双流CNN 第16页

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

术语解释卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要

精英的英·2024-01-12 08:26

Convert yolov8‐seg to ncnn model step by step

1.Convertpttoonnx$mkdirGithub&&cdGithub$gitclonehttps://github.com/ultralytics/ultralytics$cdultralytics$gitcheckoutb9b0fd8bf409c822b7fcb21d65722b242f5307fc$pipinstall-rrequirements.txt1.1Modifyforwar

Digital2Slave·2024-01-11 23:03

区间预测 | Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测

区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测目录区间预测|Matlab实现CNN-BiLSTM-KDE的卷积双向长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2024-01-11 22:40

如何入门yolo目标检测？

1.yolo算法Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

深度学习模型部署TensorRT加速（九）：TensorRT部署TransFormer模型

下篇内容预告：深度学习模型部署TensorRT加速（十）：TensorRT部署分析与优化方案（一）前言：众所周知，transformer在很多计算机视觉领域的性能已经超过CNNS，例如目标检测中的DETR

咕哥·2024-01-11 19:57

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

现在最流行的深度学习模型当属长短期记忆（LSTM）了，它属于卷积神经网络（CNN）的一种改进，具有很多优点，可以避免模型发生梯度消失和梯度爆炸，而且具有长短期记忆的功能。

胡伟成·2024-01-11 19:53

电能质量Python实现全家桶——全网最低价

往期精彩内容：电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(一)基于LSTM模型的一维信号分类-CSDN博客Python电能质量扰动信号分类(二)基于CNN

建模先锋·2024-01-11 19:53

多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型

往期精彩内容：时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客风速预测（五）基于Py

建模先锋·2024-01-11 19:23

特朗普又搞事情了？这次他把矛头对准了林肯！

据CNN报道，特朗普在艾奥瓦州举行的竞选集会上说，美国内战“本可以通过谈判”避免，林肯应该采取更多行动。这不是让人大跌眼镜吗？谈判？美国南北战争这么严重的历史事件，能靠谈判解决吗？

比原财经·2024-01-11 14:36

基于 CNN 的智能垃圾分类系统

系统主要通过TensorFlow训练两组模型来执行垃圾分类任务，其中包括一个CNN模型和一个MobileNet模型。数据集经过事先的清洗，包含了4个大类和245个小类的垃圾图片，以便更精确地进行分类。

沐知全栈开发·2024-01-11 13:36

易维3月5日工作日志

1.协助区域内审核同事对双流区公兴中学附近门店进行审核，学习独立审核门店的能力，并请教老同事审核时的注意事项2.对金牛区交大路门店进行扶持，首先确认门店整洁卫生，然后查看了门店的消毒防护用具，最后与加盟商沟通了疫情下的门店情况

易_c35c·2024-01-11 12:39

2020里昂·四川“鑫大福”越野摩托车交流赛圆满落幕！

六月的成都热情似火、天清气朗，6月26日，由成都双流区黄甲政府主办、里昂国际越野赛车训练中心承办的里昂·四川“鑫大福”越野摩托车交流赛圆满落幕。

里小昂·2024-01-11 11:11

使用 PyTorch 和 OpenCV 实现简单卷积神经网络（CNN）的过程

使用PyTorch和OpenCV实现简单卷积神经网络（CNN）的过程，如何构建一个简单的卷积神经网络模型，并通过使用预定义的滤波器对灰度图像进行卷积操作和激活函数处理，最终可视化了卷积层和激活层的输出结果

不做梵高417·2024-01-11 10:02

pytorch详细探索各种cnn卷积神经网络

目录torch.nn.functional子模块详解conv1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv3d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose1d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_transpose2d用法和用途使用技巧适用领域参数注意事项示例代码conv_tran

E寻数据·2024-01-11 09:49

深度学习在交通标志识别中的应用

深度学习在交通标志识别中的应用深度学习在交通标志识别中的应用1.交通标志识别的背景2.CNN在交通标志识别中的应用3.数据集准备4.模型训练与优化5.模型评估与部署结语深度学习在交通标志识别中的应用交通标志是道路上的重要元素

