卷积神经网络复现

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

【SpringBoot】用一个常见错误说一下@RequestParam属性

问题复现在开发过程中，我们经常会用到@RequestParam，我们常常会遇到另外一个问题。当需要特别多的请求参数时，我们往往会忽略其中一些参数是否可选。

·2025-01-19 18:20

一文了解数字孪生是什么？数字孪生赋能哪些行业应用场景

与元宇宙不同，数字孪生强调物理对象的复现，是元宇宙的技术基础。NewIT技术支撑数字孪生的广泛应用，助力工业、城市等多领域实现虚拟与现实融合，促进经济社会创新发展。01什么是数字孪生？

橙子吖21·2025-01-19 17:02

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

【漏洞复现】锐捷 RG-EW1200G 无线路由器登录绕过

》》》产品描述《《《锐捷网络RG-EW1200G是一款有线无线全千兆双频无线路由器Q，适合平层家居、别墅、小型店铺、SOHO办公等场景使用。设备性能卓越，足以满足千兆上网需求;信号强劲，信号功率功率提升3倍，覆盖距离提升近1倍覆盖能力强。》》》漏洞描述《《《锐捷网络RG-EW1200G存在登录绕过逻辑漏洞，允许任何用户无需密码即可获得设备管理员权限》》》搜索语句《《《body="static/cs

A 八方·2025-01-18 15:32

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

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

《提示工程的科学化探索与大语言模型交互革新》

文章信息摘要主题：提示工程的科学化与大语言模型交互革新核心内容：提示工程的科学化与系统化建立可复现的方法论形成系统性知识体系构建标准化流程和评估体系大语言模型带来的交互变革从指令驱动到对话驱动从单一输出到多轮复杂交互从工具到协作伙伴的转变提示对模型行为的影响机制认知层面

XianxinMao·2025-01-18 06:57

【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

力扣全排列

当递归深入到某一层时，我们在返回上层前移除path中最后添加的数字，恢复现场，尝试其他未选的数字。用循环遍历，然后每次把已

孑么·2025-01-17 18:49

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

频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现

背景与动机在深度学习领域，如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来，频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力，特别是离散余弦变换（DCT）因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。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

SGCN模型详解及代码复现

模型背景SGCN模型源于2018年ICDM会议的一项开创性研究，旨在解决传统图卷积网络(GCNs)在处理签名图时面临的挑战。签名图包含正负链接，反映实体间复杂的相互作用，如社交媒体中的点赞和屏蔽关系。SGCN通过巧妙结合平衡理论和图卷积操作，实现了对正负链接的有效处理，在节点表示学习任务中展现出卓越性能，为社交网络分析、链接预测和社区检测等领域提供了新思路。核心思想SGCN模型的核心思想在于其创新

呆头鹅AI工作室·2025-01-16 17:10

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

Table列表复现框实现【勾选-搜索-再勾选】

Table列表复现框实现【勾选-搜索-再勾选】概要整体架构流程代码实现技术细节注意参考文献概要最近在开发时遇到一个问题，在进行表单渲染时，正常选中没有问题，单如果需要搜索选中时，一个是已选中的不会回填，

～四时春～·2024-09-16 05:51

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

discuz discuz_admincp.php 讲解,Discuz! 1.5-2.5 命令执行漏洞分析(CVE-2018-14729)

1.5-2.50x01漏洞复现官方论坛下载相应版本就好。0x02漏洞分析需要注意的是这个漏洞其实是需要登录后台的，并且能有数据库备份权限，所以比较鸡肋。我这边是用Discuz!

weixin_39740419·2024-09-15 13:22

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

【漏洞复现】2023HVV WPS Office 远程代码执行漏洞(RCE)

文章目录前言声明一、漏洞描述二、影响范围三、漏洞复现服务端的功能客户端的功能四、修复建议前言2023HVV期间曝出的WPSOffice存在RCE漏洞，攻击者可通过该漏洞执行任意命令，获取服务器控制权限。

李火火安全阁·2024-09-15 00:07

aspcms webshell漏洞复现

1.【ip】/admin_aspcms/login.asp访问后台，admin123456登录2.点击【扩展功能】【幻灯片设置】点击【保存】开启代理进行抓包3.在抓取的数据包中修改slideTextStatus字段的值为以下代码并进行发包访问影响文件字段值1%25><%25密码是a影响文件/config/AspCms_Config.asp4.蚁剑连接

青衫木牛马·2024-09-14 20:08

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

GIN日志和日志格式

为什么要使用日志记录参数信息猜测用户行为复现系统bug并修复不推荐使用GIN自带的日志GIM虽然自带日志写入中间件，但是自定义比较蛮烦，而且使用起来也不能随心所欲。

一叶知秋@qqy·2024-09-14 03:50

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

百行代码复现扩散模型-基于线性回归

文章目录引言简化模型原本模型模型改造实现过程数据集文本编码图像编码解码扩散过程训练过程生成过程完整实现结论引言多模态的深度学习模型，通常需要大量的算力去训练和验证。这导致缺乏算力的普通读者，阅读“大模型”论文，只能按论文作者所写来构造自己的认知。可能对很多类似笔者的人来说：纸上得来终觉浅。或许我们可以退而求其次，只选择Follow论文的思路。本文以DiffusionModel为例，说明从核心思想来

李新然·2024-09-13 10:07

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

Nginx越界读取缓存漏洞 CVE-2017-7529 漏洞复现

Nginx越界读取缓存漏洞（CVE-2017-7529）byADummy0x00利用路线POC验证—>读取到缓存文件中位于“http返回包体”前的“文件头”、“http返回包头”等内容0x01漏洞介绍Nginx在反向代理站点的时候，通常会将一些文件进行缓存，特别是静态文件。缓存的部分存储在文件中，每个缓存文件包括“文件头”+“HTTP返回包头”+“HTTP返回包体”。如果二次请求命中了该缓存文件，

ADummy_·2024-09-12 08:48

【小贪】项目实战——Zero-shot根据文字提示分割出图片目标掩码

我们需要复现两个Zero-shot的开源项目，分别为IDEA研究院的GroundingDINO和Facebook的SAM。

贪钱算法还我头发·2024-09-12 08:14

【漏洞复现】华三 H3C IMC 智能管理中心 /byod/index.xhtml RCE

免责声明：本文内容旨在提供有关特定漏洞或安全漏洞的信息，以帮助用户更好地了解可能存在的风险。公布此类信息的目的在于促进网络安全意识和技术进步，并非出于任何恶意目的。阅读者应该明白，在利用本文提到的漏洞信息或进行相关测试时，可能会违反某些法律法规或服务协议。同时，未经授权地访问系统、网络或应用程序可能导致法律责任或其他严重后果。作者不对读者基于本文内容而产生的任何行为或后果承担责任。读者在使用本文所

凝聚力安全团队·2024-09-12 06:37

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

「漏洞复现」契约锁电子签章平台 add 远程命令执行漏洞

鲨鱼辣椒丶D·2024-09-11 12:28

深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）

深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks

大嘤三喵军团·2024-09-11 12:52

2024年云曦网络安全实验室2024春季学期开学考复现Writeup

构造的payloa为http://172.16.17.201:50183/Gentle_sister.php/?my_parameter[]=1可以直接访问也可以Hackbar工具传参。通过使用my_parameter[]=1，相当于是告诉服务器，我们在传递的是一个包含1的数组而非数字或字符串，在这种情况下，$_GET[‘my_parameter’]得到的将是一个数组，而不是一个单一的值。原本脚本

2301_82257383·2024-09-11 11:20

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