卷积神经网络+特征提取第4页

【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)

目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-20 22:47

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分

SetMaker·2025-01-20 22:47

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星

ACNet：深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术

郎轶诺·2025-01-20 20:55

YOLOv9改进，YOLOv9检测头融合，适合目标检测、分割任务

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:37

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合RFAConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络（CNN）的性能，但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角，认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。

挂科边缘·2025-01-20 15:36

图像检索简介

涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图

handsomestWei·2025-01-20 15:35

【论文投稿】探秘计算机视觉算法：开启智能视觉新时代

目录引言一、计算机视觉算法基石：图像基础与预处理二、特征提取：视觉信息的精华萃取三、目标检测：从图像中精准定位目标四、图像分类：识别图像所属类别五、语义分割：理解图像的像素级语义六、计算机视觉算法前沿趋势与挑战引言在当今数字化浪潮中

小周不想卷·2025-01-20 13:11

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构

YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象

AI架构设计之禅·2025-01-20 05:23

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis

·2025-01-19 23:34

YOLOv10改进，YOLOv10检测头融合RepConv卷积，添加小目标检测层（四头检测）+CA注意机制，全网首发

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 22:42

YOLOv11改进，YOLOv11检测头融合RepConv卷积，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务

摘要作者提出了一种简单而强大的卷积神经网络架构，其推理阶段采用与VGG类似的网络体结构，仅由一堆3x3卷积和ReLU组成，而训练阶段的模型具有多分支拓扑。

挂科边缘·2025-01-19 21:01

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术

深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。

wit_@·2025-01-19 16:50

ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！

以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络

WangYan2022·2025-01-19 14:34

基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真（含MATLAB代码）

摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和模板匹配的车标识别方法，并通过MATLAB进行仿真。

爱学习的通信人·2025-01-18 21:28

3D UNet和Swin-UNETR

3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。

学無芷境·2025-01-18 14:29

3DUnetCNN 项目常见问题解决方案

designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN项目基础介绍3DUnetCNN是一个基于PyTorch的3DU-Net卷积神经网络

魏纯漫·2025-01-18 14:27

AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-智能网联汽车CAN总线-基于电压信号的CAN总线入侵检测系统设计与实现

目录前言入侵检测系统研究现状入侵检测系统建模CAN总线入侵检测威胁模型DeepSVDD模型入侵检测系统方案设计挑战和解决方案差分信号的采集与处理差分信号的特征提取入侵检测模型的设计入侵检测系统性能评估实验环境设置不同的车辆状态不同数量的攻击目标不同发送频率的攻击消息

格图素书·2025-01-18 14:57

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。

你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

每天五分钟深度学习框架pytorch：基于vgg块搭建VGG卷积神经网络

本文重点前面我们使用pytorch搭建了vgg块，本文我们使用vgg块搭建卷积神经网络VGG16，我们先来看一下vgg16的模型结构是什么样的：搭建vgg16importtorchfromtorchimportnndefvgg_block

每天五分钟玩转人工智能·2025-01-18 08:45

【YOLOv8改进- Backbone主干】YOLOv8更换主干网络之ConvNexts，纯卷积神经网络，更快更准，，降低参数量！

检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要视觉识别的“咆哮20年代”开始于视觉Transformer（ViTs）的引入，ViTs迅速取代了卷积神经网络

YOLO大师·2025-01-18 02:59

基于深度学习的人脸表情识别系统：YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现

通过利用卷积神经网络（CNN）和目标检测技术，可以实现实时、精准的人脸表情识别。本文将基于YOLOv8构建一个完整的人脸表情识别系统。

2025年数学建模美赛·2025-01-18 02:24

【TVM 教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络

·2025-01-17 20:18

3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析

3D卷积原理3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:51

使用 AI 在医疗影像分析中的应用探索

本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用，包括核心算法、关键实现步骤和实际案例，并提供一个基于卷积神经网络（CNN）的图像分类Demo。

·2025-01-17 14:07

Pytorch实现猫狗分类

在进行编码之前，确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init

NoKnowovo·2025-01-17 13:01

AlexNet：开启深度学习图像识别新纪元

它于2012年横空出世，并在ImageNet竞赛中一举夺冠，这一历史性的突破彻底改变了计算机视觉领域的发展轨迹，让全世界深刻认识到深度卷积神经网络在图像识别任务中的巨大潜力，从而掀起了深度学习研究与应用的热潮

池央·2025-01-17 09:30

卷积神经网络（CNN）：深度学习中的核心模型

引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）是深度学习领域的一种重要模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。

任义礼智信·2025-01-17 02:01

深度学习图像算法中的网络架构：Backbone、Neck 和 Head 详解

这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色，它们各自处理不同的任务，从特征提取到最终的预测输出，形成了一个完整的图像处理流程。

肥猪猪爸·2025-01-17 02:27

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

FECAM模型的开发正是基于这一背景，旨在结合频域分析和通道注意力机制，以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法，FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特