OverlordDuke·2024-01-11 08:15

竞赛保研基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

iuerfee·2024-01-11 07:49

【深度学习】从0到完整项目第1篇：深度学习第一个案例（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-01-11 02:42

大创项目推荐深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景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输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果

laafeer·2024-01-10 18:10

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、全部代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

目录一、程序及算法内容介绍：基本内容：亮点与优势：二、实际运行效果：三、部分程序：四、完整代码+数据分享：一、程序及算法内容介绍：基本内容：本代码基于Matlab平台编译，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络

神经网络与数学建模·2024-01-10 15:08

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

请问FasterR-CNN和SSD中为什么用smoothl1loss，和l2有什么区别？给定5个人脸关键点和5个对齐后的点，求怎么变换的？Boundingboxes回归原理/公式

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

MobileViT摘要

前言纯Transformer的问题：1、参数多，复杂度高2、缺少空间归纳偏置3、迁移到其他任务比较繁琐4、模型训练困难解决方法：将CNN与Transformer混合使用。

管不住心的大杜·2024-01-10 14:35

MobileViT

CNN与transformer的混合。轻量级、通用的、对移动端友好的visiontransformer模型。

pythonSuperman·2024-01-10 14:04

CNN和RNN的区别是什么？

CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中的两种主要神经网络类型，它们在结构、功能和应用领域上有显著的区别：核心结构与工作原理:CNN:CNN主要用于处理具有网格状拓扑结构的数据，如图像

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:08

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）

YOLOv5改进点2022.10.30复现TPH-YOLOv52022.10.31完成替换backbone为Ghostnet2022.11.02完成替换backbone为Shufflenetv22022.11.05完成替换backbone为Mobilenetv3Small2022.11.10完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持2022.11.14完成MQBench对YOLOv5系列量化支

阿利同学·2024-01-10 10:58

CNN 10 - November 15, 2019

点击此处，可以收听音频CARLAZUZ,CNN10ANCHOR:You'reattheendoftheweek,themiddleofNovemberandthebeginningofaneweditionofCNN10

Mankiw007·2024-01-10 08:53

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读

ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:41

CNN算法实现手写数字识别（MNIST数据集）

基本过程如下图所示：x（图片的特征值）：这里使用了一个28*28=784列的数据来表示一个图片的构成，也就是说，每一个点都是这个图片的一个特征，这个其实比较好理解，因为每一个点都会对图片的样子和表达的含义有影响，只是影响的大小不同而已。W（特征值对应的权重）：这个值很重要，经过一系列训练，从而得出每一个特征对结果影响的权重，我们训练就是为了得到这个最佳权重值。b（偏置量）：为了去线性化。y（预测的

你好，明天，，·2024-01-10 06:34

基于深度学习的手势识别

本文提出了一种基于深度学习的手势识别方法，通过使用卷积神经网络（CNN）对手势图像进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法在手势识别准确率和实时性方面都有着较好的表现。

automan_huyaoge·2024-01-10 05:26

AI量化策略篇一：方向综述

文章目录简述特点传统AI方向循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)深度自回归网络（DeepAR）其他长短时记忆网络(LSTM)线性回归模型自回归模型（ARIMA,GARCH）随机森林（RandomForests

李小白杂货铺·2024-01-10 04:08

FPN（Feature Pyramid Networks）

图b图b是FastR-CNN和FasterR-C

meteor,across T sky·2024-01-10 04:02

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的CNN-LSTM预测模型2.1定义CNN-LSTM预测模型2.2设置参数，训练模型3模型评估与可视化

建模先锋·2024-01-10 03:52

Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类

目录1变分模态分解VMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2故障VMD分解可视化3基于VMD+CNN-Transformer的轴承故障诊断分类3.1定义VMD-CNN-Transformer

