卷积网络结构

基于C++实现的深度学习(cnn/svm)分类器Demo

1.项目简介本项目是一个基于C++实现的深度学习与传统机器学习结合的分类器Demo，主要流程为：从CSV文件读取样本数据用卷积神经网络（CNN）进行特征提取用支持向量机（SVM）进行最终分类支持模型的保存与加载提供
长长同学·2025-05-25 02:29

MCNN-BiLSTM多尺度卷积神经网络+双向长短期记忆网络的故障诊断算法，matlab代码

MCNN-BiLSTM多尺度卷积神经网络+双向长短期记忆网络的故障诊断算法解析MCNN-BiLSTM是一种融合多尺度卷积神经网络（Multi-scaleConvolutionalNeuralNetwork
默默科研仔·2025-05-24 19:15

AI人工智能在图像处理中的独特优势体现

AI人工智能在图像处理中的独特优势体现关键词：人工智能、图像处理、深度学习、计算机视觉、卷积神经网络、图像识别、生成对抗网络摘要：本文系统解析人工智能在图像处理领域的核心优势，从技术原理、算法实现、数学模型到工程实践展开深度分析
AI天才研究院·2025-05-24 12:02

信号与系统（15）- 系统的频域分析法：周期信号

相比时域分析法，这种方法不需要求解微分方程，以及使用卷积积分计算系统对信号的响应，但是必须要经过傅里叶变换和傅里叶反变换。这种分析方法只能求解零状态响应或稳态响应，零输入
Zhongzheng Wang·2025-05-24 09:05

对抗的深度卷积生成网络来学习无监督表示

对抗的深度卷积生成网络来学习无监督表示主线为AlecRadford与LukeMetz等人的论文“UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks
灰巧克力爱松露·2025-05-24 01:09

YOLOv8检测头代码详解（示例展示数据变换过程）

本文旨在通过实例数据，详细解读YOLOv8检测头的网络结构及其代码实现。首先将从检测头的网络架构开始讲解，涵盖代码与网络结构图的对比分析。
学技术的大胜嗷·2025-05-23 19:31

第八章：实战模拟：红蓝对抗项目全过程

9.1项目背景设定企业名称：某科技公司内网环境（模拟）网络结构：DMZ区、办公区、数据库区操作系统：WindowsServer2019、Ubuntu22.04红队目标：获取核心数据库中的客户数据蓝队目标
厚衣服_3·2025-05-23 19:29

【深度学习】神经网络绘图可视化工具大全

四、zetane可以可视化出卷积神经网络每一层的特征图，将它们以热力图的形式展现出来。有一个博主写的很详
转码的豹豹猪·2025-05-23 17:45

从零构建神经网络：PyTorch的nn.Module详解

nn.Module是PyTorch中所有神经网络模型的基类，它提供了以下核心功能：‌模块化设计‌：将网络拆分为可重用的层（如卷积层、全连接层）‌自动参数管理‌：自动跟踪所有可训练参数（parameters
小诸葛IT课堂·2025-05-23 03:39

机器学习第二十三讲：CNN → 用放大镜局部观察图片特征层层传递

查看总目录：学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeekR1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南CNN详解：图像理解的多层放大镜[^9-2]卷积神经网络（CNN）就像给计算机装备了显微镜
kovlistudio·2025-05-22 16:34

OpenCV CUDA 模块图像过滤------创建一个列方向上的求和滤波器（Column Sum Filter）函数createColumnSumFilter()

这个滤波器常用于：快速实现图像卷积计算的中间步骤（如均值滤波、Sobel等）图像积分图（IntegralImage）相关算法加速自定义卷积核时作为基础模块使用函数原型P
村北头的码农·2025-05-22 13:49

机器学习第二十三讲：CNN → 用放大镜局部观察图片特征层层传递

查看总目录：学习大纲关于DeepSeek本地部署指南可以看下我之前写的文章：DeepSeekR1本地与线上满血版部署：超详细手把手指南CNN详解：图像理解的多层放大镜1卷积神经网络（CNN）就像给计算机装备了显微镜
·2025-05-22 10:06

【时空图神经网络 & 交通】相关模型2：STSGCN | 时空同步图卷积网络 | 空间相关性，时间相关性，空间-时间异质性

注：仅学习使用~前情提要：【时空图神经网络&交通】相关模型1：STGCN|完全卷积结构，高效的图卷积近似，瓶颈策略|时间门控卷积层：GLU（GatedLinearUnit），一种特殊的非线性门控单元目录
追光者♂·2025-05-22 05:47

