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卷积groups
HDF5 文件及 h5py
h5py操作HDF5文件的Python工具查看数据的操作打开文件>>>f=h5py.File(h5_filename)查看
groups
名字>>>print('h5
groups
=',list(f.keys
猴子喜
·
2023-12-17 03:04
高精度车牌识别算法
考虑到边缘设备部署,我们没有用lstm,仅用普通的
卷积
层便实现了高精度的车牌识别方案。车牌识别的应用场景也十分广泛,常见的停车场收费系统,车牌识别算法也是智能交通算法中的基础算法和最为重要的算法。
CV-deeplearning
·
2023-12-17 03:04
智能交通
算法
车牌识别
智能交通
机器学习与深度学习(十四):
卷积
核涉及参数
stride:
卷积
filter滑动步长。pad:无效占位项,会在原始图像周围加上n层0,以提高对边缘图像的利用率。output:filter
卷积
一次的结果。
楠哥哥_0b86
·
2023-12-17 02:14
基于图片翘曲的后门攻击WaNet源码分析
的基本原理参考代码:github代码一、network文件1、blocks.py导入pytorch库importtorchfromtorchimportnnConv2dBlock函数用forward正向传播实现
卷积
AuroraGengi
·
2023-12-17 02:11
安全
人工智能
深度学习
网络攻击模型
论文阅读二——基于全脸外观的凝视估计
代码复现该论文是2017年在CVPR中发表的一篇关于“gazeestimation”的文章,其论文地址与代码地址如下:论文地址代码地址论文特点:文章提出了一种基于外观的方法,只将完整的人脸图像作为输入,使用
卷积
神经网络对人脸图像进行编码
SF-FCZ
·
2023-12-17 01:36
Gaze
Estimation
论文阅读
人工智能
卷积
的过程
software:PyCharmimporttorchin_channels,out_channels=5,10#输入通道,输出通道width,height=100,100#图片大小kernel_size=3#
卷积
核大小
做个有钱又有趣的人
·
2023-12-17 00:30
python
卷积
卷积神经网络
C++
卷积
神经网络
C++
卷积
神经网络注意:此项目未使用GPU加速训练时使用文件(可自己制作):t10k-images.idx3-ubytet10k-labels.idx1-ubyte读取图片文件时使用opencvTP_NNW.h
万能的小裴同学
·
2023-12-17 00:00
C++
代码
神经网络
c++
cnn
深度学习
RT-DETR改进策略:双动态令牌混合器(D-Mixer)的TransXNet,实现RT-DETR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
·
2023-12-16 21:33
RT-DETR实战与改进手册
计算机视觉
目标检测
IBM Qiskit量子机器学习速成(六)
量子
卷积
神经网络
卷积
和池化:
卷积
神经网络的必备成分
卷积
神经网络被广泛应用于图像和音频的识别当中,关键在于“
卷积
”操作赋予神经网络统筹学习数据的能力。
溴锑锑跃迁
·
2023-12-16 20:26
机器学习
人工智能
移动端机器学习框架 MDL 简介与实践
Mobile-deep-learning(MDL)MDL是百度研发的可以部署在移动端的基于
卷积
神经网络实现的移动端框架,可以应用在图像识别领域。
hansun008
·
2023-12-16 19:06
机器学习
机器学习
人工智能
人工智能计算机视觉:解析现状与未来趋势
2.最新进展深度学习驱动的视觉识别:深度学习模型,特别是
卷积
神经网络(CNN),在
鳗小鱼
·
2023-12-16 18:14
资源分享(resource)
运维
机器学习
人工智能
vscode
ubuntu
opencv
计算机视觉
yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集(保姆式教程)
YOLOv8的主要改进包括:更高的检测精度:通过引入更深的
卷积
神经网络和更多的特征层,YOLOv8可以在保持实时性的同时提高检测精度。更快的检测速度:通过对模型进行优化,YOLOv8可以在不降低检测
学术菜鸟小晨
·
2023-12-16 15:34
yolov8
yolov8
部署
【动手学深度学习】(十二)现代
卷积
神经网络
文章目录一、深度
卷积
神经网络AlexNet1.理论知识2.代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络(NiN)1.理论2.代码四、含并行结的网络(GoogLeNet)2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六
释怀°Believe
·
2023-12-16 14:28
#
动手学深度学习
深度学习
cnn
人工智能
【动手学深度学习】(十一)池化层+LeNet
文章目录一、池化层1.理论知识2.代码二、LeNet1.理论知识2.代码实现【相关总结】nn.MaxPool2d()
