卷积神经网络+特征提取

深度神经网络和传统神经网络区别

而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，
快乐的小蓝猫·2024-01-27 07:25

车牌识别系统 Django框架 深度学习 CNN算法 python语言 毕业设计✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、
vx_biyesheji0002·2024-01-27 05:21

【目标检测】不同结构的感受野对CNN网络的影响

2、卷积神经网络的感受野感受野用来表示网络内部的
牧世·2024-01-27 04:59

精选11篇顶会论文，深度学习时间序列预测模型汇总！（含2024最新）

本文精心汇总了11篇深度学习时间序列预测模型的顶会论文，涵盖基于递归神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer架构以及多元时序预测等多种类型的模
AI热心分享家·2024-01-26 18:03

自然语言NLP学习

2-7门控循环单元（GRU）_哔哩哔哩_bilibiliGRULSTM双向RNNCNN卷积神经网络输入层转化为向量表示dropoutppl标量在物理学和数学中，标量（Scalar）是一个只有大小、没有方向的量
wangqiaowq·2024-01-26 18:12

自然语言处理-针对序列级和词元级应用微调BERT

针对序列级和词元级应用微调BERT我们为自然语言处理应用设计了不同的模型，例如基于循环神经网络、卷积神经网络、注意力和多层感知机。
白云如幻·2024-01-26 15:15

轻量级3D姿态估计

网络结构：编码器-解码器在编码器用于全局特征提取，而解码器进行姿态估计的基础架构，研究团队对其主干网络、激活函数，以及Skipconcatenation功能都
AI视觉网奇·2024-01-26 15:04

AlexNet(深度学习模型)详解

AlexNet是一种深度卷积神经网络，由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton于2012年在ImageNet图像分类竞赛中首次引入。
GeekyGuru·2024-01-26 13:02

#算法#如何手撸自己的模型，培养思维看这一篇就够了！

以下是一般的步骤：选择模型架构：根据任务的性质和数据的特点，选择适当的模型架构，例如选择使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自注意力机制（Transformer）等。
向日葵花籽儿·2024-01-26 11:52

Python图像处理【19】基于霍夫变换的目标检测

使用渐进概率霍夫变换检测直线2.1渐进霍夫变换原理2.2直线检测3.使用广义霍夫变换检测任意形状的对象3.1广义霍夫变换原理3.2检测自定义形状小结系列链接0.前言霍夫变换(HoughTransform,HT)是一种特征提取技术
AI technophile·2024-01-26 10:54

Tensorflow高阶内容（五）- Deep Learning

高阶内容5.1Classification分类学习5.2什么是过拟合（Overfitting）5.3Dropout解决Overfitting5.4什么是卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork
BingshengTian_Mamba·2024-01-26 10:15

Hierarchical Object Detectionwith Deep Reinforcement Learning

此外,我们的工作比较了从卷积神经网络为每个候选
fayetdd·2024-01-26 09:16

PyTorch 中的nn.Conv2d 类

这个类广泛用于构建卷积神经网络（CNN），特别是在处理图像数据时。
风筝超冷·2024-01-26 09:08

Matlab批量提取图片特征向量

目录最近matlab数字图像处理课程需要，对上千张训练集测试集图片进行批量的特征提取，作为SVM的输入。所以就有了用matlab来批量提取图像特征向量，并保存，方便后续使用。
芯的一天·2024-01-26 08:33

MATLAB环境下使用训练好的卷积神经网络进行大地电磁数据噪声抑制

大地电磁MT是一种比较成熟的地球物理勘探方法，通过计算地面测量的正交电场分量和磁场分量的扰动值研究地下介质的电性结构。MT在油气和工程勘探领域得到了广泛应用。但是由于该方法以天然电磁场为场源，存在地面信号弱和源激发随机的缺点，极易受到各类噪声的影响，致使后续反演结果中存在不确定性。因此，在MT方法的发展过程中，消除噪声一直是地球物理勘探研究的重点。学者们提出了许多消除MT噪声的数据处理方法，主要包
哥廷根数学学派·2024-01-26 06:13

深度学习基础知识

卷积神经网络——图像卷积特征提取卷积核（算子）用来做图像处理时的矩阵，与原图像做运算的参数。
湘溶溶·2024-01-26 06:40

本地以图搜图软件xiSearch-flet

sentence_transformers+flet实现项目地址：https://github.com/xjhqre/xiSearch-flet使用说明1、启动程序，进入设置页面，设置特征文件保存地址2、进入特征提取页面
xjhqre·2024-01-26 04:15

