卷积groups

基于Django+Tensorflow卷积神经网络鸟类识别系统

文章目录一项目简介系统概述系统功能核心技术系统架构系统优势二、功能三、系统四.总结  总结一项目简介  介绍一个基于Django+Tensorflow卷积神经网络鸟类识别系统是一个非常有趣的项目。
雅致教育·2023-11-30 00:11

深度学习（一）：Pytorch之YOLOv8目标检测

2.1模型结构设计和YOLOv5对比：主要的模块：ConvSPPFBottleneckConcatUpsampleC2fBackbone----->Neck------>headBackdone1.第一个卷积层的
从零开始的奋豆·2023-11-30 00:07

TF04-01: 使用Keras实现Le-Net5卷积神经网络

  本主题使用Tensorflow的高级APIKeras实现Le-Net5卷积神经网络；  备注：在Keras之前，Tensorflow提供layers包提供了层的封装，并提供对应的函数实现层的快捷创建方式
杨强AT南京·2023-11-29 22:59

竞赛选题 题目：基于深度学习的中文汉字识别 - 深度学习 卷积神经网络 机器视觉 OCR

文章目录0简介1数据集合2网络构建3模型训练4模型性能评估5文字预测6最后0简介优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的中文汉字识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1数据集合学长手有3755个汉字（一级字库）的印刷体图像数据集，我们可以利用它们进行接下来的375
laafeer·2023-11-29 21:30

竞赛选题 题目：基于深度学习卷积神经网络的花卉识别 - 深度学习 机器视觉

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2023-11-29 21:58

基于YOLOv8的道路缺陷检测：自研模块 MSAM 注意力 PK CBAM注意力，实现暴力涨点

本文自研创新改进：MSAM（CBAM升级版）：通道注意力具备多尺度性能，多分支深度卷积更好的提取多尺度特征，最后高效结合空间注意力1）作为注意力MSAM使用；推荐指数：五星MSCA|亲测在多个数据集能够实现涨点
AI小怪兽·2023-11-29 21:19

深度学习毕设项目 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
DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

第十二章 卷积神经网络实战--猫狗识别

这里只有前100张，如果需要更多的可以去Kaggle官网获得，这是一个神奇的网站，你几乎可以在上面找到任何类型的数据集，你还可以找到许多经典卷积神经网络的代码和模型，比如Mobile_Net和LeNet
DuanPenghao·2023-11-29 19:50

Docker文档

目录一:Docker简介1.1:什么是Docker1.2:docker和虚拟机的区别与对比1.3:docker的几个基本概念1.4:LinuxNamespace技术1.5:Linuxcontrolgroups1.6
叫什么名字？·2023-11-29 19:05

YOLOv7独家原创改进：自研独家创新MSAM注意力，通道注意力升级，魔改CBAM

本文自研创新改进：MSAM（CBAM升级版）：通道注意力具备多尺度性能，多分支深度卷积更好的提取多尺度特征，最后高效结合空间注意力1）作为注意力MSAM使用；推荐指数：五星MSCA|亲测在多个数据集能够实现涨点
AI小怪兽·2023-11-29 19:22

卷积神经网络

卷积神经网络基本知识卷积运算:将图像拆分成对应的特点，被称为卷积核。然后查看被识别图像有无对应的卷积核来确认是否为目标物体。用卷积核扫描目标图得出的一个二维图为特征图。
几两春秋梦_·2023-11-29 18:01

【深度学习】卷积神经网络结构组成与解释

卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。
TwcatL_tree·2023-11-29 18:22

动手学深度学习笔记day9

卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）图像不是二维张量，而是一个由高度、宽度和颜色组成的三维张量，比如包含个像素。
努力学习的廖同学·2023-11-29 17:24

OpenCV | 模版匹配

#opencv读取的格式是BGRimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Matplotlib是RGB%matplotlibinline模版匹配模版匹配和卷积原理很像
squirrel快乐敲码·2023-11-29 17:02

3D目标检测VoexlNet

3D-detection）+代码复现_手写代码3ddetection_Little_sky_jty的博客-CSDN博客Voxelnet模型构建1,init方法初始化模型，包括多级体素特征编码模块，3D卷积特征提取模块
'十月'·2023-11-29 17:24