三维卷积神经网络预测MNIST数字详解

from__future__importdivision,print_functionimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#导入mnist数据集fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_datamnist=input_data.read_data_s
gldbys·2025-05-22 02:29

卷积神经网络中的二维卷积与三维卷积详解

【内容摘要】本文聚焦卷积神经网络中的二维卷积与三维卷积，详细解析两者的区别、操作原理及应用场景，涵盖二维/三维卷积操作示意图、多通道输入处理方式，以及RGB图像不采用三维卷积的原因，助力理解不同卷积类型的特性与适用场景
青柚MATLAB学习·2025-05-22 02:27

CNN、RNN、Transformer对于长距离依赖的捕捉能力分析

卷积网络CNN主要依靠深度来捕捉长距离依赖。但这个过程太间接了，因为信息在网络中实际传播了太多层。究竟哪些信息被保留，哪些被丢弃了，弄不清楚。从实践经验来看，卷积网络捕捉长依赖的能力非常弱。
非自律懒癌患者·2025-05-22 01:49

深度学习实战 04：卷积神经网络之 VGG16 复现三（训练）

在后续的系列文章中，我们将逐步深入探讨VGG16相关的核心内容，具体涵盖以下几个方面：卷积原理篇：详细剖析VGG的“堆叠小卷积核”设计理念，深入解读为何3×3×2卷积操作等效于5×5卷积，以及3×3×3
生信探索·2025-05-22 01:19

软考软件测评师——系统安全设计（防火墙技术）

2.核心功能特性实时风险预警与处置机制全流量方向管控（进/出双向过滤）操作行为审计追踪系统网络结构信息隐匿技术流量可视化分析平台注
姚梦蕾·2025-05-21 22:29

深度学习中的正则化方法与卷积神经网络基础

笔记1正则化方法1.1什么是正则化防止模型过拟合(训练集效果好,测试集效果差),提高模型泛化能力一种防止过拟合,提高模型泛化能力的策略L1正则:需要通过手动写代码实现L2正则:SGD(weight_decay=)dropoutBN1.2Dropout正则化让神经元以p概率随机死亡,每批次样本训练模型时,死亡的神经元都是随机,防止预测结果受某个神经元影响(防止过拟合)p概率->[0.2,0.5],简
郜太素·2025-05-21 21:22

opencv的图像卷积

深入理解OpenCV中的图像卷积️✨图像卷积是计算机视觉和图像处理领域中一项基础且至关重要的操作。OpenCV作为一个强大的开源计算机视觉库，提供了便捷的函数来实现卷积。
whoarethenext·2025-05-21 14:14

OpenCV 环境搭建与概述

////OpenCV-4.11.0+C+++VS2019//一、OpenCV学习路线1、入门:OpenCV图像读写、视频读写、基本像素处理、基本卷积处理、基本C++开发知识。
清醒的兰·2025-05-21 02:22

CVPR 2025 | OverLoCK：一种先概览后细察且具有上下文混合动态内核的卷积神经网络

AnOverview-first-Look-Closely-nextConvNetwithContext-MixingDynamicKernelsOverLoCK：一种先概览后细察且具有上下文混合动态内核的卷积神经网络作者
小白学视觉·2025-05-20 22:25

深度可分离卷积实战（2）模型定义代码

#定义深度可分离卷积层，torch没有实现，tf有实现classDepthWiseConv2d(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,
何仙鸟·2025-05-20 20:43

计算机视觉与深度学习 ｜ Matlab实现INFO-BiTCN-SVM向量加权优化算法优化双向时间卷积神经网络结合支持向量机时间序列预测，含优化前后对比（Matlab完整源码和数据）

以下是一个基于Matlab2023b实现的INFO-BiTCN-SVM时间序列预测系统的完整代码框架，包含智能优化算法、双向时间卷积网络与支持向量机的混合模型以及多指标评估体系。
单北斗SLAMer·2025-05-20 20:42

YOLOv12改进策略【注意力机制篇】| CPCA：通道先验卷积注意力模块， 动态分配注意力权重，并利用多尺度深度卷积模块降低计算复杂度

CPCA（ChannelPriorConvolutionalAttention）通道先验卷积注意力认为通道与空间维度的联合注意力有助于更精准地捕捉目标特征，并且解决了现有注意力机制在处理复杂场景目标检测时自适应能力不足的问题
Limiiiing·2025-05-20 17:55

