卷积神经网络高级应用第7页

基于深度学习的鸟类识别系统matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络基础4.2GoogLeNet模型4.3鸟类识别系统5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本

简简单单做算法·2024-01-31 06:08

深度学习之卷积神经网络

卷积神经网络简称为CNN首先我们来回顾一下，我们之前学到的全连接的神经网络：上面我们通过线性层串行连接起来的神经网络，我们叫做全链接的网络，在线性层里面，我们的输入值和任意的输出值之间都存在权重，也就是说我们的每一个输入节点都要参与到下一层的输出节点的计算上面

丘小羽·2024-01-31 02:52

多元预测|SMA-CNN-BiGRU-Attention黏菌优化深度学习-融合注意力机制预测matlab代码

机器学习之芯·2024-01-30 22:33

ISSA-CNN-BiGRU-Attention多输入多输出 | Matlab实现基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测

前程算法matlab屋·2024-01-30 22:01

多输入多输出 |ISSA-CNN-BiGRU-Attention基于改进麻雀算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的多输入多输出回归预测 Matlab实现

机器学习之芯·2024-01-30 22:00

关于CNN

1.理解卷积神经网络中的通道channel2.手把手教你用TensorFlow实现卷积神经网络3.tensorflow笔记：多层CNN代码分析

御风之星·2024-01-30 22:42

CNN之Lenet5

LeNet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。

苹果味的橘子·2024-01-30 21:16

大创项目推荐题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习机器视觉

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·2024-01-30 20:18

大创项目推荐题目：基于机器视觉opencv的手势检测手势识别算法 - 深度学习卷积神经网络 opencv python

文章目录1简介2传统机器视觉的手势检测2.1轮廓检测法2.2算法结果2.3整体代码实现2.3.1算法流程3深度学习方法做手势识别3.1经典的卷积神经网络3.2YOLO系列3.3SSD3.4实现步骤3.4.1

laafeer·2024-01-30 09:48

1.24CNN（基本框架），RNN（简单RNN,LSTM,GRU简要)两个参考论文

目录CNNRNN3种RNN模型简单RNNLSTM（长短期记忆模型）GRU参考论文CNNCNN是卷积神经网络提取图片特征、在输出阶段可以使用sigmoid函数返回01值RNN3种RNN模型简单RNNH就是每层神经元所产生的一个输出信号

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:43

深度学习之卷积神经网络进阶版

上一讲我们介绍了卷积神经网络和多层感知机，也就是全链接网络。他们在网络架构上是串行的结构，也就是在每一层与每一层之间，前面一层的输出，是后面一层的输入。

丘小羽·2024-01-30 07:45

深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧

今天给大家介绍一下深度学习技巧应用34-在多台服务器资源下数据并行分布式训练神经网络模型的应用技巧,本文将帮助大家理解多台服务器资源的数据并行分布式训练神经网络模型的过程，数据并行训练是一种在多个处理器上并行训练卷积神经网络模型的方法

微学AI·2024-01-29 22:11

m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法

1.算法描述单载波频域均衡(SC-FDE)是解决符号间干扰(ISI)问题的一项重要技术。相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有复杂度低、峰均功率比小的优点。但是,SC-FDE技术中,均衡算法的性能与复杂度存在制约关系,传统均衡算法无法在二者之间取得较好的折衷。在单载波频域均衡系统中，线性均衡算法虽然简单易行，但是其抑制噪声干扰和符号间干扰的能力

AI小白龙*·2024-01-29 21:05

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

一阶段与两阶段深度学习目标检测器物体检测用例和应用物体检测发展里程碑流行的物体检测算法YOLO：你只看一次SSD:Single-shotDetectorR-CNN：基于区域的卷积神经网络下一步是什么

jcfszxc·2024-01-29 20:30

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

Pyecharts仪表盘图全面指南参数解读、代码实战与高级应用【第43篇—python：仪表盘图】

文章目录引言安装Pyecharts仪表盘图参数说明代码实战：绘制多种仪表盘图示例1：基础仪表盘示例2：自定义样式仪表盘示例3：多系列仪表盘示例4：自定义刻度仪表盘示例5：动态仪表盘示例6：仪表盘与其他图表的组合示例7：自定义仪表盘指针样式示例8：仪表盘与饼图的联动示例9：仪表盘与柱状图的联动示例10：仪表盘与散点图的联动示例11：仪表盘与面积图的联动结语引言在数据可视化领域，仪表盘图是一种直观而强