三种卷积后的特征图尺寸【普通卷积、有padding的卷积、空洞卷积】

参数表：类型值输入图片：In9×9普通卷积核：kernel3×3步长：stride2填充：padding1空洞卷积核：n5输出特征图：Out普通卷积（无padding）2.填充卷积（有padding）3
爱吃饭的大猫·2023-11-29 16:19

5 时间序列预测入门：LSTM+Transformer

Transformer模型的主要优势在于能够捕捉长距离依赖关系，而不需要使用递归或卷积等传统的序列模型。它引入了
汀沿河·2023-11-29 14:10

【pyTorch基础】(1) 张量的数据类型

最近想学一下图卷积GCN，教程竟然都是pyTorch的，作为一名重度TensorFlow用户太崩溃了，没办法只能学一波pyTorch了。
立Sir·2023-11-29 14:58

【开题报告】基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割

论文题目基于卷积神经网络的图像脑部MRI图像分割一、选题意义1.课题研究的目的和意义1.1选题目的脑部疾病是高致残致死率的疾病之一，对人们的生活质量和生命安全都有着十分重大的影响，所以各个国家都开始对脑部疾病的研究重视起来
java学长·2023-11-29 12:50

前馈式神经网络与反馈式神经网络的区别，联系，各自的应用范围和场景！！！

常见的前馈式神经网络有多层感知器和卷积神经网络，它们在图像识别、文本分类等静态任务中表现优异。常见的反馈式神经网络有循环神经网络，它们在语音识别、自然语言处理等动态任务中表现优异。总
小桥流水---人工智能·2023-11-29 11:48

为什么看外国演员会犯“脸盲症”？

Otherracialgroups'lookalikebecauseofvisualandneuralpr
Zitronen_suri·2023-11-29 10:12

每天五分钟计算机视觉：经典架构的力量与启示

在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）无疑是最为经典的架构之一。
幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

深度学习黎明时期的LeNet：揭开卷积神经网络的序幕

在深度学习的历史长河中，YannLeCun的LeNet是一个里程碑式的研究成果，它为后来的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的发展奠定了基础。
幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

每天五分钟计算机视觉：LeNet是最早用于数字识别的卷积神经网络

接下来又是卷积层，用一组16个5×5的过滤器，新的输出结果有16个通道，所以这个图像从14到14缩小到
幻风_huanfeng·2023-11-29 10:55

encoder-decoder

编码器通常由卷积层或循环神经网络（RNN）构成，可以逐层提取输入数据的特征，并将其转化为更抽象、更紧凑的表示。解码器负责将编码器产生的低维表示还原回输入数据的原始形式。
Cx-living·2023-11-29 08:12

CNN实现手写数字识别（Pytorch）

CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。
羊羊猪·2023-11-29 07:31

Cross-View Transformers for Real-Time Map-View Semantic Segmentation 论文阅读

Cross-ViewTransformers，一种基于注意力的高效模型，用于来自多个摄像机的地图视图语义分割使用相机感知的跨视图注意机制隐式学习从单个相机视图到规范地图视图表示的映射该架构由每个视图的卷积图像编码器和跨视图变换层组成
KrMzyc·2023-11-29 07:55

手搓卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别(python)

为了让自己更深入地理解卷积神经网络，我只用numpy、pandas等几个库手搓了一个识别MNIST数字的CNN。500张图单次训练，准确率70-80%。
Yurakucho·2023-11-29 07:51

（三）Pytorch快速搭建卷积神经网络模型实现手写数字识别(代码+详细注解)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Q1：卷积网络和传统网络的区别Q2:卷积神经网络的架构Q3:卷积神经网络中的参数共享，也是比传统网络的优势所在4、具体的实现代码
爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-29 06:34

GAN：DCGAN-深度卷积生成对抗网络

论文：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf发表：ICLR2016一、架构创新1：全卷积网络：用逐步卷积代替确定性的空间池化函数（如maxpooling），使网络学习自己的空间下采样
微风❤水墨·2023-11-29 06:33

【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法实现平台：matlab代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。
玉子（代码分享版）·2023-11-29 05:15

蓝图分离卷积BSConv 学习笔记 （附代码）

BSConv是深度可分离卷积DSConv的升级版本，它更好地利用内核内部相关性来实现高效分离。
无妄无望·2023-11-29 03:41

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南

它适用于各种类型的深度学习模型，包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。TensorRT实现模型优化的方法和
Xy丶Promise·2023-11-29 02:12

