吴恩达第四课-卷积神经网络第21页

2020-12-03 吴恩达-神经网络与深度学习-第二周编程练习

最近听吴恩达老师的课，写课后作业Github地址：https://github.com/Poissons/wuenda-Deep-Learning-And-Neural-Network-second-week-excercise

Vivivivi安·2023-12-27 02:01

.NET环境中实现深度学习进行动物识别

模型选择与搭建：选择适合图像识别的深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。

wangyue4·2023-12-27 02:49

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验

课程4_第3周_测验题目录第一题1.现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c=2），摩托车（c=3）。下图中的标签哪个是正确的？注：y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]A.【】y=[1,0.3,0.7,0.

coldstarry·2023-12-27 01:13

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验

课程4_第2周_测验题目录第一题1.在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加，你能看到的现象是？

coldstarry·2023-12-27 01:12

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验

课程4_第1周_测验题目录第一题1.你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\begin{bmatrix}0&1&-1&0\\1&3&-3&-1\\1&3&-3&-1\\0&1&-1&0\end{bmatrix}01101331−1−3−3−10−1−10A.【】会检测45度边缘B.【】会检测垂直边缘C.【】会检测水平边缘D.【】会检测

coldstarry·2023-12-27 01:42

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

课程4_第4周_测验题目录第一题1.面部验证只需要将新图片与1个人的面部进行比较，而面部识别则需要将新图片与K个人的面部进行比较。A.【】正确B.【】错误答案：A.【√】正确第二题2.在人脸验证中函数d(img1,img2)起什么作用？A.【】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【】为了解决一次学习的问题C.【】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个

coldstarry·2023-12-27 01:42

小玩童科学探索馆第四课

实验名称：饮水鸟实验原理：毛细现象实验目的：1.回忆上节课所学毛细现象的知识，及生活中的一些简单应用。（温故知新）2.观察上节课的实验现象“植物的毛细现象”，同时让学生体会科学实验需要耐心和毅力。（经过两周，芹菜叶子展现出了不同的颜色）。3.通过水在玻璃上和水在荷叶上的不同现象，理解浸润和不浸润。（对比法是学习的主要方法之一）。4.学生自己组装饮水鸟装置，并不断的调整棉花的位置，从而使实验成功，培

成卫青·2023-12-26 22:57

一天总结

语文课上，我们复习了，第四课还讲了，星期六星期七的作业，讲了一遍。

宗楚谚·2023-12-26 21:30

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。

智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

目录一、神经网络的定义二、神经网络的发展2.1初创期2.2低潮期2.3复兴期2.4深度学习期三、LSTM（LongShort-TermMemory）四、2个经典模型的案例4.1多层感知器（MLP）4.2卷积神经网络

giszz·2023-12-26 13:42

AI一点通：卷积神经网络的输出节点大小如何计算？全连接层必要输入大小如何设置

在使用卷积网络（CNN）时，一个步骤是计算经过卷积和池化步骤后的输出大小，以便我们可以将输出连接到一个完全收集的线性层。以Pytorch中的一维CNN为例，self.conv1=nn.Conv1d(in_channels=1,out_channels=64,kernel_size=3,padding=1)重要的参数包括input_channels，这里我们设置为1，但它可以根据你拥有的特征数量而多

robot_learner·2023-12-26 12:20

NiNNet

全连接层存在的问题2、NiN的解决方案(NiN块)3、NiN架构4、总结二、代码实现1、定义NiN卷积块2、NiN模型3、训练模型一、网络介绍NiN（NetworkinNetwork）是一种用于图像识别任务的卷积神经网络模型

奉系坤阀·2023-12-26 11:27

GoogLeNet(V1)

Inception后续变种5、总结二、代码实现1、Inception块2、GoogLeNet模型3、训练模型4、总结一、GooLeNet介绍GoogLeNet是由Google团队于2014年提出的深度卷积神经网络架构

奉系坤阀·2023-12-26 11:27

【深度学习目标检测】十二、基于深度学习的钢铁缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne

justld·2023-12-26 08:35

【深度学习目标检测】十一、基于深度学习的电网绝缘子缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne

justld·2023-12-26 07:30

Python遥感影像深度学习指南(3)-卫星图像语义分割之用PyTorch创建一个简单的U-Net 模型

1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块

gis收藏家·2023-12-26 07:28

亲子日记第117天暑假第28天

晚上吃过饭，我问他数学预习到什么地方了，他说预习到第四课了。我让他找出数学书，把课后练习题做了几道，看他是不是会了。一

王玉琨爸爸·2023-12-26 05:53

【毕业设计选题】基于深度学习的唐卡元素自动识别检测系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.2特征提取网络结构三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

weixin_55149953·2023-12-26 02:09

【毕业设计选题】基于深度学习的煤矸目标检测算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1ShufflNetV22.2CBAM注意力机制三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和

weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的交通标志检测与识别系统 YOLO 卷积神经网络算法

