卷积

verilog实现矩阵卷积运算

verilog实现卷积运算卷积的运算原理卷积是一种线性运算，是很多普通图像处理操作的基本算法之一。
氢立方·2025-06-15 02:38

Python----神经网络发（神经网络发展历程）

年份网络名称突出点主要成就论文地址1989LeNet首个现代卷积神经网络（CNN），引入卷积、池化操作手写数字识别先驱，奠定CNN基础MNISTDemosonYannLeCun'swebsite2012AlexNet
蹦蹦跳跳真可爱589·2025-06-14 23:43

深度学习入门（2）：alexnet

正文AlexNet是深度学习时代的开端，它用一场决定性的胜利，证明了深度卷积神经网络在计算机视觉中的巨大潜力。单层alexnet网络架构：
qq_776882262·2025-06-14 20:29

深度学习入门（3）：vgg16

奠基了卷积神经网络一些基础的模块。本文参考pytorch实战7：手把手教你基于pytorch实现VGG16_vgg16pytorch-CSDN博客，此处只做记录供本人复习记录。
qq_776882262·2025-06-14 20:29

OpenCV——图像的预处理操作 GaussianBlur

图像平滑处理是一个积分的过程，是通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。高斯模糊函数GaussianBlur功能描述：高斯模糊的原理就是将图像中的每个像素进行加
&海哥·2025-06-14 14:14

OpenCV-Python 图像平滑

2D卷积与一维信号一样，我们也可以对2D图像实施低通滤波（LPF），高通滤波（HPF）等。LPF帮助我们去除噪音，模糊图像。
·2025-06-14 14:11

erdas图像增强步骤_基于erdas的图像增强处理

1、图像增强处理l实习目的：掌握常用的图像增强处理的方法l内容：空间、辐射、光谱增强处理的主要方法空间增强：包括卷积增强处理、纹理分析辐射增强：LUT拉伸处理、直方图均衡化处理光谱增强：主成份变换、缨穗变换
weixin_39953618·2025-06-14 13:06

基于Matlab+cnn的水果识别系统

文章目录1.准备工作2.加载和预处理数据3.定义CNN架构4.训练网络5.测试与评估以下文字及示例代码仅供参考基于MATLAB和卷积神经网络（CNN）的水果识别系统是一个很好的实践项目，它展示了如何使用深度学习技术来分类不同种类的水果
Matlab算法工程师985计算机硕·2025-06-14 12:54

图像处理遇上AI人工智能：开启智能之旅

图像处理遇上AI人工智能：开启智能之旅关键词：图像处理、AI人工智能、智能图像处理、卷积神经网络、图像识别摘要：本文探讨了图像处理与AI人工智能相结合所开启的智能之旅。
AI学长带你学AI·2025-06-14 11:50

深度学习驱动的低照度图像质量提升技术

本技术采用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）及其变种如条件生成对抗网络（CGAN），提升低照度图像的可见度和质量。
·2025-06-14 08:06

头歌之动手学人工智能-图像卷积特征提取

第1关：图像卷积特征提取任务描述本关任务：编写一个能使用卷积滤波提取图像特征的小程序。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.基本概念，2.如何使用卷积滤波提取图像特征。
·2025-06-14 05:20

神经网络在智能家居中的场景化应用实践

从核心概念与技术架构出发，详细阐述多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络的适用场景，结合Python代码实现温度预测、设备联动等核心算法。通过完整的项目实战案例，演示从传感器数据采
AI天才研究院·2025-06-14 04:45

OpenCV实战100例——拉普拉斯金字塔融合

一幅小图像重建为一幅大图原理：用高斯金字塔的每一层图像减去其上一层图像上采样并高斯卷积之后的预测图像，得到一系列的差值图像即为LP分解图像。
AI街潜水的八角·2025-06-13 14:07

