卷积神经网络+特征提取第17页

时序预测 | Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)

时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测(多指标评价)目录时序预测|Matlab基于CNN-LSTM-SAM卷积神经网络-长短期记忆网络结合空间注意力机制的时间序列预测

机器学习之心·2024-01-08 07:23

第三十七周周报：文献阅读+掩码、多头注意力机制+位置编码

目录摘要Abstract文献阅读：基于注意力的LSTM大地震预报网络现有问题提出方法基于注意力的LSTM网络研究实验实验目的数据集评估指标数据预处理和特征提取结果讨论MaskedSelf-Attention

m0_66015895·2024-01-08 06:35

YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络改进特征融合层

它还提出了局部增强位置编码（LePE），更好地处理局部位置信息，我将其替换YOLOv8的特征提取网络，用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上，同时

Snu77·2024-01-08 06:30

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——nn.Sequential()

之前在构建神经网络时，我们一般是采用这种方式，就像这样：classNetwork1(nn.Module):def__init__(self):super(Network1,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=6,kernel_size=5)self.conv2=nn.Conv2d(in_channels=6

霜溪·2024-01-08 06:13

PyTorch|构建自己的卷积神经网络——卷积层

在构建我们的网络时，我们需要用到卷积层提取特征，来看到一些特别的东西，当图片经过卷积层，图片尺寸一般会变化。当我们构建网络时，我们需要确定各个层的参数，而这些参数，则是要提前计算的，当某些参数发生错误时，那么构建的网络也很可能发生错误。来看这样一组代码：>>>importtorch>>>importtorch.nnasnn>>> conv2=nn.Conv2d(in_channels=3,out_

霜溪·2024-01-08 06:12

机器学习简单概念和pytorch代码-2

特征提取：将原始

Persistence is gold·2024-01-08 06:11

PyTorch|构建自己的卷积神经网络--池化操作

在卷积神经网络中，一般在卷积层后，我们往往进行池化操作。实现池化操作很简单，pytorch中早已有相应的实现。nn.MaxPool2d(kernel_size=,stride=)这种池化叫做最大池化。

霜溪·2024-01-08 06:10

单目标追踪——【Transformer】Autoregressive Visual Tracking

目录文章侧重点网络结构Encoder（特征提取与融合得到VisionFeatures）Decoder（VisionFeature+MotionFeature特征融合与输出）运动特征生成特征融合与输出消融实验

zz的大穗禾·2024-01-07 21:03

鱼类识别Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法

一、介绍鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’,‘多宝鱼’,‘带鱼’,‘石斑鱼’,‘秋刀鱼’,‘章鱼’,‘红鱼’,‘罗非鱼’,‘胖头鱼’,‘草鱼’,‘银鱼’,‘青鱼’,‘马头鱼’,‘鱿鱼’,‘鲇鱼’,‘鲈鱼’,‘鲍鱼’,‘鲑鱼’,‘鲢鱼’,‘鲤鱼’,‘鲫鱼’,‘鲳鱼’,‘鲷鱼’,‘鲽鱼’,‘鳊鱼’,‘鳗鱼’,‘黄鱼’,‘黄鳝’,‘黑鱼’,‘龙头鱼’）

　子午·2024-01-07 21:33

工智能基础知识总结--什么是TextCNN

什么是TextCNNYoonKim在论文(2014EMNLP)ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification提出TextCNN，该模型将卷积神经网络

北航程序员小C·2024-01-07 20:20

1、FCN_TensorFlow——VGG16_FCN8s构造代码分析

首先，感谢MarvinTeichmann分享的KittiSeg代码，源码见其GitHub主页先贴一张全连接的VGG16模型，如图1：图11、全卷积神经网络(FCN)是在图1的基础上，将全连接层改为卷积替代并将其用于语义分割上

袁振国·2024-01-07 17:09

python数据分析与挖掘论文_《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程...

第10章特征工程特征工程是整个机器学习中非常重要的一部分，如何对数据进行特征提取对最终结果的影响非常大。

weixin_39616477·2024-01-07 16:10

技术分享 | 吊舱目标追踪---deepsort原理讲解

file一、多目标追踪的主要步骤获取原始视频帧利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测将检测到的目标的框中的特征提取出来，该特征包括表观特征（方便特征对比避免IDswitch）和运动特征（运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测

阿木实验室·2024-01-07 14:23

手势识别+人脸识别+姿态估计（关键点检测+教程+代码）

它通常使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练，从而学习到手势的特征表示和模式。在训练阶段，可以使用大规模手势数据集（如MSRAct

阿利同学·2024-01-07 14:54

【毕业设计】基于雷达与深度学习的摔倒检测——卷积自编码器

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种特殊的神经网络，与传统的图像处理算法相比，卷积神经网络的优势在于可以直接对原始图像进行特征提取，避免了复杂的处理过程。

洋洋Young·2024-01-07 13:18

DeepChem教程 6:图卷积

考虑一下一种常用于处理图像的标准的卷积神经网络。每个像素有一个矢量数值，如红、绿、蓝通道值。数据传递

lishaoan77·2024-01-07 13:13

【BI&AI】lecture 3 - GD & BP & CNN & Hands-on

GD&BP&CNN&Hands-on专业术语gradientdescent(GD)梯度下降backpropagation(BP)向传播ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)卷积神经网络

头发没了还会再长·2024-01-07 11:24

CV必备的15个多尺度模型分享，涵盖特征融合、多尺度预测等4种网络结构

在卷积神经网络中，感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度，从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时，需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了：怎样才能合理控制？

