圆周卷积第24页

目标检测part1

1*1卷积GoogleNet/Inception可看作全连接1、增加非线性2、特征降维空洞卷积在相同的感受野的情况下，使用空洞卷积得到更大的特征图，获得更密集的数据，而更大的特征图有助于目标检测和目标分割任务中对小物体的识别分割效果转置卷积不是真正意义上的反卷积

草莓味的狮子座leo·2024-01-07 11:53

CV必备的15个多尺度模型分享，涵盖特征融合、多尺度预测等4种网络结构

在卷积神经网络中，感受野的大小会影响到模型能够捕捉到的特征的尺度，从而影响模型的性能。因此我们在设计网络时，需要合理地控制感受野的大小。那么问题来了：怎样才能合理控制？

深度之眼·2024-01-07 10:12

论文浅尝 | 用于嵌套命名实体识别的二部平面图网络(BiFlaG)

双向LSTM以及图卷积网络被用于联合学习flate

开放知识图谱·2024-01-07 09:07

1.台湾大学李宏毅老师课程一览

from=search&seid=4475061887462737619深度学习的三部曲课程大纲基础结构全连接层（FullyConnectedLayer）循环结构（RecurrentStructure）卷积

SpareNoEfforts·2024-01-07 09:10

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2020-05-28)

主流新闻媒体的Facebook专题页面和冠状病毒危机-计算内容分析;瑞典SARS-CoV-2感染者的比例估计;大规模去偏候选生成的对比学习;无缝统一属性和项目：冷启动用户的会话建议;可解释的高效异构图卷积网络

ComplexLY·2024-01-07 08:47

STGAN：用于交通数据插补的时空生成对抗网络

引入GAN来捕获大量分布的流量数据，并链接扩张卷积捕获的相邻数据

llddycidy·2024-01-07 07:01

FCN学习-----第一课

语义分割中的全卷积网络CVPRIEEE国际计算机视觉与模式识别会议PAMIIEEE模式分析与机器智能汇刊需要会的知识点：神经网络：前向传播和反向传播卷积神经网络：CNN，卷积，池化，上采样分类网络：VGG

湘溶溶·2024-01-07 07:56

FCN——第二课

语义分割中的全卷积网络语义分割中的全卷积网络一、引言和相关工作二、全卷积网络三、论文算法模型详解四、论文算法模型细节五、实验设置和结果分析六、讨论和总结一、引言和相关工作在以往的分割方法中，主要有两大类缺点

湘溶溶·2024-01-07 07:46

一个实例让你初识图像卷积

本篇文章参考李沐老师动手深度学习,只作为个人笔记.文章目录前言一、卷积二、回顾全连接层三.全连接层到卷积四.图像的边缘检测1.定义互相关运算函数2.卷积层,与一维一样,把它当成一种运算就好理解了3.图像中目标的边缘检测五

笔写落去·2024-01-07 07:25

自动驾驶感知-预测-决策-规划-控制学习（3）：感知方向文献阅读笔记

②二维图像分割器③轻量化卷积网络提取特征④单模态表达和多模态特征融合的区别⑤基于ROS的多传感器融合感知⑥TensorRT工具2.总结摘要三、绪论解析1.首先分析了车道线检测方面有三类工作2.又分析了三维目标检测研究的三类工作

棉花糖永远滴神·2024-01-07 06:41

scipy.signal 详解

它提供了许多用于数字信号处理、滤波、频谱分析、傅里叶变换、卷积等操作的函数和工具。

Persus·2024-01-07 05:41

CNN的异同：深入探究卷积神经网络的特点与联系

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）是一种在计算机视觉和图像识别领域广泛应用的深度学习模型。

数据科学探险导航·2024-01-07 05:37

web前端javaScript笔记——（7）Math和Date方法

Math-Math和其他的对象不同，它不是一个构造函数，它属于一个工具类不用创建对象，它里边封装了数学运算相关的属性和方法比如Math.PI表示的圆周率使用方法Math.方法();Math.abs()可以用来计算一个数的绝对值

Komorebi_9999·2024-01-07 05:00

CVPR 2022 |节省70%的显存，训练速度提高2倍

本篇分享CVPR2022论文『OnlineConvolutionalRe-parameterization』，浙大&阿里提出在线卷积重新参数化OREPA，节省70%的显存！训练速度提高2倍！

FightingCV·2024-01-07 05:01

浅谈指数移动平均(ema)

