卷积神经网络第16页

VGG 论文学习

题目：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION题目译:大规模图像识别的的深度卷积神经网络作者:KarenSimonyan∗&

奋斗的bobo·2023-12-23 10:09

大创项目推荐深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4inception_v3网络5最后0

laafeer·2023-12-23 08:48

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果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4YOLOV56数据集处理7模型训练8

laafeer·2023-12-23 08:12

DeepSORT（特点和核心）

以下是DeepSORT的一些关键特点：1.使用卷积神经网络（CNN）进行目标检测，以识别视频帧中的目标。2.使用卡尔曼滤波进行目标跟踪，以预测目标的位置和速度。3.

New___dream·2023-12-23 06:28

语义分割之Unet

近年来，基于深度学习的语义分割方法取得了显著的成果，其中Unet网络作为一种特殊的卷积神经网络结构，在语义分割任务中表现出了优越的性能。

黑夜寻白天·2023-12-23 00:10

如何使用自动编码器生成图像

不幸的是，从支持向量机到卷积神经网络的大多数现有模型如果没有它们就无法进行训练。除了一小组算法，他们可以。好奇？这就是所谓的无监督学习。无监督学习通过自己的无标签数据推断出一个函数。

Adam坤·2023-12-23 00:36

常用英文缩略词

OfficeAutomation办公自动化IM:InstantMessage即时通信EI:EnterpriseIntelligence企业智能GCN:GraphConvolutionalNetwork图卷积神经网络

F_D_Z·2023-12-22 18:35

python 神经网络归纳

CNN卷积神经网络一个卷积神经网络主要由以下5层组成：数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayer1

霸王龙不吃芹菜·2023-12-22 11:59

图卷积神经网络发展

1.图神经网络（GNN）图神经网络的概念最早在2005年提出。2009年Franco博士在其论文[2]中定义了图神经网络的理论基础。本文中所提到的图均指图论中的图(Graph)。它是一种由若干个结点(Node)及连接两个结点的边(Edge)所构成的图形，用于刻画不同结点之间的关系。1.1状态更新与输出最早的图神经网络起源于Franco博士的论文[2],它的理论基础是不动点理论。给定一张图G，每个结

shadowismine·2023-12-22 10:17

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-SVM麻雀算法优化卷积神经网络-支持向量机多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-12-22 10:37

图解CNN系列一：卷积神经网络简介

卷积神经网络是深度学习神经网络的一个经典网络，它出现在90年代末，但近年来随着深度学习的发展，CNN在计算机视觉领域获得令人印象深刻的结果。

python练手项目实战·2023-12-22 05:05

LeNet

目录一、LeNet介绍1、历史背景2、模型介绍3、总结二、代码实现1、定义模型2、模型训练3、总结一、LeNet介绍1、历史背景LeNet是一种经典的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

奉系坤阀·2023-12-22 03:04

TensorFlow介绍

TensorFlow支持各种深度学习模型的实现，包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。它也可以用于图像处理、自然语言处理、语音识别、推荐系统、时间序列预

xhlh-cn·2023-12-21 22:23

Keras深度学习实战系列：卷积神经网络详解与实现

Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现0.前言1.传统神经网络的缺陷1.1构建传统神经网络1.2传统神经网络的缺陷2.使用Python从零开始构建CNN2.1卷积神经网络的基本概念2.2

A little strawberry·2023-12-21 22:30

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-21 22:24

在图像处理中应用深度学习技术

利用卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)等深层神经网络的解决方案，可以逐渐取代基于算法说明的传统图像处理工作。尽管图

小白学视觉·2023-12-21 21:52

大创项目推荐深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3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4MobileNetV2

laafeer·2023-12-21 21:51

大创项目推荐深度学习 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

laafeer·2023-12-21 21:50

【AI-1】卷积神经网络

分享些AI的知识点，主要聊一下深度学习中的卷积神经网络。机器学习分哪些分支？

W Y·2023-12-21 15:00

简单的几个基础卷积操作

当构建卷积神经网络时，我们可以使用不同的卷积操作来提取图像特征。以下是一些常见的卷积操作，以及它们的PyTorch实现：标准卷积层：通过nn.Conv2d实现标准的卷积操作。

