卷积groups

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

第一模块：包含一个卷积层与一个最大池化层，图像尺寸28->24->12，通道数1->6；第二模块：包含一个卷积层与一个
零澪灵·2023-12-18 09:41

每天五分钟计算机视觉：网络中的网络(NiN)

它们的特点是：先由卷积层构成的模块充分提取空间特征，然后再由全连接层构成的模块来输出分类结果。
幻风_huanfeng·2023-12-18 09:10

计算机视觉07：图像分类

在卷积之后做了
fafagege11520·2023-12-18 09:09

每天五分钟计算机视觉：谷歌的Inception模块的计算成本的问题

原始图片为28*28*192经过32个5*5的过滤操作，它的计算成本为：我们输出28*28*32个数字，对于输出的每个数字来说，你都需要执行5×5×192（5*5为卷积核的大小，192为通道的数量）次乘法运算
幻风_huanfeng·2023-12-18 09:05

深度学习之模型层

卷积层（Convolutional
千山万水人海中666·2023-12-18 09:27

maven pom.xml文件里面没东西

里面有个文件setting.xml以记事本方式打开在里面添加代码nexus-aliyuncentralnexus-aliyunhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/groups
oooTt·2023-12-18 09:25

30. 深度学习进阶 - 池化

上一节课，我们详细的学习了卷积的原理，在这个过程中给大家讲了一个比较重要的概念，叫做inputchannel，和outputchannel。
茶桁·2023-12-18 08:21

YOLOv5改进 | 2023 | CARAFE提高精度的上采样方法（助力细节长点）

一、本文介绍本文给大家带来的CARAFE（Content-AwareReAssemblyofFEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法。
Snu77·2023-12-18 08:21

卷积神经网络

文章目录一、卷积神经网络与传统网络的区别：1、区别2、整体架构2.1、卷积层2.2、只做一次卷积就可以了吗？
微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

Swin-Transformer 在图像识别中的应用

1.卷积神经网络简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取，最后通过全连接层将特征和分类个数进行映射。
听风吹等浪起·2023-12-18 07:23

pytorch 搭建GoogLeNet

辅助分类器2.搭建GoodLeNet网络3.训练部分4.预测部分5.训练过程1.介绍GoodLeNet网络中的亮点有：引入了Inception结构，在网络在横向上有深度，融合了不同尺度的特征信息使用了1*1的卷积核进行降维处理添加了两个辅助分类器帮助训练丢弃全连接层
听风吹等浪起·2023-12-18 07:22

avsubtitleWriter demo解析(四)：writeSubtitles下篇

通过asset.trackGroups可以获取某个asset的所有trackGroup。通过检查某个trackGroup的trackIDs，你可以知道哪些track是一个group的。前面我们已
Mamong·2023-12-18 07:27

Docker

Docker通过nampespace实现了资源隔离，通过cgroups实现了资源限制，通过写时复制机制（copy-on-write）实现了高效的文件操作。
test103·2023-12-18 05:32

讲解：data、R、RPython|Haskell

Considerthefollowingsetsofreal2⇥2matrices:(a)VerifythatAandBareclosedundermatrixadditionandtakingnegatives(sobothAandBformabeliangroupswithrespecttoaddition
sitijian·2023-12-18 04:43

【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。
friklogff·2023-12-17 22:29

Docker资源控制

设置容器绑定指定的CPU2对内存使用的限制2.1限制容器可以使用的最大内存2.2限制容器可用的swap大小3对磁盘IO配额控制（blkio）的限制4清理docker占用的磁盘空间5总结1CPU资源控制cgroups
FYR@·2023-12-17 22:46

centos pureftpd mysql,CentOS 搭建 Pure-FTP

安装Pure-ftpd#安装扩展源(默认无pure-ftpd)yuminstall-yepel-releaseyuminstall-ypure-ftpd#建立用户和用户组groupaddftpgroupsuser
御坂10057·2023-12-17 21:25

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】 ResNeXt模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】ResNeXt模型算法详解前言ResNeXt讲解分组卷积(GroupConverlution
牙牙要健康·2023-12-17 21:47

【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展

其中编码器部分利用卷积层和池化层逐步提取输入图像的特征，获取输入图像特征的潜
waski·2023-12-17 19:33

TransXNet：使用双动态令牌混合器学习全局和局部动态以实现视觉识别

文章目录摘要1、简介2、相关研究3、方法4、实验5、局限性6、结论摘要https://arxiv.org/pdf/2310.19380.pdf最近的研究将卷积与transformer相结合，以引入归纳偏置并提高泛化性能
AI浩·2023-12-17 18:45

Spring boot 自定义注解校验

Stringstr){Patternpattern=Pattern.compile("[\u4e00-\u9fa5]");charc[]=str.toCharArray();for(inti=0;i[]groups
weixin_42218890·2023-12-17 18:59

2.18 be home to

Theforestteemswithlife.Whetherupinthetreetopsordownamongthegrasses,everywhereishometoonespeciesoranother.2.Ethiopiaishometomorethan80ethnicgroups
Shuying_e1af·2023-12-17 17:13

【手撕算法系列】BN

1,c,1,1代码classBatchNorm(nn.Module):def__init__(self,num_features,num_dims):#num_features：完全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:39

RT-DETR改进策略：AKConv即插即用，轻松涨点

摘要提出了一种算法，用于生成任意尺寸卷积核的初始采样坐标。
静静AI学堂·2023-12-17 16:03

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

YoloV5改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV5的有效涨点

D-Mixer通过分别在均匀分割的特征片段上应用有效的全局注意力模块和输入依赖的深度卷积，使网络具有强大的归纳偏差和扩大的有效感受野。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