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1卷积神经网络2.1YOLOv5算法三、交通标志检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光

weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的车辆实时检测与跟踪系统 YOLO 卷积神经网络人工智能 CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv5算法1.1YOLOv5算法特点1.2YOLOv5s的损失函数1.3注意力机制二、数据集建立和模型训练2.1模型训练2.2目标跟踪三、实验效果最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑

Krin_IT·2023-12-26 02:06

毕业设计-基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理三、检测的实现3.1数据集3.2实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质

weixin_55149953·2023-12-26 02:06

pycharm中如何安装tensorflow、cv2

做卷积神经网络时用到了Python，记录一下遇到的问题，首先，anaconda和pycharm的安装可按照网上的教程来。

CleloGauss·2023-12-25 21:32

图像分割网络FCN详解与代码实现

全卷积网络（FCN）：卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法

金戈鐡馬·2023-12-25 20:31

Python实现FCN

FCN(全卷积神经网络)是一种深度学习模型，其中每一层都是卷积层。它被广泛用于图像分类和语义分割等任务。要在Python中实现FCN，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。

又可乐·2023-12-25 20:01

神经网络和深度学习(吴恩达) 第二周课程提炼

本系列笔记旨在记录自己的学习过程，能够及时回顾整理学过的东西，有助于加深理解和记忆，方便今后回看。学这个课程的同时，也在看《机器学习》(周志华)，所以会将书和视频的内容结合来看，综合学习。本篇主要是第二周课程中讲到的：二分分类、Logistic回归、损失函数、梯度下降、向量化。二分分类：简单理解就是输出的结果是两个离散的值，就像课程中举的例子：通过输入一张图片的信息，经过一系列的计算，输出一个离散

北冥丶有鱼·2023-12-25 19:24

VGG: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition大规模图像识别的深度卷积神经网络

文章目录VGG全文翻译论文结构摘要1引言2卷积网络配置2.1网络结构2.2网络配置VGG16参数计算VGG16结构示意图VGG特点2.3探讨3分类框架3.1训练训练图像尺寸3.2测试Densetest（稠密测试）Multi-crop测试3.3实现细节4分类实验数据集4.1单尺度评估4.2多尺度评估4.3Multi-cropevaluation4.4convnetfusion4.5与现有技术的比较5

源代码•宸·2023-12-25 18:55

卷积神经网络基础与补充

参考自up主的b站链接：霹雳吧啦Wz的个人空间-霹雳吧啦Wz个人主页-哔哩哔哩视频这位大佬的博客https://blog.csdn.net/m0_37867091?type=blogCNN的历史发展：这一点老师上课的时候也有讲到，BP的出现对CNN的发展至关重要卷积的特性：关于具体体现在哪，上课老师的ppt讲的非常的明白目的：进行特征提取，减少训练过程中需要的参数数量下面这种图也是非常的好，对于理

灬德布罗意的猫灬·2023-12-25 18:24

基于深度学习的瓷砖色差分类方法研究——学习笔记（评价：色差的定义太模糊。。。问题描述不清楚，太水了）

文章目录摘要0引言1瓷砖图像处理1.1图像采集1.2图像处理2基于深度学习的瓷砖色差分类算法设计2.1数据预处理2.2卷积神经网络的设计2.3实验设计3瓷砖色差分类平台的设计与实现摘要瓷砖是人类建筑不可或缺的一种材料

源代码•宸·2023-12-25 18:22

多维时序 | Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现PSO-GCNN粒子群优化分组卷积神经网络多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-12-25 14:17

【Pytorch】计算机视觉项目——卷积神经网络CNN模型识别图像分类

optimizer3.4训练和测试循环4.模型评估和结果输出一、前言在上一篇笔记《【Pytorch】整体工作流程代码详解（新手入门）》中介绍了Pytorch的整体工作流程，本文继续说明如何使用Pytorch搭建卷积神经网络

Avasla·2023-12-25 13:31

解读SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

SPP与SPPF一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？

梦在黎明破晓时啊·2023-12-25 11:46

茶艺课4

茶艺课第四课：泡茶的基本流程一、泡茶的基本姿势：（一）坐姿：身体不要倾斜，要坐端正，不要随着自己的手来回变动。

伊蕾漫游·2023-12-25 11:34

深度学习中的池化

1深度学习池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。

智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

12月16日成长进步

皮皮主动刷牙吃完饭收拾碗筷主动提出上厕所十分钟让我提醒他图图给垃圾桶套袋跳绳昨天只能跳7个，今天一分钟跳了21个虽然饿但是忍住没吃第二碗饭提醒妈妈上课吃完饭收拾碗筷我的进步孩子考试没考好，我没发火，用今天的课程内容做调节坚持去了瑜伽课完成了第四课笔记和作业