能查到的资料都侧重于其数学形式和实现，比如卷积和python，这一点不再赘述，所以要写点内涵，物理意义和哲学。指数移动平均在我们遇到的很多时间序采样中应用甚广，比如tcp的srtt

dog250·2024-01-07 03:57

YOLO原理

提取特征向量：使用卷积神经网络提

giao客·2024-01-07 03:08

Pytorch|卷积操作需要四维数据但是输入却只有二维问题探讨

环境python3.6pytorch1.0.0torchvision0.2.1问题描述在用pytorch实现简单的手写数字识别项目时遇到了这个错误，这里记录一下。报错的内容如下，这句话的意思就是需要一个四维的向量，但是输入的却是二维的。Expected4-dimensionalinputfor4-dimensionalweight[10,1,3,3],butgot2-dimensionalinpu

han_mj·2024-01-07 02:02

PyTorch|构建自己的卷积神经网络

如何搭建网络，这在深度学习中非常重要。简单来讲，我们是要实现一个类，这个类中有属性和方法，能够进行计算。一般来讲，使用PyTorch创建神经网络需要三步：继承基类：nn.Module定义层属性实现前向传播方法如果你对于python面向对象编程非常熟练，那么这里也就非常简单，就是定义一些属性，实现一些方法。开始建立一个网络，就像这样：importtorchimporttorch.nnasnnimpo

霜溪·2024-01-07 02:01

卷积神经网络|完整代码实现

对于如何加载数据，在前面的文章中已经我们已经学会，那么接下来，就是要搭建卷积神经网络，并对网络进行训练，使其可以完成一些功能。

霜溪·2024-01-07 02:31

YOLOv5改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:29

YOLOV8改进：CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

目录1.步骤一2.步骤二3.yaml文件卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这

AICurator·2024-01-07 02:28

YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是SCConv，即空间和通道重构卷积，是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。

Snu77·2024-01-07 02:58

C#，数值计算，基础函数——任意位数π的数值算法源程序与数据可视化

一、圆周率PI简史圆周率（Pi）是圆的周长与直径的比值，一般用希腊字母π表示，是一个在数学及物理学中普遍存在的数学常数。

深度混淆·2024-01-07 00:03

互联网加竞赛基于人工智能的图像分类算法研究与实现 - 深度学习卷积神经网络图像分类

文章目录0简介1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder读取图片并返回numpy格式(便于在神经网络中训练)2.5数据预处理2.6训练分类模型2.7模型训练效果2.8模型性能评估31000种图像分类4最后0简介优质竞赛项目系列，

Mr.D学长·2024-01-06 23:37

CNN——GoogLeNet

1.GoogLeNet简介GoogLeNet是谷歌推出的基于Inception模块深度卷积神经网络结构。L和N大写还是为了致敬LeNet。

搁浅丶.·2024-01-06 21:42

CNN——LeNet

1.LeNet概述LeNet是YannLeCun于1988年提出的用于手写体数字识别的网络结构，它是最早发布的卷积神经网络之一，可以说LeNet是深度CNN网络的基石。

搁浅丶.·2024-01-06 20:36

机器学习笔记 - 用于语义图像分割的空洞卷积DeepLabv3

它使用Atrous（Dilated）卷积来控制感受野和特征图分辨率，而不增加参数总数。

坐望云起·2024-01-06 20:52

计算机视觉技术-区域卷积神经网络（R-CNN）

区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures，R-CNN）(Girshicketal.,2014)也是将深度模型应用于目标检测的开创性工作之一。

白云如幻·2024-01-06 20:47

竞赛保研基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

iuerfee·2024-01-06 20:30

《数字图像处理》第四章频率域滤波学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

频率域滤波0.前言1.基本概念1.1取样函数的傅里叶变换1.2单变量的离散傅里叶变换(DFT)2.两个变量函数的扩展3.二维傅里叶变换的一些性质3.1傅里叶谱3.2相角3.3二维卷积定理4.频率滤波基础

:铭碑于心、·2024-01-06 18:53

《数字图像处理》第三章灰度变换和空间滤波学习笔记附部分例子代码(C++ & opencv)

变换和滤波基础2.一些基本的灰度变换函数2.1图像反转:2.2对数变换:2.3幂律变换:2.4分段线性变换函数:3.直方图处理3.1直方图均衡化3.2直方图匹配4.空间滤波基础4.1空间滤波原理4.2空间相关与卷积

:铭碑于心、·2024-01-06 18:53

卷积神经网络可视化 Visualizing and Understanding Convolutional Networks

Abstract卷积神经网络再ImageNet的图片分类的表现很不错，但是很多人还是搞不懂为啥CNN会有这么好的效果和怎么提高神经网络的效果，本文将解决这些问题。