OpenCV CUDA模块中的矩阵算术运算------创建卷积操作对象的工厂方法 cv::cuda::createConvolution

ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述createConvolution函数是OpenCVCUDA模块中用于创建卷积操作对象的工厂方法
村北头的码农·2025-05-20 13:33

【深度学习解惑】Xception 把 3×3 可分离卷积分解为 depthwise + pointwise —— 这与 Inception 设计理念有何异同？

摘要（Abstract）深度可分离卷积（depthwise + pointwise）可视为Inception 模块在“塔”（branch）数目趋于无穷时的极限形式；Xception 将全部 3 × 3卷积替换为该操作
云博士的AI课堂·2025-05-20 08:34

一文解析13大神经网络算法模型架构

目录一、引言：神经网络的演进脉络二、基础架构：深度学习的基石2.1人工神经网络（ANN）2.2深度神经网络（DNN）三、专项任务架构：领域定制化突破3.1卷积神经网络（CNN）3.2循环神经网络（RNN
攻城狮7号·2025-05-20 08:58

Python社交网络分析与社区发现

探索隐藏在数据背后的故事从零起步：搭建你的第一个社交网络分析环境图论基础入门：理解节点和边如何构建复杂的关系网实战解析：利用NetworkX库揭开社交圈的秘密深度挖掘：应用社区检测算法识别紧密相连的小团体可视化的力量：让社交网络结构跃然纸上持续进阶
master_chenchengg·2025-05-20 04:35

使用PyTorch训练MobileNetV2模型进行图像分类

MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络（CNN），它在保持较高准确率的同时具有较低的计算复杂度，非常适合在移动设备和嵌入式系统上进行实时图像识别任务。
云端.代码农夫CloudFarmer·2025-05-20 02:17

YOLO12改进-模块-引入Convolutional Modulation模块 捕捉更丰富的局部 - 全局空间关系，提升目标边界定位精度。

在视觉识别领域，卷积神经网络（ConvNets）擅长捕捉局部空间特征，但在建模全局上下文依赖方面存在不足；VisionTransformers（ViTs）通过自注意力机制能有效建模全局关系，却面临高分辨率图像下计算成本呈二次增长的问题
一勺汤·2025-05-20 01:13

Yolov8与Yolov11的网络架构的区别

引自YOLOv11对比YOLOV8网络结构变化分析，帮助你真正的理解和学习yolo框架_yolov11网络结构图-CSDN博客一、架构与模块设计的差异主干网络优化YOLOv8：采用C2f模块（跨阶段特征融合
Livan.Tang·2025-05-19 10:35

【论文精读】Copy or Not? Reference-Based Face Image Restoration with Fine Details

文章目录0.前言1.摘要2.问题描述3.方法method3.1网络结构3.2损失函数(文本重点)4.实验结果0.前言文章属于lowlevel中的Reference-guidedfacerestoration
qianx77·2025-05-19 10:30

多模态情感分析论文整理（2021-2023）

MABSA下游任务论文整理一.MASC任务（一）基于注意力模型的相关论文（二）基于图卷积网络(GCN)的相关论文二.ASPE任务（一）PIPELINE-BASEDASPEMETHOD（二）JOINT-BASEDASPEMETHOD
Musennn·2025-05-19 08:18

Pytorch实现卷积神经网络CNN

Pytorch是torch的Python版本，对TensorFlow造成很大的冲击，TensorFlow无疑是最流行的，但是Pytorch号称在诸多性能上要优于TensorFlow，比如在RNN的训练上，所以Pytorch也吸引了很多人的关注。之前有一篇关于TensorFlow实现的CNN可以用来做对比。下面我们就开始用Pytorch实现CNN。step0导入需要的包1importtorch2im
weixin_30312557·2025-05-19 08:45

第18周：对于ResNeXt-50算法的思考

然后x经过第一个1x1卷积，输出的通道数是filters，接着是分组卷积。假设
?Agony·2025-05-19 06:31

小目标检测的集成融合论文阅读

此外，传统的特征提取方法往往难以捕捉到这些目标的有效表征，因为下采样和卷积操作会导致小目标细节的模糊化。
qq_41627642·2025-05-19 05:57

