameter()2.3torch.nn.MaxPool2d()3、torch.nn
Last__Dance·2023-08-10 06:35

图像分类学习笔记（二）——AlexNet

AlexNet是一个经典的卷积神经网络模型，由AlexKrizhevsky等人在2012年提出。
小乖路路通·2023-08-10 04:08

卷积神经网络介绍

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种广泛应用于计算机视觉领域的深度学习算法。
烯晴可·2023-08-10 02:55

用C语言构建一个数字识别深度神经网络

接上一篇:用C语言构建一个数字识别卷积神经网络1.深度神经网络按照深度学习的理论，随着神经网络层数的增加，网络拟合复杂问题的能力也会增强，对事物特征的挖掘也会更加深入．这里尝试构建一个５层深度的神经网络
Midas-Zhou·2023-08-10 01:13

卷积神经网络实现彩色图像分类 - P2

项目定制文章来源：K同学的学习圈子目录环境步骤环境设置包引用硬件设备数据准备数据集下载与加载数据集预览数据集准备模型设计模型训练超参数设置helper函数正式训练结果呈现总结与心得体会上周使用Pytorch构建卷积神经网络
好名让狗申请了·2023-08-09 21:20

[Python从零到壹] 六十七.图像识别及经典案例篇之基于卷积神经网络的MNIST图像分类

七月太忙，还是写一篇吧！欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇
Eastmount·2023-08-09 21:48

用Pytorch定义并训练一个简单的卷积神经网络

用Pytorch定义并训练一个简单的全连接网络完整展示了使用PyTorch定义模型，载入数据集，训练模型并评估模型的全流程，本文将介绍用Pytorch定义并训练一个简单的卷积神经网络。
LabVIEW_Python·2023-08-09 21:32

卷积神经网络

文章目录1.什么是卷积神经网络2.卷积神经网络详解2.1.卷积层的作用2.2.池化层的作用2.3.平坦层处理2.4.全连接层处理3.卷积神经网络是如何训练的主要介绍卷积神经网络(CNN)的相关知识。
铃音.·2023-08-09 20:40

【深度学习MOT videos detect】Detect to Track and Track to Detect

在本文中，我们提出了一个卷积神经网络（ConvNet
XD742971636·2023-08-09 20:44

论文解读｜使用深度卷积网络的图像超分辨率

该方法通过深度卷积神经网络（CNN）学习低分辨率图像到高分辨率图像
BFT白芙堂·2023-08-09 17:04

GoogLeNet卷积神经网络输出数据形参分析-笔记

GoogLeNet卷积神经网络输出数据形参分析-笔记分析结果为：输入数据形状:[10,3,224,224]最后输出结果：linear_0[10,1][1024,1][1]子空间执行逻辑defforward_old
hsg77·2023-08-09 17:33

02_两小时了解自动驾驶

两小时了解自动驾驶目标你将学到什么什么是无人驾驶无人驾驶的运作方式参考车辆与硬件平台开源软件架构仿真环境地图简介高精地图与传统地图地图与定位,感知,规划的关系高精地图定位简介GNSSRTK惯性导航激光雷达定位视觉定位融合定位感知简介计算机视觉摄像头图像Lidar图像机器学习神经网络反向传播算法卷积神经网络
Osean_li·2023-08-09 14:36

深度学习100例-卷积神经网络（CNN）服装图像分类 | 第3天

本文GitHubhttps://github.com/kzbkzb/Python-AI已收录一、前期工作我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1数据和代码：【传送门】来自专栏：【深度学习100例】1.设置GPU如果使用的是CPU可以忽略这步importtensorflowastfgpus=tf.config.lis
K同学啊·2023-08-09 10:31

【构建卷积神经网络】

构建卷积神经网络卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别，需重新设计，训练模块基本一致全连接层：batch784，各个像素点之间都是没有联系的。
coding_ksy·2023-08-09 10:30

【深度学习注意力机制系列】—— SENet注意力机制（附pytorch实现）

卷积神经网络引入的注意力机制主要有以下几种方法:在空间维度上增加注意力机制在通道维度上增加注意力机制在两者的混合维度上增加注意力机制我们将在本系列对
卖报的大地主·2023-08-09 09:47

【Pytorch+torchvision】MNIST手写数字识别

深度学习入门项目，含代码详细解析在本文中，我们将在PyTorch中构建一个简单的卷积神经网络，并使用MNIST数据集训练它识别手写数字。
S0ybean·2023-08-09 09:46

经典CNN(三）：DenseNet算法实战与解析

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制1前言在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）已经成为最主流的方法，比如GoogleNet，VGG-16，Incepetion
放鹿的散妃·2023-08-09 09:52

