卷积第5页

超实用！零基础打造微信表情识别小程序，源码+数据集全公开

技术栈：Python+TensorFlow/Keras+OpenCV，模型基于卷积神经网络（CNN），输入48x48灰度图，输出概率分布。

Uyker·2025-06-09 02:51

ResNet改进(51)：基于轴向注意力机制的改进ResNet模型

1.创新点解析在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)一直是图像识别任务的主流架构。近年来，注意力机制的引入为CNN带来了新的改进方向。

点我头像干啥·2025-06-08 20:37

BasicBlock组件的详解

以下是其关键特性与实现原理的详细解析：一、基本结构与设计原理双层卷积架构BasicBlock由两个连续的3×3卷积层构成，每层后接BatchNormalization（BN）和ReLU激活函数：第一层：

浩瀚之水_csdn·2025-06-08 15:04

【人工智能】Transformer、BERT、GPT：区别与联系

它于2017年由Google提出，摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(C

若北辰·2025-06-08 06:24

Python打卡训练营学习记录Day46

作业：今日代码较多，理解逻辑即可对比不同卷积层特征图可视化的结果（可选）一、CNN特征图可视化实现importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_feature_maps

FanfanPyt·2025-06-08 05:49

python打卡day46@浙大疏锦行

通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图内容参考作业：今日代码较多，理解逻辑即可对比不同卷积层特征图可视化的结果（可选）一、CNN特征图可视化实现importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_fe

风逸hhh·2025-06-08 01:23

python打卡训练营打卡记录day47

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承接昨天模型重新定义部分的代码#可视化空间注意力热力图（显示模型关注的图像区域）defvisualize_attention_map(model,test_loader

yorushika_·2025-06-08 00:14

cnn卷积神经变体

CNN（卷积神经网络）在计算机视觉领域取得了巨大成功，其变体主要围绕结构优化、计算效率、多尺度特征融合和注意力机制展开。

MYH516·2025-06-07 05:07

深度学习网络架构与应用：CNN、RNN、GAN三大核心模型解析

深度学习领域三大核心神经网络架构——卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及生成对抗网络(GAN)各具特色，共同推动着人工智能技术的边界。

you的日常·2025-06-07 04:36

AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结

超级-码力·2025-06-07 02:24

Ubuntu22.04安装MinkowskiEngine

它支持所有标准神经网络层，例如对稀疏张量的卷积、池化和广播操作。

·2025-06-06 23:57

第23篇：AI技术实战：基于深度学习的图像识别与分类

目录一、深度学习在图像识别中的应用（一）卷积神经网络（CNN）的关键组件（二）预训练模型迁移学习二、代码示例（一）使用TensorFlow和Keras实现CNN进行图像分类1.数据准备与预处理2.构建CNN

CarlowZJ·2025-06-06 19:31

【AI大模型】Transformer架构到底是什么？

从此，循环神经网络（RNN）的缓慢串行成为历史，卷积神经网络（CNN）的局

二进制的Liao·2025-06-06 15:04

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

0，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包，安装稍有点麻烦训练模型过程中使用GPU加速是可选的，如：device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()els

shc9912·2025-06-06 12:17

深度学习习题2

A、即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测B、当卷积核数量增加时，神经网络的预测能力会降低C、当卷积核数量增加时，导致过拟合D、以上都不正确2.构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入

小猪猪_1·2025-06-06 10:01

DeepAlignmentNetwork 项目常见问题解决方案

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepAlignmentNetwork基础介绍DeepAlignmentNetwork是一个用于人脸对齐的开源项目，它基于卷积神经网络实现

吉生纯Royal·2025-06-06 07:39

深度学习在计算机视觉中的应用：物体检测技术

深度学习通过利用卷积神经网络（CNN）等模型，使计算机能够从图像中直接提取重要信息，从而在物体检测、场景理解等领域实现了突破性进展。

小鹿嘻嘻·2025-06-06 04:49

目标检测我来惹1 R-CNN

regionproposal+CNN提取分类的目标检测框架RCNNFASTERRCNN端到端：一个网络，输入到输出：类别加位置yoloSSD目标检测的任务：分类原理：得到每个类别的概率，取最大概率CNN--卷积神经网络输入层