呆头鹅AI工作室·2025-01-17 01:20

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题

盼小辉丶·2025-01-17 00:10

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构

遗传算法与深度学习实战（26）——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork

盼小辉丶·2025-01-16 23:03

YOLOV8涨点技巧之MCA多维协作注意力模块

1.算法设计：基于MCA的YOLOv8优化1.1总体架构YOLOv8的优化算法在原有架构的基础上，引入了MCA模块，以增强特征提取能力和目标定位精度。

呆头鹅AI工作室·2025-01-16 21:18

Python小项目：利用U-net完成细胞图像分割

U-Net作为一种强大的卷积神经网络结构，广泛应用于医学图像分割任务。本文将详细介绍如何利用U-Net完成细胞图像分割项目，涵盖从数据准备到模型部署的各个步骤。

·2025-01-16 17:22

个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐

#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换

浪子L·2024-09-16 00:45

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

Python OpenCV图像处理：从基础到高级的全方位指南

图像显示与保存1.4注意事项第二部分：PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分：PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分

极客代码·2024-09-15 21:07

基于深度学习的农作物病害检测

基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、Transformer等深度学习技术，自动识别和分类农作物的病害，帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。

SEU-WYL·2024-09-15 06:51

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,

cv_2025·2024-09-14 09:59

探索深度学习的奥秘：从理论到实践的奇幻之旅

从感知机到神经网络1.1感知机的启蒙1.2神经网络的诞生与演进1.3深度学习的崛起二、深度学习的核心魔法：神经网络架构2.1前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FNN）2.2卷积神经网络

小周不想卷·2024-09-13 21:11

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？此时我们只需要将提取到的所有特征图进行“展平”，将其维度变为1×x1×x1×x，这个过程就是全连接的过程。也就是说，此步我们将所有的特征都展开并进行运算，最后会得到一个概率值，这个概率值就是输入图片是否是人的概率，这个过程

FFmpeg123·2024-09-13 20:04

TextCNN：文本卷积神经网络模型

目录什么是TextCNN定义TextCNN类初始化一个model实例输出model什么是TextCNNTextCNN（TextConvolutionalNeuralNetwork）是一种用于处理文本数据的卷积神经网（CNN）。通过在文本数据上应用卷积操作来提取局部特征，这些特征可以捕捉到文本中的局部模式，如n-gram（连续的n个单词或字符）。定义TextCNN类importtorch.nnasn

一只天蝎·2024-09-13 07:48

机器学习到底是个啥

但最令本渣一听到就仰慕甚至肃然起敬的是当听到卷积神经网络的时候。顿时就有种掉线三十分钟别人都是六神装的感觉。

旷_9b08·2024-09-13 02:52

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络水果蔬菜分类识别系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景与目标背景：在现代农业、智能零售等领域，自动化分类与识别技术对于提高效率、优化供应链管理具有重要意义。为了响应这一需求，本项目旨在构建一个基于深度学习技术的水果蔬菜分类识别系统。目标：构建一个准确率高、性能稳定的水果蔬菜分类识别模型，利用Tensorflow框架

qq1744828575·2024-09-13 00:25

MATLAB车牌定位和识别系统

使用特征提取方法

清风明月来几时·2024-09-12 23:19

探秘3D UNet-PyTorch：高效三维图像分割利器

项目简介3DUNet是2DUNet的三维扩展，其结构保持了卷积神经网络的对称性，采用跳跃连接的方式保留了不同尺度

鲍凯印Fox·2024-09-12 00:18

论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Wils0nEdwards·2024-09-11 23:47

《自然语言处理 Transformer 模型详解》

它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。

黑色叉腰丶大魔王·2024-09-11 21:02

卷积神经网络工程实践

小姐姐归来，带着蜜汁微笑，啦啦啦～这次讲的应该是一些成功的神经网络架构，毕竟我们不能总重复造轮子，借鉴很重要AlexNet结构AlexNet的架构如图，有5个卷积层问题1输入是：227×227×3的图像第一层(卷积层1)：96个大小为11×11的滤波器，步长为4问题：卷积层的输出是？*答案：55×55×96问题2问题：这一层的超参数的个数是多少？答案：(11×11×3)×96=35k问题3输入：2

路小漫·2024-09-11 19:15

【机器学习】Python与深度学习的完美结合——深度学习在医学影像诊断中的惊人表现

深度学习在医学影像诊断中的惊人表现1.提高疾病诊断准确率2.辅助制定治疗方案四、深度学习对医疗行业的影响和推动作用一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在医学影像诊断领域的应用日益广泛，其强大的特征提取能力和高效的学习机制为医学影像诊断带来了革命性的突破

空白诗·2024-09-11 18:36

毕设项目基于特征熵值分析的网站分类系统实现（源码+论文）

文章目录0项目说明1研究目的2研究方法3研究结论4各模块介绍4.1爬虫模块功能与技术4.2网页处理模块功能与技术4.3特征提取与文本特征表示模块功能与技术4.4分类器模块功能与技术5项目源码6论文目录7

iuidfds·2024-09-11 12:55

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