赵智雄·2024-01-06 17:34

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）

池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。

python风控模型·2024-01-06 14:06

(C++学习笔记四)封装的使用

includeusingnamespacestd;//#definePI3.1415926constdoublePI=3.1415926;classCircle//封装一个圆类其中包含其属性(半径)行为(计算圆周

蓝天澈水·2024-01-06 13:42

【机器学习】卷积神经网络（六）-计算机视觉应用

十年一梦实验室·2024-01-06 12:13

Vgg和AlexNet学习笔记

AlexNetAlexNet包含8层，其中有五层卷积和三层全连接层，最后一个全连接层的输出传递给softmax层，对应1000个类标签的分布第一层中的卷积核大小是11×11，接着第二层中的是5×5，之后都是

juicybone·2024-01-06 12:33

YOLOv8改进 | 主干篇 | EfficientNetV2均衡缩放网络改进特征提取层

一、本文介绍这次给大家带来的改进机制是EfficientNetV2，其在其V1版本通过均衡地缩放网络的深度、宽度和分辨率，以提高卷积神经网络的性能的基础上，又提出了一种改进的渐进式学习方法，通过在训练过程中逐步增加图像尺寸并适应性调整正则化来加快训练速度

Snu77·2024-01-06 12:38

Obtect Detection，物体检测10年的发展，物体检测历史最佳网络

基本原理:使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过多层网络进行分类。改进之处:相对于传统方法，AlexNet通过ReLU激活函数、Dropout和数据增强提高了性能和泛化能力。

机器学习杨卓越·2024-01-06 12:31

如何实现无人机识别功能

深度学习：基于深度神经网络的算法，如卷积神经网络（CNN），用于无人机图像分类、检测和识别。雷达识别：雷达系统：利用雷达技术进行无人机目标探测、跟踪和识别。

LittroInno·2024-01-06 11:44

【求圆周率】

【求圆周率】//圆周率,它定义为圆周长与直径之比。//现用π/4=1-1/3+1/5-1/7+⋯公式求π的近似值,直到某一项的绝对值小于〖10〗^(-6)为止。

松桥爸（仁勇）·2024-01-06 08:47

G2周-人脸图像生成（DCGAN）

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习框架Pytorch1.8.0+cu111深度卷积对抗网络

我也不太懂·2024-01-06 08:37

第G3周：CGAN｜生成手势图像

课题背景和开发环境二、理论知识三、准备工作1.导入数据2.数据可视化四、构建模型1.构建生成器2.构建判别器五、训练模型1.定义损失函数2.定义优化器3.训练模型六、模型分析一、课题背景和开发环境深度卷积对抗网络

Oaix Nay·2024-01-06 08:35

卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）对比

我们将比较能够解决上述问题的三种常用方法：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention），从三个维度比较这三种架构：计算复杂度、顺序操作和最大路径长度。

科学禅道·2024-01-06 07:56

2023/12/24周报

文章目录摘要Abstract文献阅读1.题目2.创新点3.方法3.1降水临近预报问题的表述3.2序列建模的长短期记忆4.模型4.1卷积LSTM4.2将2D图像转换为3D张量4.3Encoding-forecasting5

user_s1·2024-01-06 07:54

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性

expectmorata·2024-01-06 07:40

目标检测-One Stage-YOLO v3

提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容和可供参考一、YOLOv3的网络结构和流程将影像输入卷积网络（DarkNet53）+FPN得到多尺度特征图

学海一叶·2024-01-06 06:39

神经网络-卷积层

卷积输入通道数，输出通道数，核大小参数具体含义直观理解各个参数的网站(gif)https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic/blob/master/README.md

Cupid_BB·2024-01-06 06:31

Math的使用

都贴在下面了：@RequiresApi(api=Build.VERSION_CODES.N)publicstaticvoidmain(String[]args){doublepi=Math.PI;//圆周率

NoBugException·2024-01-06 06:56

卷积神经网络|制作自己的Dataset（最终版）

之前文章已经实现了一个自定义的类，制定了自己的数据集。其实，细看代码，可传入的参数过多，有些简单问题复杂化，实现上不是那么简洁。既然是自己定义的数据集，那么许多功能是自己写好的，如何写，为什么这样写都是已知的。这里，我们考虑让自己定义的Dataset类简单化，并由此完成全部数据准备工作。图片名处理在实现Dataset类之前，图片准备工作是必须要进行的，或者说是对我们收集到的图片进行改名。就像之前那

霜溪·2024-01-06 06:12

大创项目推荐深度学习卷积神经网络的花卉识别

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·2024-01-06 02:16

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