FAIR-Wave2Vec 2.0模型介绍

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的应用：CNN在声学建模上显示出优势，能够捕获局部特征；而
科学禅道·2024-01-26 00:26

吴恩达卷积神经网络学习笔记（六）|CSDN创作打卡

3.2特征点检测神经网络可以通过输出图片上特征点的（x，y）坐标，来实现对目标特征的识别。我们来看几个例子，假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置，眼角坐标为（x，y），你可以让神经网络的最后一层，多出两个数字lx和ly，作为眼角的坐标值.如果你想知道两只眼睛的4个眼角的具体位置，那么从左到右依次用4个特征点来表示这4个眼角，对神经网络稍微做些修改，输出第1
墨倾许·2024-01-25 22:56

吴恩达卷积神经网络学习笔记（二）

一.卷积神经网络（一）1.6三维卷积3指的是颜色通道（RGB）6*6*3分别对应宽*高*通道的数目滤波器也有相对应的3*3*3，由此得到一个4*4的输出。
墨倾许·2024-01-25 22:26

三维重建（7）--运动恢复结构SfM系统解析

目录一、SfM系统（两视图）1、特征提取2、特征匹配3、RANSAC求解基础矩阵F4、完整的欧式结构恢复算法流程二、基于增量法的SfM系统（以OpenMVG为例）1、预处理2、图像特征点提取与匹配3、两视图重构点云
Struart_R·2024-01-25 22:52

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

前言：读者朋友们大家好，从这篇开始更新我本人撰写的《速通机器学习》一书；本书已出版并发售于JD，想要实体书的可以自行购买。本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导、图表展示、企业应用案例。本书面向初，中级读者，能帮助读者迅速掌握机器学
北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

大创项目推荐 题目：垃圾邮件(短信)分类 算法实现 机器学习 深度学习 开题

文章目录1前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于机器学习的垃圾邮件分类该项目较为新颖
laafeer·2024-01-25 18:35

【风电回归预测】基于开普勒算法优化卷积神经网络结合注意力机制的双向长短记忆网络KOA-CNN-BiLSTM-Attention实现风电功率多输入单输出回归预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，完整代码、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍随着可再生能源的快速发展，风电作为其中的重要组成部分，正逐渐成为人们关注的焦点。然
matlab科研助手·2024-01-25 17:48

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念

softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念李沐《动手学深度学习》深度学习计算目录系列文章一、从全连接层到卷积（一）全连接层（二）卷积神经网络的空间不
丁希希哇·2024-01-25 13:21

吴恩达深度学习笔记(82)-深度卷积神经网络的发展史

我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析，为什么要看这些实例分析呢？上周我们讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件。
极客Array·2024-01-25 12:33

RT-DETR原理与简介（干翻YOLO的最新目标检测项目）

RT-DETR的核心思想是将目标检测和目标跟踪这两个传统独立的任务进行统一建模，并利用Transformer网络进行特征提取和关联学习。相比于传统的两阶段
毕设阿力·2024-01-25 09:21

35、HAM:超强性能的深度卷积神经网络混合注意力模型[五档上坡第一人！]

大家好，今天给大家解说一个注意力模型，即插即用，性能稳定。本文由燕山大学电气学院，河北省工业计算机控制重点实验室，浙江大学求实高等研究院共同提出，于2022年5月10日发表于IF：8.4\JCR：Q1是CV的顶刊哈。让咱们看看他做了哪些工作呢。论文地址：HAM:Hybridattentionmoduleindeepconvolutionalneuralnetworksforimageclassif
是馒头阿·2024-01-25 09:01

【深度学习】初识深度学习

初识深度学习什么是深度学习关系：人工智能机器学习深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系：机器学习：随着数据量增加会改进性能的算法深度学习：使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。
wmh1024·2024-01-25 07:19

开源计算机视觉库OpenCV详解

特征提取与匹配：包括角点检测
诗雅颂·2024-01-25 06:28

语义分割 | 基于 VGG16 预训练网络和 Segnet 架构实现迁移学习

基于标注样本的信息和预训练模型的特征提取能力以及Segnet架构，训练自己构建的语义分割网络，从而实现迁移学习。
源于花海·2024-01-25 05:59

pytorch学习3——卷积神经网络

错题：全连接层解析：图像展平后长度为3×256×256，权重参数和偏置参数的数量是3×256×256×1000+1000=196609000。，前面是权重参数，后面的1000是偏执参数数量2.池化层基础问题解析：选项1：错误，池化层有参与模型的正向计算，同样也会参与反向传播选项2：正确，池化层直接对窗口内的元素求最大值或平均值，并没有模型参数参与计算循环神经网络描述解析：选项1：批量训练的过程中，
柠檬酸的很·2024-01-25 04:16