卷积
层对位置比较敏感一、池化层1.理论知识二维最大池化填充、步幅和多个通道池化层与
卷积
层类似
释怀°Believe
·
2023-12-16 14:28
#
动手学深度学习
深度学习
人工智能
SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化
卷积
神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化
卷积
神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心
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2023-12-16 14:40
时序预测
SCI一区
BO-CNN-LSTM
Mutilhead
Attention
贝叶斯优化卷积长短期记忆网络
多头注意力机制
多变量时间序列预测
docker核心原理——unionfs、namespace、cgroup
通过control
groups
技术来约束进程对资源的使⽤unionfs首先看rootfs,rootfs
咚伢
·
2023-12-16 13:27
云原生
golang
服务器
docker
容器
云原生
Docker(小白刚进门)
一种虚拟化的方案操作系统级别的虚拟化只能运行相同或相似内核的操作系统依赖于Linux内核特性:Namespaces和C
groups
(ControlGroup)什么是Docker?
DFGOMC
·
2023-12-16 12:32
docker
docker
文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于时空注意力
卷积
模型的超短期风电功率预测》
这个标题描述了一种用于超短期风电功率预测的模型,该模型基于时空注意力
卷积
模型。
电网论文源程序
·
2023-12-16 12:22
文章解读
风电功率预测
时空相关性
图神经网络
时空卷积模型
时空注意力模型
序列模型,语言模型,RNN的相关概念
这与
卷积
神经网络(CNN)的工作方式形成了对比,CNN主要用于处理空间信息,如图像等。
hadiii
·
2023-12-16 11:50
语言模型
rnn
人工智能
python
深度学习
java开发问题统计
maven导包时,报错如下:mysql:mysql-connector-java:jar:unknownwasnotfoundinhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/
groups
池鱼94
·
2023-12-16 11:29
java
竞赛保研 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统
gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的
卷积
神
iuerfee
·
2023-12-16 10:27
python
数字图像处理:运动模糊、逆滤波和维纳滤波
在图像处理中,我们可以使用
卷积
运算来应用运动模糊。下面是一
XsiJava
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2023-12-16 09:16
计算机视觉
opencv
人工智能
图像处理
ControlNet Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models
它拷贝SD部分原权重作为一个新的分支进行微调训练,同时维持SD原权重分支不变,并在开始训练使用零
卷积
将二者相连。从而能利用已经
Adenialzz
·
2023-12-16 08:36
深度学习
神经网络
stable
diffusion
P21
卷积
神经网络CNN
卷积
参数共享Maxpool逐步限制neuron的弹性,感受野限制看的范围,参数共享限制参数由于上述限制,CNN的bias比较大,用在图像中,影响不大。如果用在其他方面,要注意一下。
闪闪发亮的小星星
·
2023-12-16 08:06
李宏毅机器学习课程学习笔记
cnn
深度学习
神经网络
37、池化与
卷积
的区别
池化(Pooling)和
卷积
(Convolution)在某些情况下非常相似,但又有不少区别。其中一个比较大的区别在于两者虽然都有一个核函数,但是
卷积
核和池化核却相差很多,两者的作用也有很大的差别。
董董灿是个攻城狮
·
2023-12-16 08:28
CV视觉算法入门与调优
深度学习
神经网络
cnn
30、
卷积
- 参数 stride 的作用
在
卷积
运算中,还有一个参数叫做stride,它对
卷积
的运算以及运算结果影响也很大。还是先看
卷积
动图,从图上你能猜到stride参数在哪吗?
董董灿是个攻城狮
·
2023-12-16 08:56
CV视觉算法入门与调优
深度学习
人工智能
机器学习
CNN中各个
卷积
层的设置详细讲解
转载(侵删):https://blog.csdn.net/sinat_42239797/article/details/90646935我将从以下几个方面来进行解说:1.
