卷积神经网络-CNN 第9页

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-02-02 22:09

YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点

动态卷积（DynamicConvolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（ObjectDetectionConvolution）是其一种具体实现。

小哥谈·2024-02-02 22:24

Pytroch 自写训练模板适合入门版包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN

训练模板在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有

浩浩的科研笔记·2024-02-02 21:47

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(一)

笔迹识别（writerrecognition）是生物特征识别的一个重要分支.对于每个书写者而言，其笔迹总体上具有相对稳定性，而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性；而对于不同的书写者而言，其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程.这些方法比较常用的有投影法、滴水法、HOG特征、G

kadog·2024-02-02 21:41

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(二)

上一篇文章讲到了HTID_0数据集的建立以及它的缺陷,本节主要内容是模型的架构和新数据集HTID_1的建立.笔迹识别有了制作HTID_0的经验,我意识到分类任务并不是最难解决的那部分,因为现在已经有非常多性能优秀的分类网络,重点是传入网络的图片质量,也就是笔迹图像.理想的输入为图片中只有笔迹信息,没有多余的杂质(如横线、印刷体、污渍等).一些笔迹来源原始材料(来自互联网、IMA数据集[1]、ICD

kadog·2024-02-02 21:41

语义分割：从早期探索到深度学习的突破

语义分割：从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪：从早期探索到深度学习的突破引言早期技术：图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)聚类方法深度学习的兴起：CNN革命2012年AlexNet

kadog·2024-02-02 21:08

卷积神经网络

卷积神经网络基本架构卷积神经网络，主要特点：卷积运算操作。

冉然_7236·2024-02-02 19:15

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

CV案例精选·2024-02-02 18:51

到底是什么特征影响着CNN的性能？

记录一下，CNN到底学到了什么东西，或者换句话讲。到底是什么样的特征在影响着CNN的性能？

城市中迷途小书童·2024-02-02 17:55

基于卷积神经网络模型开发构建国内大规模鸟类图像识别分析系统

Together_CZ·2024-02-02 16:40

基于yolov5模型的200种鸟类检测识别分析系统

前面系列文章链接如下，感兴趣可以移步自行阅读即可：基于CNN的动物识别系统[完整实战源码]基于CNN的字符型验证码识别系统设计开发[完整源码实战]CNN基于肺部C

Together_CZ·2024-02-02 16:40

大创项目推荐题目：基于深度学习的图像风格迁移 - [ 卷积神经网络机器视觉 ]

文章目录0简介1VGG网络2风格迁移3内容损失4风格损失5主代码实现6迁移模型实现7效果展示8最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习卷积神经网络的花卉识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2024-02-02 13:06

YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)【实时物体检测算法】

与传统的物体检测方法（例如R-CNN系列）不同，YOLO将物体检测视为一个回归问题，直接从图像中预测物体的边界框和类别。这种方法的主要优点是

super_journey·2024-02-02 12:15

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。

无妄无望·2024-02-02 10:18

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn

彧侠·2024-02-02 10:59

网络协议与攻击模拟_12DNS协议及Windows部署DNS服务器

域名：由ICNNN机构统一管理www.baidu.comwww.a.shifen.comwww.sina.c

Zkaisen·2024-02-02 10:59

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-

leSerein_·2024-02-02 09:16

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attent

预测及优化·2024-02-02 09:12

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

目标检测的发展史及关键技术概述

目录早期阶段：模板匹配与特征工程机器学习时代：特征学习的兴起深度学习革命：CNN的突破区域建议网络（R-CNN）系列

kadog·2024-02-02 08:17

计算机设计大赛深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2024-02-02 07:17

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(三)

上一篇文章提出了一个用于笔迹识别(鉴别)的三段式模型,同时也提出了一个新数据集HTID_1,本文主要针对模型的最后一部分--笔迹识别,在HTID_1上进行实验.数据集实验前先介绍一下HTID_1.HTID_1是用于笔迹识别的数据集,是基于本文提出的模型制作而成的.将互联网上收集的740人笔迹原始图片输入模型而制作成的笔迹纹理图.每张纹理图由5*5字组成,每字32*32像素,单张纹理图大小为160*

kadog·2024-02-02 07:00

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。

foddcusL·2024-02-02 06:59

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（

为梦而生~·2024-02-02 05:02

【Python基础 & 机器学习】Python环境搭建（适合新手阅读的超详细教程）

带你感受真实的机器学习深度学习：现代人工智能的主流技术介绍python网络爬虫从基础到实战：Python的主流应用领域之一，也可以与人工智能领域相结合的技术往期推荐：【机器学习&深度学习】神经网络简述【机器学习&深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:00

AGI实现思路重新整理

1AGI理论2AGI的具体实现思路简单来讲，存在于人脑中的概念，其组成应该如图所示，我将此处的“视觉信息抽象形成的特征值”等同于CNN网络最后一层的特征值。

vghjjgdfg·2024-02-02 04:02

印章文字识别

言归正传，请看项目要求：求取印章的文字识别圆形规则的文字等场合应用较为广泛印章图片思路分析一：直接利用预处理分割，然后CNN直接搭建学习思路分析二：利用直角坐标系到极坐标的转化，文字转正利用投影分割CNN