赢勾喜欢海·2023-12-21 12:44

深度学习---从入门到放弃（七）CNN进阶，迁移学习

从上图中可以看出现代卷积神经网络主要被用于各类图像识别和捕捉，而这些应用也归功于我们之后要讲到的Large-scaleCNNs以及迁移学习了。在CNN网络结构

佩瑞·2023-12-21 09:25

深度学习之CNN深度卷积神经网络-DenseNet（进阶）

1.简介DenseNet是在ResNet发表后深受其影响，同时又更为优秀的一种网络结构，由康威大学清华大学、facebook的三位作者共同提出，论文发表于2017，获得了CVPR2017的最佳论文奖。其核心即denseblock稠密块继承和发扬了ResNet中shortcut这一设计使得layer之间可以“稠密”互联，同时，正如其名，不只是层于层间的连接，而且是稠密连接(也借鉴了Inception

辣椒种子·2023-12-21 09:51

深度学习之CNN深度卷积神经网络-GoogLeNet（进阶）

1.简介GoogLeNet是2014年ChristianSzegedy等人在2014年大规模视觉挑战赛(ILSVRC2014)上使用的一种全新卷积神经网络结构，于2015年在CVPR发表了论文《GoingDeeperwithConvolutions

辣椒种子·2023-12-21 09:50

31. 深度学习进阶 - 全连接层及网络结构

之前的课程咱们学习了卷积以及池化，那到底卷积是如何构成卷积神经网络的呢？我们这节课来好好讲一下。全连接层整个卷积的运算就是经过卷积，再经过pooling，再经过卷积。会把这个图形变的很小。

茶桁·2023-12-21 09:17

人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别篇）

上期文章我们分享了人工智能Keras图像分类器（CNN卷积神经网络的图片识别的训练模型），本期我们使用预训练模型对图片进行识别：KerasCNN卷积神经网络模型训练导入第三方库fromkeras.preprocessing.imageimportimg_to_arrayfromkeras.modelsimportload_modelimportnumpyasnpimportimutilsimpor

人工智能研究所·2023-12-21 09:05

深度学习目标检测全连接层什么意思

在深度学习目标检测中，通常我们使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行特征提取。CNN的主要结构包括卷积层和池化层，用于从输入图像中提取特征。

何处不逢君·2023-12-21 05:24

深度学习嵌入头embedding head解释

在目标跟踪和目标检测任务中，嵌入头的作用如下：特征提取：嵌入头通常连接在卷积神经网络（CNN）的顶部，用于提取输入图像或图像区域的高级特征。这些特征对于后

何处不逢君·2023-12-21 05:52

「65页PDF」让 PM 全面理解深度学习

访问「easyAI-产品经理的AI知识库」下载PDF下面是内容结构和长图：深度学习全景图深度学习概要卷积神经网络-CNN循环神经网络-RNN长短期记忆网络–LSTM生成对抗网络–GANs强化学习-Reinforcementlearning

easyAI人工智能知识库·2023-12-21 04:13

深度学习网络的结构---AlexNet

它是一个基于卷积神经网络（CNN）的模型，其结构如下：-输入层：输入图像的尺寸是227x227x3。-卷积层1：96个11x11的卷积核，步长为4，使用ReLU激活函数，其中的卷积操作会使得输出大

调钟师·2023-12-21 01:32

基于深度学习的行人社交距离检测程序设计

收藏和点赞，您的关注是我创作的动力文章目录概要一、社交距离检测设计方案1项目架构构建二、程序运行三、总结四、目录概要当下疫情防控形式严峻，伴随深度学习飞速发展以及卷积神经网络在图像识别的研究取得突破性进展

2301_79810943·2023-12-20 23:34

FPGA 实现 LeNet-5 卷积神经网络数字识别，提供工程源码和技术支持

目录1、前言LeNet-5简洁基于Zynq7020的设计说明PL端FPGA逻辑设计PS端SDK软件设计免责声明2、相关方案推荐卷积神经网络解决方案FPGA图像处理方案3、详细设计方案PL端：ov7725

