圆周卷积

TransXNet：使用双动态令牌混合器学习全局和局部动态以实现视觉识别

文章目录摘要1、简介2、相关研究3、方法4、实验5、局限性6、结论摘要https://arxiv.org/pdf/2310.19380.pdf最近的研究将卷积与transformer相结合，以引入归纳偏置并提高泛化性能
AI浩·2023-12-17 18:45

【轻松记忆 快乐学习】（085）

今天我记忆的内容《圆周率前150-200位》我练好方法，明日好方法成就我。记忆打卡第85天。我坚持我快乐[奋斗]相信自己必定成功。
超铁飞侠·2023-12-17 16:00

【手撕算法系列】BN

1,c,1,1代码classBatchNorm(nn.Module):def__init__(self,num_features,num_dims):#num_features：完全连接层的输出数量或卷积层的输出通道数
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-17 16:39

RT-DETR改进策略：AKConv即插即用，轻松涨点

摘要提出了一种算法，用于生成任意尺寸卷积核的初始采样坐标。
静静AI学堂·2023-12-17 16:03

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

YoloV5改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV5的有效涨点

D-Mixer通过分别在均匀分割的特征片段上应用有效的全局注意力模块和输入依赖的深度卷积，使网络具有强大的归纳偏差和扩大的有效感受野。
静静AI学堂·2023-12-17 16:33

RT-DETR改进策略：UniRepLKNet，大核卷积的最新成果，轻量高效的首选（全网首发）

论文：《UniRepLKNet：用于音频、视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大内核ConvNet》https://arxiv.org/abs/2311.15599大核卷积神经网络(ConvNets
静静AI学堂·2023-12-17 16:02

【专栏目录】

改进的方法包括：增加注意力机制、更换卷积、更换block、更换backbone、更换head、更换优化器等；每篇文章提供了一种到N种改进方法。评测用的数据集是我自己标注的数据集，里面包含32种飞机。
静静AI学堂·2023-12-17 16:00

【计算机视觉】SIFT

在边缘提取的时候，用高斯一阶导对信号进行卷积，响应值最大的就是边界如果用高斯二阶导对信号进行卷积，0点就是边界点（二阶导等于0的点，对应一阶导的极值点）如果用高斯二阶导在不同的信号上进行卷积，当信号宽度与高斯滤波核匹配的时候
Patrick star`·2023-12-17 16:29

快速傅立叶卷积(FFC)

论文LaMa:Resolution-robustLargeMaskInpaintingwithFourierConvolutionshttps://github.com/advimman/lama1.Introduce解决图像绘制问题——缺失部分的真实填充——既需要“理解”自然图像的大尺度结构，又需要进行图像合成。通常的做法是在一个大型自动生成的数据集上训练绘画系统，这些数据集是通过随机屏蔽真实图
梅如你·2023-12-17 15:07

SCI一区级 | Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测

GWO-CNN-GRU-selfAttention多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍1.Matlab实现GWO-CNN-GRU-selfAttention灰狼算法优化卷积门控循环单元融合自注意力机制多变量多步时间序列预测
机器学习之心·2023-12-17 15:03

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution3dLayer 网络设定

MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定convolution3dLayer属性设定三维卷积参数参数及初始化学习率和正则化三维网络层参考资料致谢
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习 | MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定

深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定目录深度学习|MATLAB实现一维卷积神经网络convolution1dLayer参数设定基本介绍参数描述网络创建学习总结参考资料基本介绍一维卷积层将滑动卷积滤波器应用于一维输入
机器学习之心·2023-12-17 15:33

深度学习入门（五）：经典网络Alexnet实现

介绍AlexNet是一个深度卷积神经网络架构，于2010年代初在深度学习重新引起人们关注时发挥了重要作用。它因在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中获胜而闻名。
一个很菜的小猪·2023-12-17 14:55

蒙特卡罗模拟法 —— python

目录1.简介2.实例分析2.1模拟求近似圆周率2.2估算定积分2.3求解整数规划1.简介蒙特卡洛又称随机抽样或统计试验，就是产生随机变量，带入模型算的结果，寻优方面，只要模拟次数够多，最终是可以找到最优解或接近最优的解
笨笨洋～咩·2023-12-17 13:26