一见已难忘·2024-01-29 16:50

《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记

初读摘要问题描述：对于基于深度卷积神经网络（CNN）的图像分

AncilunKiang·2024-01-29 15:49

《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记

论文标题《VisualTreeConvolutionalNeuralNetworkinImageClassification》图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin

AncilunKiang·2024-01-29 15:45

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场

CPones·2024-01-29 14:57

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

介绍摘要空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。

程序员半夏·2024-01-29 13:06

CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

©作者|玉米爆米花介绍本文作者提出了一种名为SCConv（SpatialandChannelreconstructionConvolution，空间和通道重建卷积）的卷积模块，目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余

PaperWeekly·2024-01-29 13:32

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。

我悟了-·2024-01-29 13:01

Yann LeCun荣获全球AI大奖！Keras之父和Deepmind创始人也曾获奖

YannLeCun因为为深度学习作出的杰出贡献（主要是发明了CNN卷积神经网络）和Hinton和Bengio三人共同获得了图灵奖。最近几年，LeCun所领

夕小瑶·2024-01-29 12:21

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！

芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

精通Go加密：crypto/dsa库的原理与实例详解

库概览主要组件功能概述使用crypto/dsa进行数字签名1.密钥生成2.签名创建3.签名验证使用crypto/dsa进行安全通信场景设定实现步骤示例代码客户端代码：服务器代码：安全考虑crypto/dsa库的高级应用集成其他加密技术性能优化安全最佳实践结论与实践建议主要要点总结实

walkskyer·2024-01-29 11:12

PyTorch复现网络模型VGG

VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal

DogDaoDao·2024-01-29 08:13

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

【MATLAB第95期】#源码分享|基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）一、案例一1、背景介绍目的：训练和测试卷积神经网络，以检测钻头三种类型。

随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

《HTML 简易速速上手小册》第3章：HTML 的列表与表格（2024 最新版）

案例扩展二：创建一个混合列表3.2基础表格的构建（数据的小秘书）3.2.1基础示例：创建一个简单的课程表3.2.2案例扩展一：创建一个生日派对邀请名单3.2.3案例扩展二：制作一个简单的产品价格表3.3表格的高级应用和样式调整

江帅帅·2024-01-29 05:38

深度学习-卷积神经网络

作用：快速定位图像中某些边缘特征英文：convolition将图片与轮廓滤波器进行卷积运算，可快速定位固定轮廓特征的位置卷积神经网络的核心计算机根据样本图片，自动寻找合适的轮廓过滤器，对新图片进行轮廓匹配自动求解

小旺不正经·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

卷积神经网络的结构总体结构通产情况下，卷积神经网络由若干个卷积层、激活层、池化层、以及全连接层构成。卷积层卷积层是卷积神经网络的核心所在，通过卷积运算可以达到提取特征和降维处理两个重要的目的。

AI_王布斯·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络实现图像风格转换

卷积神经网络可以实现图像风格的转换。小浪也来写个程序，实现下这个功能。

寻风浪·2024-01-29 03:24

Pyecharts水球图全面指南：参数解读、代码实战与高级应用【第41篇—python：Pyecharts水球图】

文章目录Pyecharts水球图绘制与交互的完整教程1.简介2.安装Pyecharts3.基础水球图4.自定义水球图样式5.多水球图展示6.水球图的动态效果7.水球图与其他图表的组合8.数据动态更新与实时展示9.水球图的交互功能10.导出水球图为图片或PDF11.移动端适配结语Pyecharts水球图绘制与交互的完整教程在数据可视化领域，Pyecharts是一个强大而灵活的工具，它能够以美观的方式