卷积
神经网络的结构2.
卷积
神经网络的计算
顾子豪
·
2023-12-16 08:12
标准
卷积
标准
卷积
假设特征图大小为Ci×H×WC_i\timesH\timesWCi×H×W,需要输出的特征图大小为×H×W\timesH\timesW×H×W,
卷积
核大小为3×33\times33×3,pandding
Ming Xu
·
2023-12-16 03:27
深度学习
卷积
运算
卷积
层
卷积
的本质是用
卷积
核的参数来提取数据的特征,通过矩阵点乘运算与求和运算来得到结果。
Ming Xu
·
2023-12-16 03:57
深度学习
每天五分钟计算机视觉:Inception网络是由多个Inception模块构成
Inception模块如上就是Inception模块的通过一个1*1的
卷积
层,输出为28*28*64先通过一个1×1的
卷积
层通道降低到96,再通过一个3*3的
卷积
层,输出
幻风_huanfeng
·
2023-12-16 02:23
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
Inception
神经网络
卷积神经网络
每天五分钟计算机视觉:GoogLeNet的核心模型结构——Inception
本文重点当构建
卷积
神经网络的时候,我们需要判断我们的过滤器的大小,这往往也作为一个超参数需要我们进行选择。过滤器的大小究竟是1×1,3×3还是5×5,或者要不要添加池化层,这些都需要我们进行选择。
幻风_huanfeng
·
2023-12-16 02:52
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
卷积神经网络
GoogleNet
Inception
ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn
它包含了针对深度神经网络中常用操作(如
卷积
、池化、归一化、激活层等)的高度优化的实现。这些操作都是为了在NVIDIA的GPU上进行高效计算而特别优化的,从而大大加快深度学习模型的训练和推断速度。
MonkeyKing_sunyuhua
·
2023-12-16 01:41
工具使用
ssh
运维
图像恢复:图像去模糊算法
以下是一些常见的模糊图像恢复算法:
卷积
神经网络(CNN):基于深度学习的方法在图像恢复中取得了显著的进展。
LittroInno
·
2023-12-16 00:56
人工智能
热红外
图像处理
【Pytorch】Transposed Convolution
文章目录1
卷积
2反/逆
卷积
3MaxUnpool/ConvTranspose4encoder-decoder5可视化学习参考来自:详解逆
卷积
操作–Up-samplingwithTransposedConvolutionPyTorch
bryant_meng
·
2023-12-16 00:50
pytorch
人工智能
python
反卷积
逆卷积
十三 动手学深度学习v2计算机视觉 ——语义分割
文章目录分割图像分割语义分割实例分割分割图像分割指的是使用边界、色彩梯度等特征对图像进行划分,但只能是进行划分,算法并不对划分出的部分有语义上的理解;而随着计算能力提高以及
卷积
神经网络的发展,能够理解分割后图像语义的算法逐渐出现
王二小、
·
2023-12-15 23:13
动手学深度学习
深度学习
计算机视觉
人工智能
十五 动手学深度学习v2计算机视觉 ——全连接神经网络FCN
文章目录FCNFCN全
卷积
网络先使用
卷积
神经网络抽取图像特征,然后通过
卷积
层将通道数变换为类别个数,最后通过转置
卷积
层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。
王二小、
·
2023-12-15 23:13
动手学深度学习
深度学习
计算机视觉
神经网络
大创项目推荐
卷积
神经网络手写字符识别 - 深度学习
文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3
卷积
层设计3.4
laafeer
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2023-12-15 22:36
python
深度学习中,网络、模型、算法有什么区别
常见的深度学习网络包括
卷积
神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)等。模型:模型是指网络结构和参数的组合,它可以对数据进行预测和分类。在深度学习中,模型的训练过程就是不
无妄无望
·
2023-12-15 22:03
基础知识
学习
笔记
十四 动手学深度学习v2计算机视觉 ——转置矩阵
文章目录基本操作填充、步幅和多通道再谈转置
卷积
不填充,步幅为1填充为p,步幅为1填充为p,步幅为s基本操作填充、步幅和多通道填充:与常规
卷积
不同,在转置
卷积
中,填充被应用于的输出(常规
卷积
将填充应用于输入
王二小、
·
2023-12-15 22:01
动手学深度学习
深度学习
计算机视觉
矩阵
卷积
神经网络实现手势图像的识别
提取码:pcoi一、原理和框架这篇文章的
卷积
网络模型基于LeNet-5,也就是input→conv1→relu→maxpool1→conv2→relu→maxpool2→fc3→fc4→output(softmax
Mr.zwX
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2023-12-15 22:21
【深度学习/神经网络】Deep