9527华安·2023-12-20 17:35

基于卷积神经网络对垃圾分类与应用

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种流行的机器学习模型，常用于图像分类问题。

kdbshi·2023-12-20 15:38

基于Matlab卷积神经网络垃圾分类识别系统

可回收垃圾的循环利用对我国经济的可持续发展有着重要意义．当前的垃圾回收需要人们手动分类垃圾，找到一种自动分类垃圾的方法，提高垃圾回收的效率，不仅会产生显著的社会效益，而且有巨大的经济效益．为了提高可回收生活垃圾识别的准确率，研究人员尝试利用图像处理、机器学习等方法自动识别玻璃瓶、废纸、纸盒、易拉罐等常见生活废品．利用图像处理技术获取垃圾图像的特征后，再利用深度学习网络、支持向量机、K近邻分类器、主

视觉那些事·2023-12-20 15:07

基于卷积神经网络的垃圾分类 - Matlab 实现

基于卷积神经网络的垃圾分类-Matlab实现垃圾分类在环境保护和可持续发展中扮演着重要的角色。

后端工程实践·2023-12-20 15:06

深度学习目标检测（2）yolov3设计思想

使用卷积神经网络提取图片特征并对候选区域的位置和类别进行预测。这样

kk要读书·2023-12-20 14:22

基于CNN卷积神经网络的中文汉字识别检测

直接上效果演示图：通过点击按钮可以实现在画板上写汉字识别和加载图片识别两个功能。视频演示和demo仓库地址在b站视频001期：到此一游7758258的个人空间-到此一游7758258个人主页-哔哩哔哩视频所有代码展示：十分的简洁，主要是01,02,03.py文件运行01dataset.py可以将data文件下的图片数据集保存成txt格式记录。运行02train.py可以读取txt记录的图片数据进行

bbfbdfbfghfh·2023-12-19 22:43

Convolutional Neural Network（CNN）——卷积神经网络

1.NN的局限性拓展性差NN的计算量大性能差，不利于在不同规模的数据集上有效运行若输入维度发生变化，需要修改并重新训练网络容易过拟合全连接导致参数量特别多，容易过拟合如果增加更多层，参数量会翻倍无法有效利用局部特征输入数据需要展平成一维，丢弃了图像等数据中的二维结构信息相邻层完全连接，关注的是全局，没有关注局部区域不具有平移不变性信息位置变换时，识别率就大幅降低2.CNN的优势•大大降低过拟合的风

搁浅丶.·2023-12-19 18:46

BN和LN

BN（BatchNormalization）和LN（LayerNormalization）是两种常见的归一化方法，用于神经网络中的深度学习模型，特别是在卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）中。

无名之辈008·2023-12-19 17:04

深度卷积神经网络的剪枝方法

深度学习领域的一种剪枝技术是“网络瘦身（NetworkSlimming）”，这是一种旨在深度卷积神经网络（CNN）中实现通道级稀疏性的简单方案。

RRRRRoyal·2023-12-19 17:58

交通标识识别（神经网络与深度学习）

本次项目实现主要采用CNN卷积神经网络，具体的网络结构参考Lecun提出的LeNet结构。

领筹码大玩家·2023-12-19 15:25

神经网络以及深度学习案例分析

模型介绍我们使用了以下几个深度学习模型进行图像分类任务：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）VGG16模型CNN模型在图像分类中的表现已经得到了广泛的验证，特别是在识别低层次的特征

领筹码大玩家·2023-12-19 15:55

【机器学习】卷积神经网络(CNN)的特征数计算

文章目录基本步骤示例图解过程基本步骤在卷积神经网络（CNN）中，计算最后的特征数通常涉及到以下步骤：确定输入尺寸：首先，你需要知道输入数据的尺寸。

撕得失败的标签·2023-12-19 14:44

机器学习【05】CNN卷积神经网络

ihan1001·2023-12-19 10:21

大创项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别