一见已难忘·2024-01-29 03:16

Qt线程高级应用

一般我们在用Qt开发时，把耗时操作放在线程中执行，避免卡界面，Qt的线程使用有两种方式，一种是继承QThread，一种是moveToThread的方式，以及QtConcurrent方式首先我们来看第一种：#ifndefWORKERTHREAD_H#defineWORKERTHREAD_H#include#include#include#definePRINTTIMEQDateTime::curre

班公湖里洗过脚·2024-01-29 02:34

deformable convolutional networks

转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加

麦兜ppig·2024-01-29 02:11

Redis高级应用

文章目录1.5.1布隆过滤器BloomFilter1.5.1.1原理1.5.1.2使用场景1.5.2Redis分布式锁1.5.2.1使用案例分析1.5.2.1.1单机版没加锁1.5.2.1.2单节点Redis实现分布式锁1.5.2.1.3集群下的分布式及CAP1.5.2.1.4Redisson可靠分布式锁1.5.2.1.5Redis分布式锁-Redlock算法1.5.2.1.5.1多机案例1.5.

野心与梦·2024-01-28 23:39

计算机毕业设计：python车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法（源码） ✅

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

q_3548885153·2024-01-28 22:20

孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network）的设计思路

孪生卷积神经网络（SiameseConvolutionalNeuralNetwork）是一种特殊类型的卷积神经网络，主要用于处理需要成对比较的数据，例如判断两个输入是否相似。

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ，相对于普通卷积有什么优势？

问题描述：并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是ConcurrentConvolutionalNeuralNetwork(ConCNN)，相对于普通卷积有什么优势？

神笔馬良·2024-01-28 19:48

cnn卷积神经网络（计算过程详析）

参考网址百度安全验证https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer

wanghua609·2024-01-28 14:12

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的

是Dream呀·2024-01-28 14:39

Java JDK 21新特性：开发者的竞争优势深度剖析

JavaJDK21新特性：开发者的竞争优势深度剖析JavaJDK21新特性：开发者的竞争优势深度剖析摘要引言模式匹配：Java语言的崭新篇章1.模式匹配的核心概念2.模式匹配的高级应用记录类型：现代数据管理的利器

默语·2024-01-28 13:28

文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面

作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”,“财经类”,“房产类”,“家居类”,“教育类”,“科技类”,“时尚类”,“时政类”,“游戏类”,“娱乐类”），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型

　子午·2024-01-28 11:12

DPW-SDNet: Dual Pixel-Wavelet Domain Deep CNNsfor Soft Decoding of JPEG-Compressed Images

受深度卷积神经网络（CNN）在低层和高层计算机视觉问题上的出色性能的启发，我们开发了一种基于双像素小波域深度卷积神经网络

mytzs123·2024-01-28 08:29

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性

风筝超冷·2024-01-28 08:33

JS-递归函数

递归函数：就是在函数内部，调用函数本身，是函数的一种高级应用如果递归函数的执行不能结束，就会造成死递归死递归会报错：Maximumcallstacksizeexceeded超出最大调用堆栈大小（堆栈溢出

Turbosaa·2024-01-28 08:30

大创项目推荐题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖

laafeer·2024-01-28 07:03

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。

Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

第5章（python深度学习——波斯美女）

第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容：理解卷积神经网络（convnet）使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络

weixin_42963026·2024-01-28 05:14

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

下述只是个人笔记，仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说，在池化操作中，步长（stride）通常被设置成等于池化窗口的大小。这样的设置确保了每次池化操作都是在不重叠的区域上进行，从而最大化地减少特征映射的维度，并且每个输入值只被考虑一次，这使得操作更加高效。这种方法也被称作“非重叠池化”（non-overlappingpooling）。1.2池化的作用降维：池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续

圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

计算机设计大赛卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是卷积神经网络手写字符识别

iuerfee·2024-01-28 04:39

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