超分之SRGAN

超分之SRGAN代码实现文章目录0.摘要1.引言1.1相关工作1.1.1介绍了SR技术的发展历程1.1.2介绍了SR技术中卷积神经网络的设计
深度学习炼丹师-CXD·2024-01-25 01:34

毕业设计：python车牌识别系统 Django框架 深度学习 CNN算法 MySQL数据库（源码+文档） ✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练预测代码、数据集、PyQt5界面+Django框架网页界面2、
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:48

毕业设计：python人脸识别系统 实时检测 深度学习 Dlib库 大数据 毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、pyqt5图形界面、opencv、ResNet深度卷积神经网络、Dlib库系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能：包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别
vx_biyesheji0002·2024-01-25 00:17

大数据毕业设计：python人脸识别系统 实时检测 深度学习 Dlib库（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、pyqt5图形界面、opencv、ResNet深度卷积神经网络、Dlib库识别人脸、录入人脸、管理人脸
q_3375686806·2024-01-24 23:50

【论文阅读】Time-Series Anomaly Detection Service at Microsoft

为了解决时间序列异常检测的问题，作者提出了一种基于谱残差(SR)以及卷积神经网络(
EmoryHuang·2024-01-24 18:04

使用GradCAM 使用用于脑肿瘤分类的脑 MRI 扫描数据分类-含理论与源码

随着人工智能和机器学习系统，特别是卷积神经网络(CNN)，越来越多地融入技术和日常生活的各
TD程序员·2024-01-24 15:26

【思路】stable diffusion应用场景细分及实现设想

这可以通过音频处理算法、音频特征提取技术或深度学习模型来完成。视觉效果设计：根据音频特征和所需的视觉效果，设计合适的视觉效果元素，如动画
李加号pluuuus·2024-01-24 14:31

【RT-DETR有效改进】华为 | GhostnetV2移动端的特征提取网络效果完爆MobileNet系列

前言大家好，这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultra
Snu77·2024-01-24 11:18

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

、基本信息1、研究动机2、创新点3、准备3.1、文本属性图3.2、语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取
鲸可落·2024-01-24 10:39

迁移混合模型-基于新数据的迁移学习预测-寻找普通苹果与其他苹果

英文：transferlearning模型A存储了模型结构、权重系数（weights）模型B基于新数据，实现了对模型A的部分结构或权重系数的更新特征提取使用模型A，移除输出层，提取目标特征信息结构引用使用模型
小旺不正经·2024-01-24 09:47

opencv特征线检测与应用

这时不如换个思路[换个角度看问题]，既然特征点不行，那就找特征线，Opencv中提供了两种线特征提取器，接下来就让我们分
人工智能大讲堂·2024-01-24 09:30

深度学习如何入门，如何快速理解深度学习

深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等，它们在语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等领域都取得了很大的进展。它使用了深度
打工人何苦为难打工人·2024-01-24 08:28

【PyTorch】记一次卷积神经网络优化过程

记一次卷积神经网络优化过程前言在深度学习的世界中，图像分类任务是一个经典的问题，它涉及到识别给定图像中的对象类别。
精英的英·2024-01-24 07:51

【PyTorch】使用PyTorch创建卷积神经网络并在CIFAR-10数据集上进行分类

在本博客中，我们将探讨如何使用PyTorch框架创建一个简单的卷积神经网络（CNN）来对CIFAR-10数据集中的图像进行分类。
精英的英·2024-01-24 07:12

CNN-BIGRU-Attention卷积神经网络-双向门控循环单元多输入多输出预测，CNN-BIGRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，

%%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%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:28

卷积神经网络CNN的数据回归预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

%%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tic%restoredefaultpath%%导入数据P_train=xlsread('data','trainingset','B2：G191')';T_train=xlsread('data','trainingset','H2：H191')';%测试集——44个样本P_t
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络多输入多输出预测，CNN-BILSTM-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方

%%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%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58

CNN-GRU-Attention卷积神经网络-门控循环单元多输入多输出预测，CNN-GRU-Attention回归预测。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替

%%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%%导入数据res=xlsread('数据.xlsx');%%数据分析num_size=0.8;%训练集占数据集比例outdim=3;%最后3列为输出num_samples=size(res,1);%样本个数res=res(randperm(num_samples),:);%打乱
机器学习-深度学习·2024-01-24 06:58
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