吧啦吧啦吡叭卜·2025-06-06 03:48

python数字图像处理基础（六）——模板匹配、直方图

目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度，这个差别程度的计算方法在

_hermit:·2025-06-06 01:04

【备赛指南】华为ICT大赛实践赛云赛道22

（建议首先阅读专栏首篇文章——【备赛指南】华为ICT大赛实践赛云赛道01，之后再逐步阅读后续内容）一、卷积神经网络CNN(1)卷积神经网络C

淵_ken·2025-06-05 19:19

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解前言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）作为深度学习领域的基础模型，推动了人工智能在图像、视频等方向的爆炸式发展。

DeepLinkDeepLink·2025-06-05 13:08

6.02打卡

@浙大疏锦行DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下

丁值心·2025-06-05 10:48

《Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset》概述

ANewModelandtheKineticsDataset》概述引言：最近阅读了本篇论文，这是一篇发表在CVPR’17年的文章，总体上的贡献在于发布了一个新的数据集以及对3D卷积+Two-Stream

一只工程狮·2025-06-04 17:38

规范化信息抽取：原理流程与Python实战

引言二、信息抽取系统架构与流程2.1总体架构2.2主要组件三、核心算法与模型原理3.1命名实体识别（NER）3.1.1序列标注模型（BiLSTM-CRF）3.2关系抽取（RE）3.2.1基于依存路径的卷积网络

闲人编程·2025-06-04 13:40

在Windows系统下安装caffe

最近，在怼着球面卷积神经网络源码看，虽然不出意外的看傻了，但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的，毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。

sunmingliu·2025-06-03 21:12

ResNet改进(48)：融合CoTAttention的ResNet模型

模型架构概述这个自定义模型主要包含以下几个核心组件：基础ResNet34骨架两个CoTAttention注意力模块自定义的初始卷积层分类头部让我们逐部分深入解析。1.C

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

ResNet改进(45)：结合通道混洗（ShuffleNet）的混合架构

1.创新点分析今天我们将深入分析一个创新的卷积神经网络(CNN)实现，它巧妙地将经典的ResNet架构与新兴的通道混洗(ChannelShuffle)技术相结合。

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

Python实现基于CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测的详细项目实例

目录Python实她基她CNN-LSTM-KDE她卷积长短期神经网络结合核密度估计她变量时序区间预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...11.提升她变量时序预测她精度...22.弥补她有模型她不足

nantangyuxi·2025-06-03 11:54

DAY41

DAY41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

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

DAY42打卡

函数的模块钩子和张量钩子4.Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)算法是一种强大的可视化技术，用于解释卷积神经网络

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

Keras模块介绍

Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。此外，Keras还提供了方便的模型保存和加载功能，使得模型训练更加高效。

听风二里·2025-06-03 06:20

【OpenCV C++20 学习笔记】提取图片中的水平和垂直对象

提取图片中的水平和垂直对象原理实操——去除五线谱的五线二值化提取垂直对象完善边缘和最终输出图片黑白反转平滑完整代码其他图片元素提取实践提取水平线条提取音符轮廓原理在腐蚀和膨胀操作中，通过卷积核(kernel

垚武田·2025-06-03 00:09

图像生成详解

它接收随机噪声向量作为输入，通过一系列的卷积转置层和激活函数，生成与训练数据相似的图像。生成器的目标是生成足够逼真的图像，以欺骗判别器认为这些图像是真实的。

水花花花花花·2025-06-03 00:04

目标检测模型的主要组成部分

常见的主干网络包括：卷积神经网络（CNN）：如ResNet、VGG、MobileNet等。它们通过多层卷积操作提取图像的多层次特征。

asdfg1258963·2025-06-03 00:03

CNN卷积网络：让计算机拥有“火眼金睛“（superior哥AI系列第4期）

CNN卷积网络：让计算机拥有"火眼金睛"（superior哥AI系列第4期）嗨！各位AI探索者们！上期我们搞懂了神经网络的基本原理，今天要进入一个更激动人心的领域——计算机视觉！️

superior tigre·2025-06-02 21:42

Day 41

今天内容1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.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

