卷积网络结构第13页

opencv 形态学图像处理-自适应阈值二值化

什么是形态学处理基于图像形态进行处理的一些基本方法这些处理方法基本上是对二进制图像进行处理卷积核决定着图像处理的效果形态学图像处理的方法腐蚀与膨胀开运算闭运算顶帽黑帽什么是二值化将图像的每个像素变为两种值

美老师·2024-01-29 05:21

深度学习-卷积神经网络

图像卷积运算对图像矩阵与滤波器矩阵进行对应相乘再求和运算，转化得到新的矩阵。

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

图像膨胀腐蚀——opencv

图像腐蚀：图像二值化，将图像的灰度值根据阈值进行0，1处理得到的图像；卷积核，对应信号处理中的高低频滤波器。

snowpigppp·2024-01-29 03:18

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

Deformable Convolutional Networks

[1]github源码Deformable-ConvNets[2]论文DeformableConvolutionalNetworksDeformableconvolution文章提出了可变卷积，添加了位移

卿云阁·2024-01-29 02:09

STP笔记总结

运行STP协议的设备通过彼此交互信息发现网络中的环路，并有选择地对某些端口进行阻塞，以最终实现将环路网络结构修剪成无环路的树型网络结构，从而防止报文在环路网络中不断增生和无限循环，避免设备由于重复接收相同的报文所造成的报文处理能力下降的问

空暝·2024-01-28 22:37

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

首先，将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量，然后，构建重复次数不同的编码器，最后，双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合，得到更加丰富的互补特征信息，从而提高细粒度分类的精度

无妄无望·2024-01-28 22:06

SeisInvNet

SeisInvNet算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程损失函数算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码

outragee·2024-01-28 22:51

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

深度学习参数调整—学习笔记

参数和超参数参数：由数据驱动调整，例如：卷积核的核参数。超参数：不需要数据驱动，在训练前或者训练中人为的进行调整，例如：学习率，卷积核数量、

studyeboy·2024-01-28 21:32

孪生网络（Siamese Network）是一种具体的网络结构还是一种通用的框架结构？

孪生网络（SiameseNetwork）1.介绍2.用途总结1.介绍孪生网络（SiameseNetwork）是一种网络的框架，而不是具体的某种网络。它基于两个人工神经网络建立的耦合构架，以两个样本为输入，输出其嵌入高维度空间的表征，以比较两个样本的相似程度。狭义的孪生神经网络由两个结构相同，且权重共享的神经网络拼接而成。广义的孪生神经网络，或“伪孪生神经网络（pseudo-siamesenetwo

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

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

【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？

什么是卷积？为什么要用卷积？

BIT可达鸭·2024-01-28 19:18

为什么现在大家喜欢用3*3小卷积？

https://www.toutiao.com/a6706311102759698948/我们知道现在在构建CNN时大家喜欢用3*3的卷积，而不是早期的5*5，7*7等更大尺寸的卷积，如vgg系列网络中全部使用了

喜欢打酱油的老鸟·2024-01-28 19:48

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

【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)

文章来源：https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/885945501.扩张卷积的提出Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutionsDilatedResidualNetworks

华仔168168·2024-01-28 19:47

扩张卷积（dilated convolution）

【对扩张卷积的学习记录】ICLR-2016-DilatedConvolution：MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS论文地址：https

菜菜子hoho·2024-01-28 19:17

空洞卷积（扩张卷积dilated convolution）

为什么用空洞卷积？普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer，导致内部数据结构丢失；空间层级化信息丢失。

NeroChang·2024-01-28 19:17

空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrous convolution）的一些总结与理解

空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrousconvolution）是一种区别于普通卷积的卷积方式，从字面理解，就是卷积层中有洞。

interesting233333·2024-01-28 19:47

几种常用的卷积操作原理（标准卷积、深度卷积、组卷积、扩张卷积和反卷积

本文为转载文章，原文链接0、标准卷积默认你已经对卷积有一定的了解，此处不对标准卷积细讲。举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。

Never_Jiao·2024-01-28 19:45

扩张卷积相比普通卷积有什么优点？在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？

问题描述：扩张卷积相比普通卷积有什么优点？在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？

神笔馬良·2024-01-28 19:15

Caffe SSD编译、训练及测试

SSD网络结构SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征以用于检测。

埋没随百草·2024-01-28 16:04

DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考

摘要https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf我们介绍了可变形卷积v4（DCNv4），这是一种高效且有效的运算符，专为广泛的视觉应用而设计。

AI浩·2024-01-28 14:50

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

使用强化学习进行神经网络结构搜索的代码以及修改

目录代码一（UsingTensorFlow）：代码二（UsingTensorFlow）：代码三（UsingPyTorch）：参考：本人在网上找了三个相关的代码，但是都有问题，这里记录一下修改哪些地方之后可以跑通。代码一（UsingTensorFlow）：代码地址：https://github.com/wallarm/nascell-automl这个代码有详细的说明：TheFirstStep-by-

ThreeS_tones·2024-01-28 13:43

自然语言处理：transfomer架构

介绍transfomer是自然语言处理中的一个重要神经网络结构，算是在传统RNN和LSTM上的一个升级，接下来让我们来看看它有处理语言序列上有哪些特殊之处模型整体架构原论文中模型的整体架构如下，接下来我们将层层解析各层的作用和代码实现该模型架构主要包含的基本层有嵌入层

Nowl·2024-01-28 12:34

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

YoloV8改进策略：BackBone改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译

DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。

静静AI学堂·2024-01-28 09:16

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

YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

一、本文改进本文给大家带来的改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测，动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构

Snu77·2024-01-28 08:02

DCGAN

[DCGAN]的全称是DeepConvolutionGenerativeAdversarialNetworks(深度卷积生成对抗网络)。

数据智能谷·2024-01-28 07:10

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

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层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

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

Arxiv网络科学论文摘要16篇(2020-10-23)

网络中随机游走的大偏差揭示了广义最优路径和权重分布;图的半监督分类中节点属性和邻近度的联合使用;状态图核的密度;使用RoBERTa检测COVID-19信息性推文;评估社会网络结构对冠状病毒疾病（COVID

ComplexLY·2024-01-28 06:07

OpenCV-28 全局二值化

1）指一系列处理图像型状特征的图像处理技术2）形态学的基本思想是利用一直特殊的结构元（本质上是卷积核，且这个卷积核的值只有1和0）来测量或提取输入图像中相应的型状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别

一道秘制的小菜·2024-01-28 05:56

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

LeNet跟LeNet5详解

1LeNet结构主要是为了手写数字识别具体结构讲解：从图中例子可得1先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28，通道数为1，尺寸为28x28的灰度图像2第一层5x5卷积，经过公式输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

AlexNet，ZFNet详解

1AlexNet网络结构对于AlexNet网络来说，因为当时资源环境受限，他从第一步卷积开始就把一个图像分到两个GPU上训练，然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1得到一张3x224x224

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

LN，IN，GN，SN归一化原理详解

2BN的计算过程中需要保存某一层神经网络batch的均值和方差等统计信息，对于固定长度的网络结构(DNN、CNN)比较适合，但是对于不定长度的RNN的，训练比较

圆圆栗子君·2024-01-28 04:16

Faster R-CNN

)网络:1FasterR-CNN=FastR-CNN+RPN2使用RPN网络取代SelectiveSearch模块解决FastR-CNN的性能瓶颈3候选框生成网络RPN和检测网络FastR-CNN共享卷积层计算

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

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