陈惠心·2023-12-25 09:42

亲子沟通学习第四课：《你做的越多，孩子越难成才》

图片发自App这节课我们讲了问题归属原则，划分了问题区，以及不同的区要用不同的沟通方法。图片发自App判断问题区的标准有三条：1.谁有情绪，谁不高兴，谁就在问题区。2.谁有需要没有得到满足。3.谁有不同观点并且想要说服他人，这三条满足一条，那么他就处在问题区。听了老师的课之后懂得了以后出现问题时先弄清谁处在问题区，再从归属问题找到对应的方法和技巧，事情就能在不伤害关系的前提下得到完美解决了。比如孩

小拖鞋_3b5c·2023-12-25 08:11

NNDL 实验六卷积神经网络（2）基础算子

目录5.2卷积神经网络的基础算子5.2.1卷积算子5.2.1.1多通道卷积5.2.1.2多通道卷积层算子5.2.1.3卷积算子的参数量和计算量5.2.2汇聚层算子选做题：使用pytorch实现ConvolutionDemo

乳酸蔓越莓吐司·2023-12-25 06:05

卷积神经网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620关于卷积神经网络的讲解，网上有很多精彩文章，且恐怕难以找到比斯坦福的CS231n还要全面的教程。

weixin_34283445·2023-12-25 06:05

机器学习项目实战(二) Emojify

机器学习项目实战系列Emojify目录机器学习项目实战系列Emojify一、概述二、训练数据1.导入相关包2.初始化训练与验证生成器3.构建卷积神经网络4.编译训练模型5.保存模型权重6.使用OpenCV

Peter Pan 1231·2023-12-25 06:32

2020-7-22 棋宝打水仗

早餐吃完，源宝照常背小古文，镔宝背文言文后在读课文第四课三遍。完成后就回房间不知道做什么了，源宝今天的小古文不长，单背的我时间太长，没用心背，妈妈都会背了、他还背背停停，不流利

黑雾晴明·2023-12-25 05:52

图像识别中的 Vision Transformers (ViT)

引言VisionTransformers(ViT)最近已成为卷积神经网络(CNN)的竞争替代品，而卷积神经网络(CNN)目前在不同的图像识别计算机视觉任务中处于最先进的水平。

Garry1248·2023-12-24 21:04

Python无法导入conda环境解决方案

今天又踩坑了，很好，保持住这里总结一下解决方案(卷积神经网络图像识别艰难起步ing)第一个是Anaconda的环境导入python解释器的时候死活导不进去，，，这个图是解决之后的，PythonInterpreter

sher_wit·2023-12-24 19:12

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（上）

1.1LeNet1.2Alexnet1.3ZfNet1.4VGG1.5GoogleNet二、基于深度的CNNs2.1HighwayNetworks2.2ResNet2.3InceptionV42.4ResNext作为深度学习中非常重要的研究方向之一，卷积神经网络

旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

【计算机视觉 | CNNs】卷积神经网络18种有效创新方法分享，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向（下）

文章目录三、基于多路径的CNNs3.1DenseNet四、基于宽度的多连接CNNs4.1WideResNet4.2PyramidalNet4.3Xception五、基于特征映射的CNN开发5.1SqueezeandExcitation六、基于（输入）通道利用的CNN6.1ChannelBoostedCNNusingTL七、基于注意力的CNNs7.1ResidualAttentionNeuralNe

旅途中的宽~·2023-12-24 17:59

分类预测 | Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测

分类预测|Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention基于马尔可夫转移场-卷积神经网络融合多头注意力多特征数据分类预测目录分类预测|Matlab实现MTF-CNN-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2023-12-24 15:41

多维时序 | MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实CNN-Mutilhead-Attention卷积神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料预测效果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-12-24 15:08

Python遥感影像深度学习指南(1)-使用卷积神经网络（CNN、U-Net）和 FastAI进行简单云层检测

【遥感影像深度学习】系列的第一章，Python遥感影像深度学习的入门课程，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中，我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages

gis收藏家·2023-12-24 09:10

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

在这一章，我们会学习卷积神经网络，一种在计算机视觉中常用的深度学习模型，你将会学着将它们运用到分类问题中。我们首先会介绍卷积神经网络背后的一些理论，特别的：什么是卷积和最大池化?什么是卷积网络？

辣椒种子·2023-12-24 07:22

深度学习第6天：ResNet深度残差网络

☁️主页Nowl专栏《深度学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录什么是ResNet模型结构整体架构残差块模型特性示例代码什么是ResNetResNet是一种用于图像识别的深度残差网络，是卷积神经网络的一种重要模型

Nowl·2023-12-24 06:54

深度学习（八）：bert理解之transformer

Transformer的主要特点是它完全放弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），而是完全依赖于注意力机制（AttentionMechanism）来捕捉输入序列中的模式。

从零开始的奋豆·2023-12-24 06:53

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