Learning
sparkStreaming与kafka整合案例
pom文件4.0.0com.cllday011.0-SNAPSHOTaliyunhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/
groups
/public/clouderahttps
古城的风cll
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2023-12-15 22:08
大数据
深度学习进阶篇-国内预训练模型[5]:ERINE、ERNIE 3.0、ERNIE-的设计思路、模型结构、应用场景等详解
【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、
卷积
模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍:【深度学习入门到进阶】必看系列,含激活函数、优化策略、损失函数
汀、人工智能
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2023-12-15 22:07
#
深度学习入门到进阶
深度学习
人工智能
自然语言处理
transformer
ERNIE
每天五分钟计算机视觉:稠密连接网络(DenseNet)
特点DenseNet是一种
卷积
神经网络,它的特点是每一层都直接连接到所有后续层。这意味着,每一层都接收来自前一层的输出,并将其作为输入传递到下一层。
幻风_huanfeng
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2023-12-15 22:01
计算机视觉
计算机视觉
人工智能
神经网络
卷积神经网络
DenseNet
激活函数数学详解以及应用场景解释
文章目录激活函数1.Sigmoid激活函数例子及推导过程代码2.ReLU激活函数例子及推导过程3.Tanh激活函数例子及推导过程代码4.Softmax激活函数例子及推导过程代码CNN中的
卷积
层工作原理
卷积
计算过程
卷积
后的输出及
h52013141
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2023-12-15 22:29
机器学习
算法
人工智能
深度学习
python
深度可分离
卷积
文章目录深度可分离
卷积
深度
卷积
逐点
卷积
优势深度可分离
卷积
的非零计算结果例子深度
卷积
的计算步骤示例数据逐点
卷积
的计算步骤示例数据代码深度可分离
卷积
深度可分离
卷积
是一种高效的
卷积
操作,它将传统的
卷积
操作分解为两个部分
h52013141
·
2023-12-15 22:29
深度学习
神经网络
cnn
卷积
详解和并行
卷积
model=models.Sequential([layers,layers])而不是model=models.Sequential(layers,layers)文章目录
卷积
操作及其计算过程的详细解释
卷积
的基本操作
h52013141
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2023-12-15 22:59
算法
机器学习
机器人可操作度 matlab,并联机器人可操作度分析的蒙特卡罗方法
文献[78]在D-H法求串联机器人位置正解的基础上,基于
卷积
理论推导出了蒙特卡罗法生成的串联机器人工作空间上点的分布不均匀程度与机器人可操作度的关
weixin_39957027
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2023-12-15 22:47
机器人可操作度
matlab
Audio Signal (MATLAB)代码学习——重叠相加(overlap And add))
引言过滤,
卷积
都是音频信号处理的常用操作,但是直接对一整个信号进行处理,时间消耗巨大。为了解决这一问题,我们引入重叠相加的方法(Overlap-And-Add)OLA。
CCC_bi
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2023-12-15 21:10
课程理论知识学习
matlab
学习
算法
YoloV8改进策略:双动态令牌混合器(D-Mixer)的TransXNet,实现YoloV8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
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2023-12-15 20:57
YOLO
YOLOv5改进 | 2023
卷积
篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测(既轻量又提点)
一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核
卷积
,它旨在解决标准
卷积
操作中的固有缺陷(采样形状是固定的),AKConv的核心思想在于它为
卷积
核提供了任意数量的参数和任意采样形状,能够使用任意数量的参数
Snu77
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2023-12-15 20:56
YOLOv5系列专栏
YOLO
人工智能
深度学习
python
计算机视觉
目标检测
pytorch
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