卷积

国家开放大学《计算机科学与技术》毕业设计题目与摘要

系统采用卷积神经网络（CNN）对图书封面图像进行分类，结合B/S架构实现图书信息自动化录入、借阅状态智能预测及读者行为分析。实验结果表明，该系统
甘苦人生·2025-05-31 14:16

深度学习模型：技术演进、热点突破与未来图景

第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破：AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃，首次验证深度卷积网络（CNN）的潜力。
accurater·2025-05-31 12:28

【论文翻译】目标检测Fast R-CNN论文翻译

FastR-CNN摘要本文提出了一种快速的，基于区域的卷积网络方法（FastR-CNN）用于目标检测.FastR-CNN建立在前人的工作上使用深层卷积网络。来有效分类候选目标。
Ziko_AI·2025-05-31 11:24

Pytorch构建LeNet进行MNIST识别 #自用

LeNet是一种经典的卷积神经网络（CNN）结构，由YannLeCun等人在1998年提出，主要用于手写数字识别（如MNIST数据集）。
BandieraRosa·2025-05-31 08:02

【个人笔记】OpenCV4 C++ 图像处理与视频分析 13课

个人资料，仅供学习使用修改时间——2022年2月19日21:11:31学习课程：OpenCV4图像处理与视频分析实战教程课程讲师：贾志刚13自定义滤波opencv知识点：将图像与内核卷积-filter2D
啦啦啦大赛第大所·2025-05-31 08:32

一文读懂Vision Transformer图像分类原理与实现

在图像分类领域，卷积神经网络（CNNs）长期占据主导地位，因其具备平移不变性和局部受限感受野等归纳偏置。然而，Transformer的出现为图像分类带来了新的思路。
t0_54program·2025-05-31 01:40

基于多尺度卷积和扩张卷积-LSTM的多变量时间序列预测

本文将介绍一种结合多尺度卷积、扩张卷积和LSTM的混合神经网络模型，用于多变量时间序列预测，并提供完整的代码实现和详细讲解。
非著名架构师·2025-05-30 12:05

[特殊字符] 基于深度强化学习的机器人路径规划优化方案：从理论到实战

摘要本文提出一种融合深度确定性策略梯度（DDPG）与图卷积网络（GCN）的混合架构，针对高动态环境下移动机器人路径规划问题展开研究。
2506_92092175·2025-05-29 13:49

图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现

flu文章目录图解GAN：生成对抗网络的原理与代码实现摘要引言1.GAN基础原理与数学推导1.1博弈论视角1.2训练流程图1.3原始GAN代码实现（PyTorch）2.GAN经典变体解析2.1DCGAN：卷积化
layneyao·2025-05-29 08:49

免疫浸润分析

免疫浸润分析的方法大体包括两个思想，一个是markergene，还有一个是反卷积思想。
绵羊2023·2025-05-29 06:54

PyTorch实现CNN用于MNIST手写数字识别任务的python完整代码

这段代码使用PyTorch实现了一个简化版的卷积神经网络（CNN），用于MNIST手写数字识别任务。
搏博·2025-05-29 06:53

信友队图灵杯中级组游寄 + 总结

因为多项式卷积和拉格朗日插值我还没学过，所以只能写T1、T2的题解了。神兵360把我的IDE搞坏了（说什么我的ide有木马），赛时写代码写得很费力，也没有了格式化代码的美观。
wusixuan131004·2025-05-29 00:42

如何成为一名硬件工程师——信号与系统篇

必须扎实掌握信号与系统的核心理论，包括时域分析中的卷积运算和冲激响应，这对理解滤波器设计至关重要；频域分析中的傅里叶变换则是频谱分析和无线通信调制解调的基础；而Z变换和离散系统理论为数字滤波器设计和控制系统稳定性分析提供了数学工具
锡渣仙人·2025-05-28 17:22

VGG：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VGGNet是牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和谷歌DeepMind一起研究出来的深度卷积神经网络，因而冠名为VGG。
兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-05-28 14:31

15-OpenCVSharp —- Cv2.GaussianBlur()函数功能（高斯滤波）详解

它的核心功能是通过高斯卷积滤波对图像进行平滑处理，减少噪声，常用于去噪、图像预处理以及边缘检测等任务。1.核心原理与公式高斯模糊的核心原理是对图像进行卷积操作，其中卷积核是基于高斯函数生成的。
X-Vision·2025-05-28 13:24