轻松发TGRS！遥感结合小目标检测 模型达到94.2%mAP

近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络（CNN）的检测算法为遥感小目标检测带来
Ai多利·2025-05-19 05:25

深度学习笔记（一）：卷积变种（分组卷积、空洞卷积、深度可分离卷积、可形变卷积） 卷积中的不一样的操作

文章目录常规卷积（Convolution）分组卷积（GroupConvolution）原理用途空洞（扩张）卷积（Dilated/AtrousConvolution）深度可分离卷积（depthwiseseparableconvolution
生活需要深度·2025-05-19 04:46

YOLO算法

目录YOLO介绍Yolo的网络结构Yolo模型的训练yoloV4算法模型训练YOLO介绍YOLO，全称为YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection，
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2025-05-19 00:55

【LLIE专题】基于Retinex理论的transformer暗光增强

ICCV）专题介绍一、研究背景二、Retinexformer方法1.通用Retinex理论2.作者建立的Retinex理论3.ORF(onestageRetinex-basedFramework)4.网络结构三
PixelMind·2025-05-18 21:07

卷积神经网络踩坑全记录

文章目录一、数据预处理阶段1.图像尺寸不一致2.数据归一化不当3.数据标签错误二、网络结构设计阶段1.卷积层参数设置不合理2.池化层的滥用3.网络层数过深或过浅三、训练过程阶段1.学习率设置不当2.过拟合问题
珠峰日记·2025-05-18 20:59

BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER: NER任务中的融合创新

BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NERNER任务中的融合创新BERT-BILSTM-GCN-CRF-for-NER是一款专注于命名实体识别（NER）任务的创新模型，结合了BERT、双向长短期记忆网络（BILSTM）、图卷积网络
傅阳轩·2025-05-18 19:19

【Pytorch搭建卷积神经网络】利用神经网络解决手写识别数据集问题

本文利用手写数字数据集搭建一个简单的分类神经网络，代码有详细的注释，帮助理解整个搭建流程。代码链接：https://gitee.com/ury-u/pytorch.git（lab_log.txt有详细介绍每个文件夹的作用）案例演示：importtorchimporttorchvision.datasetsasdatasetimporttorchvision.transformsastransfor
一颗洋芋·2025-05-18 11:28

自适应稀疏核卷积网络：一种高效灵活的图像处理方案

自适应稀疏核卷积网络：一种高效灵活的图像处理方案引言在深度学习的大潮中，计算机视觉技术取得了长足的进步。其中，卷积神经网络（CNN）作为图像处理的核心工具，极大地推动了各类图像识别任务的效果提升。
RockLiu@805·2025-05-17 15:57

UNet 改进(26)：与FPN结合的图像分割网络

网络架构概述这个代码实现了一个结合UNet和FPN的混合架构，主要包含以下几个关键组件：DoubleConv模块：基础的双卷积块FPN模块：特征金字塔网络UNetWithF
点我头像干啥·2025-05-16 23:45

深度学习基石：卷积神经网络（CNN）与图像识别

一、卷积神经网络的设计动机与生物启发1.1传统全连接网络的局限性分析在传统全连接神经网络中，每个神经元都与相邻层的所有神经元连接。
WHCIS·2025-05-16 13:56

非无人机的高光谱图像对病虫害作物的三维卷积神经网络分类技术

1.*介绍*植物疾病对全球粮食生产构成重大威胁，潜在产量损失高达30%，并产生重大经济影响（Rizzo等人，2021）。这可能会对农民和社区产生毁灭性影响，尤其是在低收入国家，那里的粮食供应已经很有挑战性。精准农业和高光谱成像（HSI）提供了有前景的解决方案预防作物损害和损失，最终致力于促进可持续性和减少疾病对粮食生产的影响。HSI，也称为成像光谱法，结合了成像和光谱两种不同的技术，同时提供空间和
Axel Storm·2025-05-16 11:41

深度学习卷积神经网络（CNN）全析：原理、实战、前沿，开启 AI 视觉新时代

摘要：本文全方位解读卷积神经网络（CNN）。开篇回溯神经网络发展，凸显CNN处理结构化数据的崛起之势，介绍其在多领域的变革之力。
AI_DL_CODE·2025-05-15 23:17

卷积神经网络(CNN)原理与实战：从LeNet到ResNet

卷积神经网络(CNN)作为深度学习的核心技术之一，彻底改变了计算机视觉领域的格局。
软考和人工智能学堂·2025-05-15 23:46
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