RT-DETR改进策略：UniRepLKNet，大核卷积的最新成果，轻量高效的首选（全网首发）

论文：《UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet》https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets
静静AI学堂·2023-12-17 16:02

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:00

【计算机视觉】SIFT

在边缘提取的时候，用高斯一阶导对信号进行卷积，响应值最大的就是边界如果用高斯二阶导对信号进行卷积，0点就是边界点（二阶导等于0的点，对应一阶导的极值点）如果用高斯二阶导在不同的信号上进行卷积，当信号宽度与高斯滤波核匹配的时候
Patrick star`·2023-12-17 16:29

快速傅立叶卷积(FFC)

论文LaMa:Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutionshttps://github.com/advimman/lama1.Introduce解决图像绘制问题——缺失部分的真实填充——既需要“理解”自然图像的大尺度结构，又需要进行图像合成。通常的做法是在一个大型自动生成的数据集上训练绘画系统，这些数据集是通过随机屏蔽真实图
梅如你·2023-12-17 15:07

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测

GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention灰狼算法优化卷积门控循环单元融合自注意力机制多变量多步时间序列预测
机器学习之心·2023-12-17 15:03

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution3dLayer 网络设定

MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定convolution3dLayer属性设定三维卷积参数参数及初始化学习率和正则化三维网络层参考资料致谢
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习 | MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定

深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定目录深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定基本介绍参数描述网络创建学习总结参考资料基本介绍一维卷积层将滑动卷积滤波器应用于一维输入
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习入门（五）：经典网络Alexnet实现

介绍AlexNet是一个深度卷积神经网络架构，于2010年代初在深度学习重新引起人们关注时发挥了重要作用。它因在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中获胜而闻名。
一个很菜的小猪·2023-12-17 14:55

讲解：data、R、RPython|Haskell

Considerthefollowingsetsofreal2⇥2matrices:(a)VerifythatAandBareclosedundermatrixadditionandtakingnegatives(sobothAandBformabeliangroupswithrespecttoaddition
sigezhuan·2023-12-17 10:34

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

4.4自定义层深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。
蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

大创项目推荐 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-12-17 09:23

数字信号处理翻转课堂笔记7——循环移位与卷积&DFT的共轭对称性&频率域采样定理

数字信号处理第七次翻转课堂FlippedClassroom7ofDSP对应教材：《数字信号处理（第五版）》西安电子科技大学出版社，高西全、丁玉美著一、要点1、循环移位性质；2、循环卷积定理（重点）；3、
暗然而日章·2023-12-17 08:28

【论文精读】MAKE-A-VIDEO:TEXT-TO-VIDEO GENERATION WITHOUT TEXT-VIDEO DATA

TEXT-TO-VIDEOGENERATIONWITHOUTTEXT-VIDEODATA数据集Abstract1、Introduction2、Methodpipeline（1）Text-to-imageModel（2）SpatiotemporalLayers（3）伪3D卷积层
_企鹅_·2023-12-17 08:07

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2

定义神经网络的结构的可视化说明大家可以去找下tensorflow2.x,或者tensorflow1.x的指南，哪里有详细的说明，可以跟着例子跑一下程序，然后调一下，就知道怎么使特征可视化了首先上代码例子，这是随意写的一个卷积结构
Nick Throne·2023-12-17 07:26

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

目录基础理论卷积卷积核与过滤器的区别一、获取数据集二、设定数据集大小、归一化三、构建卷积神经网络四、编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中
_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png
Jachin111·2023-12-17 07:57

ResNeXt(pytorch)

可以这样理解，这里的GConv还是用的分组组数还不是g=Cin，之前的ResNet中还是用的普通3*3卷积，但ResNet中引入了1*1卷积来改变通道数，减少3*3卷积的参数，后续的研究对1*1，3*3
caigou.·2023-12-17 07:51

大创项目推荐 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2
laafeer·2023-12-17 07:20

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
阿利同学·2023-12-17 06:17

【JavaWeb学习笔记】10 - 手写Tomcat底层，Maven的初步使用

settings拷贝到上述目录拷贝到admin/.m2后打开该settings在内输入镜像地址alimavenaliyunmavenhttps://maven.aliyun.com/nexus/content/groups
yinhai1114·2023-12-17 06:11

ResNet(pytorch)

ResNet的残差块还未把1*1卷积用来降维减少参数，到ResNeXt就把1*1用来升维和降维操作，称为PW卷积()解决的问题：两种残差块，18层，34层使用第一种残差块，50层，101层，152层使用右边的残差块
caigou.·2023-12-17 05:22

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

channel_shufflea是resnet模块，b，c是ShuffleNetV1的block，在V1版中，两模块branch2的第一个1*1卷积依然是类似MobileNet中的组卷积，减少参数量，之后有一个
caigou.·2023-12-17 05:22

MobileNetV2代码

这个PW其实类似resnet中的1*1卷积变换，只不过这里是先升维，再降维，因为更多的模型参数是在3*3卷积层，ResNeXt使用组卷积减少模型参数，当组数和通道数一样时就是DW卷积，MobilNet为了减少参数主要是在
caigou.·2023-12-17 05:51

FCN(pytorch)

backbon.pyimporttorchimporttorch.nnasnndefconv3x3(in_planes,out_planes,stride=1,groups=1,dilation=1):
caigou.·2023-12-17 05:10
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