图注意力卷积神经网络GAT在无线通信网络拓扑推理中的应用

如果已经编写好了GCN的程序，改写GAT的程序是很方便的，torch_geometric.nn下既有一般图神经网络GCNConv包,也有图注意力神经网络GATConv包程序：#作者：zhouzhichao#创建时间：25年6月10日#内容：比较GAT和GCN在无线通信网络拓扑推理中的效果importwarningswarnings.simplefilter(action='ignore',cate
zzc921·2025-06-13 06:34

Python打卡第49天

@浙大疏锦行cbam注意力CBAM是一种能够集成到任何卷积神经网络架构中的注意力模块。
猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

【一文理解】下采样与上采样区别

目录下采样上采样注意下采样原理对图像进行1/n下采样，原图像分辨率为H*W，下采样分辨率变为(H/n)*(W/n）作用压缩FeatureMap降维减少提取特征降低模型计算量避免模型过拟合本质过滤无关信息，保留关键信息方法主要通过是池化层或卷积层进行下采样采用
F_D_Z·2025-06-12 21:27

图卷积网络：从理论到实践

图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCNs）彻底改变了基于图的机器学习领域，使得深度学习能够应用于非欧几里得结构，如社交网络、引文网络和分子结构。
Morpheon·2025-06-12 20:52

Opencv4 c++ 自用笔记 04 图像滤波与边缘检测

图像卷积卷积操作广泛应用于信号处理领域，而图像本质上可以视为一种二维信号数据。
BandieraRosa·2025-06-12 07:45

如何在Keras中使用Lambda层构建、保存和加载模型

它支持多种常见的层类型，如输入层、全连接层、卷积层、转置卷积层、重塑层、归一化层、随机失活层、展平层以及激活层等。然而，有时我们可能需要对数据执行现有层无法实现的操作，这时Lambda层就派上用场了。
t0_54program·2025-06-12 01:45

python打卡第47天

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果defvisualize_attention_map(model,test_loader,device,class_names
zdy1263574688·2025-06-11 21:49

python打卡第48天

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致**torch.randn
whyeekkk·2025-06-11 21:18

python第48天打卡

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
zdy1263574688·2025-06-11 21:43

5个常用的主干网络模型

VGG出自：2014，牛津大学架构特点：采用重复的3x3卷积核和2x2最大池化层堆叠特征传递：通过连续小卷积核实现渐进
思绪漂移·2025-06-11 20:10

【深度学习解惑】结合神经网络结构剪枝或知识蒸馏，能否把 Inception 精剪到 mobile‑friendly 仍保持精度？

Inception系列模型移动端压缩研究报告摘要Inception系列卷积神经网络（如GoogLeNet/Inceptionv1、v3等）通过模型剪枝和知识蒸馏等压缩技术可以显著减小模型规模，使其更适合移动端部署
云博士的AI课堂·2025-06-11 16:12

基于卷积神经网络的 Fashionminsit 数据集分类

实验目的1.理解卷积神经网络（CNN）。2.掌握数据预处理和增强技术：学习如何通过数据增强技术（如旋转、缩放、剪切等）来增加模型的泛化能力，减少过拟合。
ʚɞ 长腿欧巴·2025-06-11 15:33

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet

传统方法主要依赖卷积神经网络（CNN），尤其是U-Net及其变体，通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然
w1ndfly·2025-06-11 09:20

nnUNet V2修改网络——加入MultiResBlock模块

传统的U-Net使用固定大小的卷积核（如3x3），这在处理具有不同尺度特征的医学图像时可能不
w1ndfly·2025-06-11 09:20

AI：231-保姆级提升目标检测精度 | YOLOv8-SPD与空间深度转换卷积技术的深入分析

本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录保姆级提升目标检测精度|YOLOv8-SPD与空间深
一键难忘·2025-06-11 01:21

Python训练营打卡DAY47

DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果前面代码看前一天，这里是不同卷积层可视化注意力热图的代码。
·2025-06-10 20:16

python训练营打卡第48天

随机函数与广播机制知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制
ppdkx·2025-06-10 16:16

python训练营打卡第41天

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→
·2025-06-10 16:16

基于 CNN-SHAP 分析卷积神经网络的多分类预测【MATLAB】

特别是在图像识别、文本分类、医学诊断等领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）已成为实现高精度多分类任务的重要工具。
沅_Yuan·2025-06-10 16:15