基于深度学习的手写数字识别算法Python实现

本文将采用深度学习中的卷积神经网络来训练手写数字识别模型。使用卷积神经网络建立合理的模型结构，利用卷积层中设定一定数目的卷积核（即滤波器），通过训练数据使模型学习到能够反映出十个不同手写提数
程序员奇奇·2023-08-09 08:38

机器学习资源汇总----来自于tensorflow中文社区

INTRODUCTION1.新手入门1.1.介绍1.2.下载及安装1.3.基本用法2.完整教程2.1.总览2.2.MNIST数据下载2.3.MNIST入门2.4.MNIST进阶2.5.TENSORFLOW运作方式入门2.6.卷积神经网络
weixin_34032827·2023-08-09 06:10

机器学习之卷积神经网络（自用学习笔记）

引入卷积神经网络（CNN）主要应用于计算机视觉，用于识别图像。它总共可以分成四个结构输入层，卷积层，池化层，全连接层。
PlutoLilian·2023-08-09 05:59

卷积神经网络

文章目录概述卷积层，池化层卷积池化层-pool卷积神经网络卷积神经网络实战--Cifar训练集数据预处理--图像增强常见的卷积神经网络Alexnet概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks
@kc++·2023-08-09 05:02

90 | Python人工智能篇 —— 深度学习算法 Keras基于卷积神经网络的情感分类

深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在情感分类任务中取得了显著的成果。Keras作为一个高级的深度学习框架，提供了便捷易用的工具来构建和训练情感分类模型。
刘润森！·2023-08-09 05:02

3.28

今天在原有模型上，模型并行效果不好，可能是模型太小，试着加深卷积神经网络模型结构，没有做完，明天继续。阅读两章《月亮与六便士》，一章《追风筝的人》。去喝小孟打了羽毛球，锻炼了身体，很开心。
henele·2023-08-09 05:10

论文笔记【Recurrent Attentional Reinforcement Learning for Multi-label Image Recognition】

利用深度卷积神经网络对具有语义感知的图像区域进行定位，并对其标签进行预测，目前取得了显著的进展。
左灯右行_d493·2023-08-09 04:16

【深度学习Week2】卷积神经网络

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks，CNN【第一部分：代码练习】1.MNIST数据集分类2.CIFAR10数据集分类3.使用VGG16对CIFAR10分类【第二部分：问题总结
跪求指点·2023-08-09 03:20

人群密度检测-CSRnet

前端直接使用预先训练好的VGG16神经网络，输出图像的大小为原始输入图像的1/8后端使用空洞卷积神经网络在保持分辨率的同时扩大感知域，生成高质量的人群分布密度图。
Xxxx. .Xxxx·2023-08-09 00:10

人群密度检测-MCNN

MCNN—多列卷积神经网络结构来将图像映射到其人群密度图。
Xxxx. .Xxxx·2023-08-09 00:40

CNN卷积神经网络学习笔记（特征提取）

一、CNN卷积神经网络可以干的事情：检测任务分类和检索：超分辨率重构：字体识别、人脸识别、医学任务、自动驾驶任务等总结：特征提取相关二、卷积神经网络的整体架构：（1）输入层H*W*C的三维数据（2）卷积层
sinounuo·2023-08-08 17:29

深度学习4 -- 卷积神经网络(代码实现篇+付详细流程文件)

引言本文是使用pytorch对卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的代码实现，作为之前介绍CNN原理的一个代码补充。
Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:27

深度学习--优化器篇(超保姆级+附代码包含常用各种优化器)

引言在深度学习过程中总会在代码中遇到优化器.Adam()，在上一篇实现卷积神经网络CNN的代码分析中也提到了优化器的概念,那么优化器如何通俗的理解呢？
Lian_Ge_Blog·2023-08-08 16:27

卷积神经网络-识别人物

记录一下这个实验的过程首先你需要下载Pytorch,OpenCV,Numpy这三大神兽不然程序跑不了那么首先是第一号神兽，Pytorch其实在官网https://pytorch.org选一下自己的配置信息，然后把它提供的代码丢到CMD里运行就大功告成了不料，下载这货用到的镜像是国外的，经常断线不说，还贼慢。实在等不下去，耗不起这个时间，决定换一个国内的镜像源然而清华的anaconda镜像挂了，用中
eeea0789091f·2023-08-08 14:01

6.6 实现卷积神经网络LeNet训练并预测手写体数字

模型架构代码实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),#padding=2补偿5x5卷积核导致的特征减少。nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Conv2
computer_vision_chen·2023-08-08 07:20