基于图像识别的垃圾分类

利用了机器学习的卷积神经网络等功能，借助于深度学习和图像识别将垃圾作出系列研究处理，最终通过Jupyter显示出这个图片的垃圾是哪个类型的垃圾。本文使用Xcepti
qq1744828575·2023-11-29 00:49

2021-12-30科学论文写作案例分析之三——科学论文其实是新时代的“八股文”

SocialagentidentitycellsintheprefrontalcortexofinteractinggroupsofprimatesRaymundoBáez-Mendoza,EmmaP.Mastrobattista
Thinker·2023-11-28 23:40

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像
github_czy·2023-11-28 23:44

深度学习笔记

目录TensorBoard的使用Transforms的使用TorchVision中数据集的使用Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential
czyxw·2023-11-28 23:21

深度学习之十（图神经网络--Graph Neural Networks，GNNs）

图卷积操作
贾斯汀玛尔斯·2023-11-28 22:25

邻里注意Transformer(CVPR2023）

NeighborhoodAttentionTransformer摘要1、介绍2、相关工作2.1新的卷积基线3、方法3.1邻居注意力3.2TiledNAandNATTEN3.3邻居注意力Transformer4
毕竟是shy哥·2023-11-28 22:19

一维卷积网络用于HAR（hunman activity recognition）

原文链接：https://blog.csdn.net/bhneo/article/details/83092557HAR（人体活动识别）是根据加速度计序列数据，将活动分类为已知的预定义的活动类别，其数据是由专业设备或智能机记录的。解决这个问题的传统方法需要手工制作特征，这些特征来自于基于固定大小的窗口和训练机器学习模型的时间序列数据，例如集成决策树。而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专
阿委困的不能行·2023-11-28 21:28

基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】

行为识别相关的开发实践在我们之前的博文中也有过相关的实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：《python实现基于TNDADATASET的人体行为识别》《UCI行为识别——ActivityrecognitionwithhealthyolderpeopleusingabatterylesswearablesensorDataSet》《人体行为姿势识别数据集WISDM实践》本文使用到的数据集为UCI的
Together_CZ·2023-11-28 21:25

centos7安装GNOME、KDE、MATE、Xfce桌面环境详解

#yum-ygroupsinstall"GNOMEDesktop"2、启动桌面重启系统完成安装后输入如下的命令:#startx#reboot这
0的0·2023-11-28 21:15

3D点云目标检测：VoxelNex解读（带源码/未完）

VoxelNext通用vsVoxelNext一、3D稀疏卷积模块1.1、额外的两次下采样1.2、稀疏体素删减二、高度压缩三、稀疏池化四、head五、waymo数据集训练六、训练自己的数据集bug修改通用
GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:55

软著项目推荐 深度学习动物识别 - 卷积神经网络 机器视觉 图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
iuerfee·2023-11-28 19:21

软著项目推荐 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
iuerfee·2023-11-28 19:50

动手学深度学习（5.3）——卷积神经网络进阶

深度卷积神经网络（AlexNet）LeNet:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。
贾如钊·2023-11-28 19:43

自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习

这里使用的卷积层全都是3×3的小型滤波器，特点是随着层的加深，通道数变大（卷积层的通道数从前面的层开始按顺序以16、16、32、32、64、64的方式增加）。这个网络有如下特点。
千里之行起于足下·2023-11-28 19:13

自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络

文章目录1.整体结构2.卷积层1）全连接层存在的问题2）卷积运算3）填充4）步幅5）3维数据的卷积运算6）结合方块思考7）批处理3.池化层1）池化层的特征4.卷积层和池化层的实现1）im2co2）卷积层的实现
千里之行起于足下·2023-11-28 19:35

Python与GPU编程快速入门（二）

Python与GPU编程快速入门文章目录Python与GPU编程快速入门2、将GPU与CuPy结合使用2.1CuPy介绍2.2Python中的卷积2.3使用SciPy在CPU上进行卷积2.4使用CuPy
视觉&物联智能·2023-11-28 17:59

生成式深度学习(第二版)-译文-第四章-生成对抗网络

章节目标了解生成对抗网络(GAN)的架构设计；利用Keras从零开始训练一个深度卷积GAN(DCGAN)。利用DCGAN来生成新的图像。理解训练DCGAN时面临的常见问题。
Garry1248·2023-11-28 15:26
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