卷积神经网络，CNN反向传播，感受野，池化变种,局部连接机制，可视化实例

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）一、卷积神经网络的历史发展Neocognitron（1980）由KunihikoFukushima提出，Neocognitron是最早模拟人类视觉皮层结构的人工神经网络架构
pen-ai·2025-05-28 07:38

时间序列 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention时间序列预测

近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网
Matlab机器学习之心·2025-05-28 07:05

YOLOv11改进 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测

传统的卷积神经网络在处理小目标时往往表现不佳，主要是因为小目标在特征图中占据的像素较少，随着网络深度的增加，其特征信息容易丢失。
wei子·2025-05-28 00:52

YOLOv9改进策略【注意力机制篇】| CVPR2024 CAA上下文锚点注意力机制

专栏目录：YOLOv9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
Limiiiing·2025-05-28 00:51

李永乐讲卷积神经网络,李永乐老师讲人工智能

清华大学李永乐老师坐拥千万粉丝，他的课堂有什么魅力？清华大学李永乐老师拥有上千万的粉丝，这个粉丝拥有量自己觉得很正常，因为每年都有上百万的学子关注这个老师，因为到考研的过程中有一个很大的难题就是数学。无论是数学一数学二还是数学3，都是老大难的问题，任何一个考研的人都要面临的问题。李永乐老师的课堂非常的基础，要说课堂的趣味性其实并不是那么好，很多年轻的老师讲课的时候更有意思，但是从知识的扎实程度以及
「已注销」·2025-05-27 19:12

深度学习中的卷积和反卷积

深度学习中的卷积和反卷积一、引言：为什么需要卷积和反卷积？
思绪漂移·2025-05-27 16:22

递归系统卷积码译码_编码器使用RSC递归系统卷积码. RSC码由前馈多项式和反馈多项式确定....

编码器使用RSC递归系统卷积码.RSC码由前馈多项式和反馈多项式确定.反馈变量检查输出是编码器输入位.该主题的编码框图如图22所示.交织器的使用是实现Turbo码的近似随机编码的关键.交织器交织器是一个单输入单输出信号处理器
weixin_39617470·2025-05-26 20:54

图像卷积和滤波的区别

图像卷积和滤波的区别http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029clear,closeall,clc%%readimageimage=imread
求津问道·2025-05-26 17:42

YOLOv11改进策略【卷积层】| AAAI 2025 风车状卷积PConv，实现感受野的高效扩张

一、本文介绍本文记录的是利用风车卷积改进YOLOv11的目标检测网络模型。在红外小目标检测任务中，传统卷积方式难以捕捉目标像素的空间特征，影响检测性能，因此需要更适配的卷积方式提升特征提取能力。
Limiiiing·2025-05-26 14:22

【图像大模型】ControlNet：深度条件控制的生成模型架构解析

ControlNet：深度条件控制的生成模型架构解析一、核心原理与技术突破1.1基础架构设计1.2零卷积初始化1.3多条件控制机制二、系统架构与实现细节2.1完整处理流程2.2性能指标对比三、实战部署指南
白熊188·2025-05-26 03:14

基于Python的全卷积网络（FCN）实现路径损耗预测

以下是一份详细的基于Python的全卷积网络（FCN）实现路径损耗预测的技术文档。本方案包含理论基础、数据生成、模型构建、训练优化及可视化分析，代码实现约6000字。
pk_xz123456·2025-05-25 23:43

1.基于PyTorch实现的UNet模型代码进行数据集测试2.Transformer和CNN混合模型，用于图像分割任务3.基于Swin Transformer图像分割模型架构

基于SwinTransformer图像分割模型架构文章目录1.UNet模型定义2.数据集准备3.测试代码模型架构解析PyTorch实现架构解析PyTorch实现经典的UNet架构，它是一种用于图像分割的卷积神经网络
OICQQ67658008·2025-05-25 10:50

基于卷积神经网络和图像处理技术的系统

基于卷积神经网络和图像处理技术的海洋垃圾识别系统摘要本研究开发了一种基于卷积神经网络和图像处理技术的系统，旨在有效监测和管理水面漂浮物，特别是在夜间或低光照条件下。
江海大_何宇·2025-05-25 07:28

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

【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

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
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