影醉阏轩窗·2024-02-02 01:20

AAC突破重围，入选HADAX首期上线币种

票数榜前10名即首批上线币种分别为EGCC、SHE、GSC、CNN、MEX、IIC、UC、AAC、UIP、UUU，而票数榜第11名与票数榜第10名的差距不到20万票，看出竞争十分激烈。

锐角AAC·2024-02-01 23:36

基于VGG-16的检测并清除杂草

检测并清除杂草1.1问题描述：1.2预期解决方案：1.3数据集：1.4图像展示：2数据预处理2.1数据集结构2.2部分数据分析2.3提取数据集2.4数据增强2.5构建数据集3使用VGG-16识别杂草图片3.1经典CNN3.3VGG

想了半天也不知道取什么名字·2024-02-01 21:26

超详细Ubuntu环境配置及faster-RCNN_pytorch代码复现

Ubuntu环境配置及faster-RCNN_pytorch代码复现Ubuntu环境配置新建虚拟机虚拟机基本设置设置中文换源软件及插件下载虚拟机下安装anaconda虚拟环境下安装pytorchfaster-RCNN

urnot二毛·2024-02-01 19:01

np.pad()详解

代码示例：#pad()函数使用示例deftestPad():"""np.pad()用来在numpy数组的边缘进行数值填充，例如CNN网络常用的padding操作np.pad(array，pad_width

zjz_xn·2024-02-01 18:47

深度学习CNN网络--卷积层、池化层、全连接层详解与其参数量计算

文章目录1.卷积层2.池化层3.全连接层4.参数量计算1.卷积层我们以灰度图像为例进行讲解：让一个权重矩阵即卷积核（kernel）逐步在二维输入数据上“扫描”。卷积核“滑动”的同时，计算权重矩阵和扫描所得的数据矩阵的乘积，然后把结果汇总成一个输出像素。使用3x3卷积核，在未使用padding的情况下，卷积之后的图像尺寸为(width-2)*(height-2)。以下动图展示了in_channels

LittleRuby·2024-02-01 18:16

DeiT

仅用一台8-GPU的服务器对DeiT模型进行3天训练，就在ImageNet基准测试中达到了84.2%的top-1准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖的卷积神经网络（CNN）媲美。

Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-01 14:01

故障诊断 | 一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-SVM卷积神经网络-支持向量机组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）和支持向量机

机器学习之心·2024-02-01 14:01

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab

机器学习之心·2024-02-01 14:00

深度学习中的各种数据增强

引言随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。

一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-01 14:06

深度学习中的各种数据增强方法大全

随着深度学习在计算机视觉的广泛应用，以卷积神经网络为代表的深度学习模型取得了突破性的进展。

程序员奇奇·2024-02-01 14:35

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习卷积神经网络机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集合学长手有3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的375

laafeer·2024-02-01 11:02

【计算机视觉】万字长文详解：卷积神经网络

一、计算机视觉概述如果输入层和隐藏层和之前一样都是采用全连接网络，参数过多会导致过拟合问题，其次这么多的参数存储下来对计算机的内存要求也是很高的解决这一问题，就需要用到——卷积神经网络这是一种理解卷积的角度

Yaoyao2024·2024-02-01 09:50

应用keras建立ANN模型.

它提供了一系列高层次的构建模块，可以快速创建各种类型的神经网络模型，如全连接神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等。K

取名真难.·2024-02-01 07:34

大创项目推荐题目：基于深度学习的人脸表情识别 - 卷积神经网络大创项目推荐代码

文章目录0简介1项目说明2数据集介绍：3思路分析及代码实现3.1数据可视化3.2数据分离3.3数据可视化3.4在pytorch下创建数据集3.4.1创建data-label对照表3.4.2重写Dataset类3.4.3数据集的使用4网络模型搭建4.1训练模型4.2模型的保存与加载5相关源码6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的人脸表情识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学

laafeer·2024-02-01 07:29

计算机设计大赛深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2

iuerfee·2024-02-01 07:59

SCI一区 | Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现TSOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention凌日优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现

机器学习之心·2024-02-01 06:27

深度学习之循环神经网络（基础）

循环神经网络简称为RNN，（之前讲到的卷积神经网络简称为CNN）。以前我们在使用全链接网络的时候，我们将这种网络叫做Dense或者是Deep。Dense链接指的是全链接的。

丘小羽·2024-02-01 02:04

Advanced CNN

文章目录回顾GoogleNetInception1*1卷积Inception模块的实现网络构建完整代码ResNet残差模块ResedualBlock残差网络的简单应用残差实现的代码练习回顾这是一个简单的线性的卷积神经网络然而有很多更为复杂的卷积神经网络

chairon·2024-01-31 22:02

想回家的外心人·2024-01-31 20:57

基于多种CNN模型在清华新闻语料分类效果上的对比

该实验项目目录如图：1、模型1.1.TextCNN#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig

伪_装·2024-01-31 18:22

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