(七) 深度学习进阶：现代卷积神经网络技术解析与应用实践

1深度卷积神经网络（AlexNet）AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton于2012年提出的卷积神经网络，它在当年的ImageNet图像识别挑战赛中取得了突破性进展
只有左边一个小酒窝·2025-06-10 14:28

DAY 47 注意力热图可视化

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.modelsasmodelsimporttorchvision.transformsastransformsfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnu
MasterLLL0228·2025-06-10 14:27

Python打卡day47！！！

DAY47注意力热图可视化昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefcompare_conv_layers
dragon0907·2025-06-10 08:55

python打卡day48

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
纨妙·2025-06-10 08:54

Python打卡 DAY 47

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets
冰轮a·2025-06-10 08:23

深入探讨AI 神经网络：类型、特点与创新应用

例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现出色，它
fanxbl957·2025-06-10 07:11

【Block总结】DCAFE，并行双坐标注意力机制，增强长程依赖与抗噪性|即插即用

Integratingdualcoordinateattentionwithadaptivekernelbasedconvolutionnetworkformedicinalfloweridentification中文标题：Flora-NET：集成双坐标注意力机制与自适应内核的药用花卉识别卷积网络链接
AI浩·2025-06-10 06:06

ResNet不同层数架构的输入与输出

这一设计源于ImageNet数据集的预处理规范，但实际应用中可通过调整卷积参数适配其他尺寸ResNet不同层数模型（如18/34/50/101/152层）的输入与输出设计遵循统一框架，但深层模型通过增加残差块数量提升特征提取能力
浩瀚之水_csdn·2025-06-09 23:46

可解释性医疗影像算法解析

研究聚焦卷积神经网络（CNN）与注意力机制的双向协同作用，量化分析其在肺结节检测、肿瘤分割等场景中的特征可视化效果。
智能计算研究中心·2025-06-09 22:43

第四十七天打卡

__init__()#----------------------第一个卷积块----------------------self.conv1=nn.Conv2d(3,32,3,padding=1)self.bn1
wswlqsss·2025-06-09 18:15

第四十一天打卡

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→
wswlqsss·2025-06-09 18:15

DAY 48 随机函数与广播机制

知识点回顾：随机张量的生成：torch.randn函数卷积和池化的计算公式（可以不掌握，会自动计算的）pytorch的广播机制：加法和乘法的广播机制ps：numpy运算也有类似的广播机制，基本一致作业：
MasterLLL0228·2025-06-09 13:08

（六）卷积神经网络：深度学习在计算机视觉中的应用

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一类专门用于处理具有网格结构数据（如图像、音频）的深度学习模型。
只有左边一个小酒窝·2025-06-09 13:37

狂登Nature子刊！2025年KAN还是大势！

KAN在多个领域展现出卓越性能，包括时间序列预测、图学习任务以及卷积神经网络的改进
沃恩智慧·2025-06-09 12:03

YOLOv12改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv12改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv12改进专栏——以发表论文的角度，快速准
Limiiiing·2025-06-09 08:07

YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准
Limiiiing·2025-06-09 08:07

《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现

近年来，卷积神经网络（CNN）在大规模数据集（如Image
几何心凉·2025-06-09 07:00

【Block总结】MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|AAAI 2025

1论文信息FBRT-YOLO（FasterandBetterforReal-TimeAerialImageDetection）是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架，发表于AAAI2025。论文针对航拍场景中小目标检测的核心难题展开研究，重点解决小目标因分辨率低、背景干扰多导致的定位困难，以及现有方法在实时性与精度间的失衡问题。航拍图像目标检测是无人机、遥感监测等应用的关键
AI浩·2025-06-09 05:43
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