深度之眼·2024-01-07 10:12

AIGC学习笔记（1）——AI大模型提示词工程师

向量化为什么需要向量化向量可以计算难点调整位置科学的方式Word2vec算法信息压缩与特征提取谷歌论文-

讲文明的喜羊羊拒绝pua·2024-01-07 10:56

ROS OpenCV 级联分类器

Haar级联分类器、HOG级联分类器和LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法，它们各自利用不同的图像特征进行训练，并且通常结合级联结构来提升实时性。

K-Liberty·2024-01-07 07:15

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

一个实例让你初识图像卷积

文章目录前言一、卷积二、回顾全连接层三.全连接层到卷积四.图像的边缘检测1.定义互相关运算函数2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五.学习由X生成Y的卷积核总结前言在学习卷积神经网络之前我们已经了解了线性神经网络

笔写落去·2024-01-07 07:25

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

脑电情绪识别：从数据采集到实验分析的完整流程

本文将介绍从数据采集到实验分析的完整流程，包括脑电信号采集、预处理、特征提取和情绪分类等步骤。数据采集首先，我们需要采集脑电信号数据。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:07

首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取

刘悦的技术分享·2024-01-07 04:08

YOLO原理

提取特征向量：使用卷积神经网络提

giao客·2024-01-07 03:08

PyTorch|构建自己的卷积神经网络

如何搭建网络，这在深度学习中非常重要。简单来讲，我们是要实现一个类，这个类中有属性和方法，能够进行计算。一般来讲，使用PyTorch创建神经网络需要三步：继承基类：nn.Module定义层属性实现前向传播方法如果你对于python面向对象编程非常熟练，那么这里也就非常简单，就是定义一些属性，实现一些方法。开始建立一个网络，就像这样：importtorchimporttorch.nnasnnimpo

霜溪·2024-01-07 02:01

卷积神经网络|完整代码实现

对于如何加载数据，在前面的文章中已经我们已经学会，那么接下来，就是要搭建卷积神经网络，并对网络进行训练，使其可以完成一些功能。

霜溪·2024-01-07 02:31

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:28

互联网加竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，

Mr.D学长·2024-01-06 23:37

CNN——GoogLeNet

1.GoogLeNet简介GoogLeNet是谷歌推出的基于Inception模块深度卷积神经网络结构。L和N大写还是为了致敬LeNet。

搁浅丶.·2024-01-06 21:42

CNN——LeNet

1.LeNet概述LeNet是YannLeCun于1988年提出的用于手写体数字识别的网络结构，它是最早发布的卷积神经网络之一，可以说LeNet是深度CNN网络的基石。

搁浅丶.·2024-01-06 20:36

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。

白云如幻·2024-01-06 20:47

竞赛保研基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论6建议7最后1前言优质竞赛项目系列，今天

iuerfee·2024-01-06 20:30

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

Abstract卷积神经网络再ImageNet的图片分类的表现很不错，但是很多人还是搞不懂为啥CNN会有这么好的效果和怎么提高神经网络的效果，本文将解决这些问题。

赵智雄·2024-01-06 17:34

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（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风控模型·2024-01-06 14:06

【机器学习】卷积神经网络（六）-计算机视觉应用

十年一梦实验室·2024-01-06 12:13

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度

Snu77·2024-01-06 12:38

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

以下是一些常见的无人机识别算法和技术：视觉识别：图像处理：使用计算机视觉技术对无人机图像进行处理，包括特征提取、目标检测和跟踪等。

LittroInno·2024-01-06 11:44

图像识别原理

3.特征提取：特

_oP_i·2024-01-06 08:05

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。

科学禅道·2024-01-06 07:56

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性

expectmorata·2024-01-06 07:40

卷积神经网络|制作自己的Dataset（最终版）

之前文章已经实现了一个自定义的类，制定了自己的数据集。其实，细看代码，可传入的参数过多，有些简单问题复杂化，实现上不是那么简洁。既然是自己定义的数据集，那么许多功能是自己写好的，如何写，为什么这样写都是已知的。这里，我们考虑让自己定义的Dataset类简单化，并由此完成全部数据准备工作。图片名处理在实现Dataset类之前，图片准备工作是必须要进行的，或者说是对我们收集到的图片进行改名。就像之前那

霜溪·2024-01-06 06:12

Halcon根据特征值选择区域select_shape

Halcon根据特征值选择区域关于提取图像的特征，比较常用的一个算子是select_shape算子，它能高效地根据特征提取出符合条件的区域。

electrical1024·2024-01-06 05:04

非线性非平稳系统的动态递归挖掘用于特征提取和故障诊断

为了解决这个问题，基于动态递归挖掘的方法，可用于非线性非平稳系统的特征提取、过程监控和故障诊断。

学兔兔VIP·2024-01-06 04:35

大创项目推荐深度学习卷积神经网络的花卉识别

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列

laafeer·2024-01-06 02:16

异常检测(无监督，生成模型)—SimpleNet: A Simple Network for Image Anomaly Detection and Localization

2303.15140v2.pdf代码：GitHub-DonaldRR/SimpleNet异常检测与定位就是在每个像素点进行二分类，0为正常，1为异常网络四大模块：1.一个预训练(在imageNet上预训练)的特征提取器

老男孩li·2024-01-06 02:37

【王者荣耀】皮肤-英雄预测（tensorflow）

包括的模块有dataset的建立，卷积神经网络模型等。

xxhls_02·2024-01-05 18:03

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