LiuSu789k·2025-06-02 10:59

day42 简单CNN

目录一、从图像分类任务谈起二、CNN架构解剖实验室2.1卷积层：空间特征的魔法师2.2归一化层：加速收敛的隐形推手2.3激活函数：非线性的灵魂三、工程实践避坑指南3.1数据增强工程3.2调度器工程实战四

xiaohanbao09·2025-06-02 06:57

Python训练营---Day41

DAY41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

2501_91182850·2025-06-02 05:24

现代卷积神经网络架构演进与核心思想解析

现代卷积神经网络架构演进与核心思想解析d2l-zh项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/d2l/d2l-zh在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)的发展历程堪称一部精彩的进化史

任蜜欣Honey·2025-06-02 04:09

非对称卷积

非对称卷积的代码实现假设有一个5x5大小的特征图，使用3x3的卷积，不进行padding（即valid），步长默认为1。

Viraha_·2025-06-01 20:12

机器学习/深度学习——模型的欠拟合和过拟合，正则化方法详解

机器学习/深度学习——模型的欠拟合和过拟合，正则化方法详解搭配以下文章进行学习：卷积神经网络：深度学习——卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）CNN详解（一）——概述.步骤清晰

林采采学编程+·2025-06-01 19:09

小白的进阶之路系列之三----人工智能从初步到精通pytorch计算机视觉详解下

Model2：卷积神经网络（CNN）是时候让计算机视觉具体化，并介绍强大的卷积神经网络架构。比较我们的模型我们已经建

金沙阳·2025-06-01 19:36

Inception-Resnet-v1、Inception-Resnet-v2学习笔记（附Pytorch代码(1)

self.conv3x3=nn.Sequential(nn.Conv2d(in_planes,out_channels,kernel_size=3,stride=stride,padding=padding),#卷积核为

rr8f2haQf·2025-06-01 19:06

【AI算法工程师面试指北】Transformer与CNN有什么异同点？

Transformer和CNN（卷积神经网络）是深度学习中两种重要的架构，分别在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域取得了突破性成果。它们既有相似之处，也有显著差异。

小米玄戒Andrew·2025-06-01 15:10

[yolov11改进系列]基于yolov11引入可切换空洞卷积SAConv模块python源码+训练源码

[SAConv可切换空洞卷积介绍]SAConv（可切换空洞卷积）原理与优点详解一、SAConv的核心原理SAConv（SwitchableAtrousConvolution）是一种创新的卷积模块，旨在解决传统空洞卷积

FL1623863129·2025-06-01 15:35

深度学习篇---人脸识别中的face-recognition库和深度学习

深度学习方法和使用Python的face_recognition库进行人脸识别在技术原理、实现方式和应用场景上有显著区别，以下从多个维度对比分析：一、技术原理1.深度学习方法核心逻辑：基于神经网络（如卷积神经网络

Ronin-Lotus·2025-06-01 14:00

python打卡day41

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→

纨妙·2025-06-01 09:27

ResNet系列和ViT系列预训练模型权重文件下载

项目提供的预训练模型权重文件列表，主要包含两种架构系列和不同规模配置：ResNet系列(RN)基础版本：RN50（ResNet-50）扩展版本：RN50x4、RN50x16、RN50x64（宽度扩展）层级结构：传统卷积神经网络

水静川流·2025-06-01 06:34

NCHW和NHWC

www.jianshu.com/p/61de601bc90f在深度学习中，图像数据通道格式有两种：NCHW，又称：“channels_first”，是nvidiacudnn库原生支持的数据模式；在GPU中，使用NCHW格式计算卷积

seiyaaa·2025-05-31 20:53

transformer(2)：手撕Transformer！！从每一模块原理讲解到代码实现

由于Transformer模型本身不具备处理序列顺序的能力（因为它完全基于自注意力机制，没有递归或卷积结构），位置编码的引入使得模型能够利用序列的顺序信息。位置编码的原理位置编码通过在输入

BILLY BILLY·2025-05-31 18:15

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