双流CNN

文本检测最近文章检索（2）

期刊1）RotatedcascadeR-CNN:Ashaperobustdetectorwithcoordinateregression旋转叶栅R-CNN：具有坐标回归的形状鲁棒检测器YixingZhu
葛葛葛立鹏啊·2024-01-15 17:08

【文本分类】Attention Is All You Need

Transformer是继于MLP、RNN、CNN模型的又一大模型，且解决了RNN应用于长输入乏力的情况，随后提出的BERT、GPT都是基于Transformer。
征途黯然.·2024-01-15 16:09

《超强掌控》分享

几十年来，他一直致力于“身体语言”和“非语言行为”的研究，多次受到CNN（美国有线电视新闻网）、ABC（美国
Erica愛蕊珂梦·2024-01-15 15:35

FGSM方法生成交通信号牌的对抗图像样本

背景：生成对抗样本，即扰动图像，让原本是“停车”的信号牌识别为“禁止驶入”实验准备模型：找一个训练好的，识别交通信号牌的CNN模型，灰度图像模型地址：GitHub-Daulettulegenov/TSR_CNN
Rnan-prince·2024-01-15 15:48

深度学习-标注文件处理（txt批量转换为json文件）

接上篇，根据脚本可将coco128的128张图片，按照比例划分成训练集、测试集、验证集，同时生成相应的标注的labels文件夹，最近再看实例分离比较火的maskrcnn模型，准备进行调试但由于实验室算力不足
交换喜悲·2024-01-15 12:42

flink双流ioin的大状态如何解决和调优

Flink中的双流ioin操作（双流连接）通常涉及大状态的处理，这可能导致一些性能和状态管理的挑战。
暴走的贼宇·2024-01-15 12:55

【转载】用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

继卷积神经网络（CNN）掀起深度学习的浪潮后，生成对抗网络（GAN）逐渐成为了计算机
dopami·2024-01-15 11:11

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator类的CNN
okimaru·2024-01-15 10:28

Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类

目录往期精彩内容：前言模型整体结构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2.3故障数据的VMD分解预处理3基于VMD-CNN-BiGRU-Attenion
建模先锋·2024-01-15 10:39

多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer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-Transformer预测模型2.1定义CNN-Transformer预测模型2.2
建模先锋·2024-01-15 10:05

Mask R-CNN 学习笔记

MaskR-CNN学习笔记前述从VGGNet到ResNet从ROIPooling到ROIAlign量化误差是从哪来的ROIAlign的改进之处网络结构FPN网络损失函数参考博客前述从R-CNN，fastR-CNN
丶夜未央丶·2024-01-15 09:55

实例分割模型Mask2Former解析

Masked2Former是在maskrcnn基础上改进的一个实例分割模型，参考了一些经典模型的思想，如DETR，实验表明效果很好。
交换喜悲·2024-01-15 09:15

mask rcnn项目复现debug记录：‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘

这是因为安装了新版本的Pillow,查看了一下我安装的pillow版本是10.x版本，pipinstalltf-models-official删除了该getsize功能，降级到Pillow9.5解决了该问题：pipunintsallPillowpipinstallPillow==9.5再次运行代码，bug解决。
交换喜悲·2024-01-15 09:14

实例分割论文精读：Mask R-CNN

摘要本文提出了一种概念简单、灵活、通用的实例分割方法，该方法在有效地检测图像中的物体同时，为每个物体实例生成一个实例分割模板，添加了一个分支，用于预测一个对象遮罩，与现有的分支并行，用于边界框识别，MaskR-CNN
交换喜悲·2024-01-15 09:40

Pytorch中的标准维度顺序

这种维度顺序在处理图像数据时特别常见，尤其是在使用卷积神经网络（CNN）时。例如，一个包含64张RGB图像（每张图
实名吃香菜·2024-01-15 07:49

经典论文学习：Attention Is All You Need（Transformer）

该模型的创新点在于使用了一种称为“自注意力机制（self-attentionmechanism）”的技术，以取代传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等结构，这使得模型在处理序列数
才能我浪费·2024-01-15 07:37