C++(CMake)视觉OpenCV-Raspberry Pi图像处理-3D图像重建-面部界标检测-卷积神经网络车牌自动识别-深度神经网络面部检测和识别

演示如何为桌面和小型嵌入式系统（如RaspberryPi）编写一些图像处理过滤器；使用SfM模块将场景重建为稀疏点云，包括相机位姿，以及如何使用多视图立体获取密集点云；使用人脸模块进行人脸界标（也称为人脸标记）检测的过程；图像分割和特征提取、模式识别基础知识和两种重要的模式识别算法，支持向量机(SVM)和深度神经网络(DNN)；在图像上检测人脸的不同技术，从使用具有Haar特征的级联分类器的更经典
亚图跨际·2023-08-08 05:39

VGG卷积神经网络-笔记

VGG卷积神经网络-笔记VGG是当前最流行的CNN模型之一，2014年由Simonyan和Zisserman提出，其命名来源于论文作者所在的实验室VisualGeometryGroup。
hsg77·2023-08-08 04:55

CNN实现对CIFAR-10数据集的识别

构建一个卷积神经网络实现对CIFAR-10数据集的识别，CNN使用3个同卷积操作（步长为1，same），卷积层后面接池化层，实现特征降维。最后再用均值池化得到10个特征，输入softmax实现分类。
琅琊天瀚泉·2023-08-08 04:21

三、GoogleNet V1论文总结

赫布理论：一起激活的神经元连接在一起；研究意义：1、开启多尺度卷积核时代；2、拉开1x1卷积广泛应用序幕；3、为GoogleNet系列开辟道路；论文概要摘要1、主题：提出了名为Inception的深度卷积神经网络
一个热爱学习的深度渣渣·2023-08-07 23:22

GoogLeNet创新点总结

  GoogLeNet是一种深度卷积神经网络架构，于2014年由Google团队提出，是ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge）比赛的冠军模型
Make_magic·2023-08-07 23:19

万字长文：上海交大校友、宾大直博博士细说五年读博经历

转载自|机器之心作者|ZhenbangDai1『前言』2022年7月29日，在跟我的导师Andrew和组里的其他人道别后，我在宾大博士生的生活就正式结束了。
Sim1480·2023-08-07 20:41

基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，WOA-CNN-LSTM多特征输入模型。

优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。%%清空环境变量warningoff%关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%分析数据num_class=
机器学习-深度学习·2023-08-07 17:14

多元回归预测 | Matlab基于鹈鹕算法(POA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，POA-CNN-LSTM多输入单输出

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于鹈鹕算法(POA)优化卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)回归预测，POA-CNN-LSTM多输入单输出评价指标包括
前程算法屋·2023-08-07 17:13

编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析

重要性和应用场景重要性应用场景2.机器学习的早期历史2.1初期理论与算法感知机决策树2.2早期突破支持向量机神经网络初探3.21世纪初期的发展3.1集成学习方法随机森林XGBoost3.2深度学习的崛起卷积神经网络
TechLead KrisChang·2023-08-07 11:20

深入解析人脸识别技术：原理、应用与未来发展

从原理到应用引言人脸识别技术的重要性和应用领域人脸识别的基本原理图像采集与预处理特征提取与表征数据匹配与比对传统人脸识别方法主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）小波变换在人脸识别中的应用深度学习与人脸识别卷积神经网络
wml_JavaKill·2023-08-07 08:42

机器学习笔记 - 基于Python发现最佳计算机视觉模型的神经架构搜索技术NAS

事实证明，卷积神经网络(CNN)在图像识别任务中异常强大，但针对特定问题设计最佳架构仍然是一项具有挑战性的任务。这就是神经架构搜索（NAS）发挥作用的地方。
坐望云起·2023-08-07 05:52

6.5 池化层

作用：卷积神经网络的最后的部分应该要看到整个图像的全局，通过池化(汇聚)操作，逐渐汇聚要取的像素，最终实现学习全局表示的目标。同时，卷积层的所有优势也被保留在了中间层。
computer_vision_chen·2023-08-06 21:18

pytorch学习——卷积神经网络——以LeNet为例

二.卷积神经网络的组成三.卷积网络基本元素介绍3.1卷积3.2填充和步幅3.2.1填充（Padding）填充是指在输入数据周围添加额外的边界值（通常是零），以扩展输入的尺寸。
一只小百里·2023-08-06 19:35

机器学习&&深度学习——序列模型（NLP启动！）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——卷积神经网络（LeNet）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助现在多多少少是打下了一点基础了，因为我的本科毕业论文是
布布要成为最负责的男人·2023-08-06 17:38
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