建模先锋·2024-01-10 03:50

第2章大模型的基础知识2.2 大模型的关键技术2.2.1 模型架构

从传统的多层感知器（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环

OpenChat·2024-01-10 02:29

关于CNN卷积神经网络与Conv2D标准卷积的重要概念

一、参考资料深入解读卷积网络的工作原理（附实现代码）深入解读反卷积网络（附实现代码）WaveletU-net进行微光图像处理卷积知识点CNN网络的设计论：NASvsHandcraft二、卷积神经网络(CNN

花花少年·2024-01-10 01:16

竞赛保研基于深度学习的动物识别 - 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·2024-01-09 20:08

Attention Is All You Need--Transformer

这个架构只需要运用注意力机制，而不需要用RNN和CNN，通过减少模型参数简化了模型。作者通过实验同时说明了该架构的适应性较好。

sweet_Mary·2024-01-09 20:37

【读文献】Attention is all your need - Transformer

基于RNN/CNN的Encoder-Decoder或者RNN带Attention的Encoder-Decoder不能并行计算或者并行计算的复杂度会随着输入输出距离的增加而大幅度增加，以及RN

无名草鸟·2024-01-09 20:05

论文阅读-Attention Is All You Need阅读报告-机器翻译

文中提到，主流的序列转换模型都是基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），且都包含一个encoder和一个decoder。RNN及其衍生网络的缺点就是慢，问题在于前后隐藏状

完美屁桃·2024-01-09 20:05

图像分类任务的可视化脚本，生成类别json字典文件

如这篇文章中：CNN卷积神经网络对染色血液细胞分类(blood-cells)在分类任务中，必定经历过图像预处理，缩放啊、随即裁剪啊之类的，可视化效果不太明显本章将从数据角度出发，直接根据数据目录将图像可视化

听风吹等浪起·2024-01-09 19:46

[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测

它提供了一系列先进的目标检测算法，包括但不限于FasterR-CNN,MaskR-CNN,YOLOv3,YOLOv4,PP-YOLO等，以及丰富的高质量预训练模型，方

FL1623863129·2024-01-09 16:51

为什么我们对图像使用卷积而不仅仅是FC层？

其次，卷积神经网络(CNNs)具有部分内建的平移不变性，因为每个卷积核充当其自身的滤波器/特征检测器。

城市中迷途小书童·2024-01-09 16:33

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

1.算法原理：深度学习图像分类利用卷积神经网络（CNN）作为模型的核心。CNN具有多层卷积和池化层，能够自动发现图像中的特征。

从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

自动驾驶轨迹预测

目录神经网络轨迹预测综述：比较新的轨迹预测网络Uber：LaneRCNN[5]Google：VectorNet[6]Huawei：HOME[7]Waymo：TNT[8]Aptive：Covernet[9

AI视觉网奇·2024-01-09 15:22

如何标注mask用于图像分割模型训练（VIA标注semantic segmentation数据集的mask）

近几年深度学习发展非常迅猛，深度学习用于图像识别、分割等方面效果非常好，像maskrcnn这类网络已经可以做到对象分割了（instancesegmentation）。再不跟进就落伍了！！

dvlee1024·2024-01-09 14:27

基于tensorflow CNN的花卉识别系统

用户可以上传一张花卉图片，系统通过使用卷积神经网络（CNN）模型，自动识别出该花卉的品种。

沐知全栈开发·2024-01-09 12:12

穆_清·2024-01-09 12:59

静态背景下运动目标检测 matlab_干货 | 视频显著性目标检测（文末附有完整源码）...

背景将CNN应用于视频显著性的第一个问题是缺乏足够大、标记密集的视频训练数据。据我所知，CNN在计算机视觉方面的成功在很大程度上归功于大规模标注图像

weixin_39747049·2024-01-09 10:57

Pytorch上下采样函数--interpolate()

Unpooling是在CNN中常用

Activewaste·2024-01-09 09:05

推荐频道

双流CNN