【论文阅读】attention is all you need

传统的RNN不能并行处理，如果想要有hih_{i}hi，必须要有hi−1h_{i-1}hi−1作为输出传统的CNN的跨度太大以上两个不是很好的能够捕捉到很久之前的信息3.模型流程由于这个模型的过程比较多
Capsfly·2024-01-15 07:36

神经网络与深度学习（五）——人工神经网络和卷积神经网络

姓名：吴丞楚学号：20012100032学院：竹园三号书院【嵌牛导读】简要介绍NN与CNN【嵌牛鼻子】深度学习神经网络【嵌牛提问】NN与CNN的区别有哪些人工神经网络简称神经网络(NN)，是目前各种神经网络的基础
吴丞楚20012100032·2024-01-15 06:08

CNN：Convolutional Neural Network（上）

目录1为什么使用CNN处理图像2CNN的整体结构2.1Convolution2.2Colorfulimage3Convolutionv.s.FullyConnected4MaxPooling5Flatten6CNNinKeras
狂放不羁霸·2024-01-15 05:54

飞桨day-02 卷积神经网络十二生肖识别实战

Day02-十二生肖实践作业paddle深度学习万能公式一、问题定义十二生肖分类的本质是图像分类任务，我们采用CNN网络结构进行相关实践。
我是竹子丫·2024-01-15 04:22

《洗脑术：怎样有逻辑地说服他人》：洗脑者和被洗脑者，你想成为哪一种？

在华盛顿开办了培训班，报名费高达10万美金，专为北美地区的私人老板或企业总裁提供课程，后来，微软、美孚、麦克森和CNN等知名的商业及传媒集团均有人成为了他的客户。
懿轮明月·2024-01-15 04:25

Multi-adversarial Faster-RCNN with Paradigm Teacher for Unrestricted Object Detection

GRLmeans‘gradientreversedlayer’，SRMmeans‘ScaleReduceModule’.DiscriminatorsubmoduleatthemmmthblockisdenotedasDm^mm作者未提供代码
宇来风满楼·2024-01-15 02:37

图像分类任务中 CNN 相比于前馈神经网络的优势

在图像分类任务中，卷积神经网络（CNN）相比于前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）具有以下优势：局部感知能力：CNN通过使用卷积层和池化层来捕捉图像中的局部特征。
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 23:59

[学习笔记]刘知远团队大模型技术与交叉应用L2-Neural Network Basics

接下来继续介绍常见的神经网络结构：RNN和CNN。最后使用PyTorch演示一个NLP任务的一个完整训练的Pipeline。神经网络的基本组成单个神经元(人工)神经元接受n个输入，1个输出。
N刻后告诉你·2024-01-14 21:47

论文阅读_Fast R-CNN

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf代码链接：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn.
xieyan0811·2024-01-14 19:26

相关滤波

https://zhuanlan.zhihu.com/p/39923038相关滤波的本质就是一个尺寸特别大（跟patch一样大）的cnn卷积核。所以kcf不仅可以用闭式解求解，也可以用梯度下降求解。
AI视觉网奇·2024-01-14 18:05

中文文档版面分析

模型使用Mask-RCNN,数据集使用公开数据。
鱼遇雨愈愉·2024-01-14 16:40

【KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测附matlab代码

完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络（KOA-CNN
天天Matlab科研工作室·2024-01-14 15:50

MATLAB实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在现代社会中，气象预测对于人们的生活和工作具有重要意义。准确的温度预测可以帮助人们做出合理的衣物选择、
机器学习之芯·2024-01-14 14:22

多维时序 | MATLAB实CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-BiGRU-Mutilhe
机器学习之芯·2024-01-14 14:22

【CNN-BiLSTM-SAM-attention分类】基于空间注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现数据分类附matlab实现

完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于空间注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络（CNN-BiLSTM-SA
机器学习之芯·2024-01-14 14:22

回归预测 | Python基于ISSA多策略改进麻雀优化ISSA-CNN-BiLSTM多输入单输出回归预测

目录效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍原创改进，ISSA多策略改进麻雀优化ISSA-CNN-BiLSTM多输入单输出回归python代码优化参数：filter,unints1,units2
机器学习之心·2024-01-14 13:35

SCI一区级 | Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention霜冰算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现RIME-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-14 13:35

大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解

文章目录大数据深度学习卷积神经网络CNN：CNN结构、训练与优化一文全解一、引言1.1背景和重要性1.2卷积神经网络概述二、卷积神经网络层介绍2.1卷积操作卷积核与特征映射卷积核大小多通道卷积步长与填充步长填充空洞卷积
星川皆无恙·2024-01-14 13:55

点云相关论文总结

pdfTransformer-PointTransformer:https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Zhao_Point_Transformer_ICCV_2021_paper.pdf3DCNN-https
计算机视觉-Archer·2024-01-14 13:38

CNN特点

CNN特点•局部连接•权值共享（共享卷积核）•自动提取特征，逐层组合局部连接图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域
heitong_fu·2024-01-14 12:40

神经网络的三个特征，和卷积和最大池化有什么联系

权重共享：在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，权重共享是指对于图像中的每个位置都使用相同的权重。这样可以减少模型参数的数量，同时也能够提取出图像的局
爱打网球的小哥哥一枚吖·2024-01-14 09:34

【文献解读】“MOBILEViT：轻量级、通用目的、移动友好的视觉变换器”。

内容简述：提出了一种名为MobileViT的视觉变换器，它是为移动设备设计的轻量级、通用目的的卷积神经网络（CNN）。MobileViT旨在结合CNN和ViTs的优势，旨在构建一
风筝超冷·2024-01-14 08:54

【AI】人工智能和天文大数据

AI技术：深度卷积神经网络（CNN）特别适合处理图像数据。通过训练，CNN可以自动学习从原始像素到高级星系特征（如形状、大小、旋臂结构）的映射
giszz·2024-01-14 05:10

22、CNN(卷积神经网络)

一、CNN参考文章https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10987870.html卷积运算结构.png层与层之间的连除了矩阵运算，还有CNN。
羽天驿·2024-01-14 04:31

大创项目推荐 深度学习疲劳检测 驾驶行为检测 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习加驾驶疲劳与行为检测**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：4分工作量：3分创新点：5分更多资料
laafeer·2024-01-14 03:16

大创项目推荐 深度学习疫情社交安全距离检测算法 - python opencv cnn

文章目录0前言1课题背景2实现效果3相关技术3.1YOLOV43.2基于DeepSort算法的行人跟踪4最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习疫情社交安全距离检测算法**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：3分创新点：5分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-se
laafeer·2024-01-14 03:44

AI监控技术与应用案例

这通常涉及使用深度学习算法，如卷积神经网络(CNN)，来识别图像中的物体。目标检测的准确性和实时性对于监控系统至关重要，因为它有助于实时预警和早期干预。
捷利迅分享·2024-01-14 02:17

神经网络——ReLU和线性层

目录ReLU线性层实践部分ReLUReLU（RectifiedLinearUnit）是一种激活函数，称为非线性激活，常用于卷积神经网络（CNN）中的隐藏层，能够很好地提取数据的非线性特征。
睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:44

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-BiLSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-13 22:47

多输入多输出 | Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现PSO-CNN粒子群优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-13 22:47

回归预测 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-Attention多变量回归预测（SE注意力机制
机器学习之心·2024-01-13 22:47

自然语言处理持续更新

RNN和CNN对比，RNN对文本的时间序列的优点。LSTMLSTM基本原理LSTM怎么能解决梯度消失问题？LSTM用来解决RNN的什么问题？
搬砖成就梦想·2024-01-13 21:35

坚持每一天，那怕三十分钟

网友们纷纷留言：“听CNN和BBC，坚持了6年以上”；“每天练字20分钟，练了4年”；“每天出门擦防晒霜，坚持了7年”；……我自己坚持最久的一件事，就是坚持早睡早起，这个习惯，我从上大学坚持到现在，已经有
江月流·2024-01-13 20:29

未发表:KOA-CNN-LSTM-Attention开普勒优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-LSTM-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-LSTM-Att
预测及优化·2024-01-13 20:57
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