使用Python实现蒙特卡罗算法

首先，让我们看一个简单的问题：估计圆周率π的值。蒙特卡罗算法可以通过在一个正方形内随机生成均匀分布的点，并统计落在一个单位圆内
后端架构魔法构筑者·2023-12-17 13:52

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

4.4自定义层深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。
蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

大创项目推荐 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-12-17 09:23

数字信号处理翻转课堂笔记7——循环移位与卷积&DFT的共轭对称性&频率域采样定理

数字信号处理第七次翻转课堂FlippedClassroom7ofDSP对应教材：《数字信号处理（第五版）》西安电子科技大学出版社，高西全、丁玉美著一、要点1、循环移位性质；2、循环卷积定理（重点）；3、
暗然而日章·2023-12-17 08:28

【论文精读】MAKE-A-VIDEO:TEXT-TO-VIDEO GENERATION WITHOUT TEXT-VIDEO DATA

TEXT-TO-VIDEOGENERATIONWITHOUTTEXT-VIDEODATA数据集Abstract1、Introduction2、Methodpipeline（1）Text-to-imageModel（2）SpatiotemporalLayers（3）伪3D卷积层
_企鹅_·2023-12-17 08:07

如何在tensorflow中打印出中间层的特征输出2

定义神经网络的结构的可视化说明大家可以去找下tensorflow2.x,或者tensorflow1.x的指南，哪里有详细的说明，可以跟着例子跑一下程序，然后调一下，就知道怎么使特征可视化了首先上代码例子，这是随意写的一个卷积结构
Nick Throne·2023-12-17 07:26

TensorFlow（7）卷积神经网络实战（1）（可视化）

目录基础理论卷积卷积核与过滤器的区别一、获取数据集二、设定数据集大小、归一化三、构建卷积神经网络四、编译&&训练五、模型评估六、可视化1、创建plt图2、获取各卷积层3、观察卷积层总代码卷积神经网络可视化基础理论在实际应用中
_(*^▽^*)_·2023-12-17 07:22

53从 0 到 1 实现卷积神经网络--实现卷积神经网络

实现卷积神经网络梯度检验前面两个实验实现交叉熵损失函数、激活函数、线性层时，都是直接对其函数进行求导，在数学上称之为解析梯度Analyticgradient，而在数学上梯度的真正定义是:image.png
Jachin111·2023-12-17 07:57

ResNeXt(pytorch)

可以这样理解，这里的GConv还是用的分组组数还不是g=Cin，之前的ResNet中还是用的普通3*3卷积，但ResNet中引入了1*1卷积来改变通道数，减少3*3卷积的参数，后续的研究对1*1，3*3
caigou.·2023-12-17 07:51

大创项目推荐 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
laafeer·2023-12-17 07:20

yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪

基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习从图像到深度图的映射关系。单目测距代码单目测距涉及到坐标转换，代码如下：defconvert_2D_to_3D(point2D,R,
阿利同学·2023-12-17 06:17

python之使用蒙特卡洛方法估计圆周率π

importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltdefmonte_carlo_pi(num_samples):inside_circle=0inside_x,inside_y=[],[]outside_x,outside_y=[],[]for_inrange(num_samples):x=random.uniform(0,1)y=random.uniform(0,1
奋进的大脑袋·2023-12-17 06:10

用c++计算圆柱体的体积，底圆的面积和周长

definePI3.1415926usingnamespacestd;classCylinder{private:floatr,h;public:Cylinder(float,float);floatperimeter();//底圆周长
失之一灵·2023-12-17 05:42

ResNet(pytorch)

ResNet的残差块还未把1*1卷积用来降维减少参数，到ResNeXt就把1*1用来升维和降维操作，称为PW卷积()解决的问题：两种残差块，18层，34层使用第一种残差块，50层，101层，152层使用右边的残差块
caigou.·2023-12-17 05:22

ShuffleNet V1+V2(pytorch)

channel_shufflea是resnet模块，b，c是ShuffleNetV1的block，在V1版中，两模块branch2的第一个1*1卷积依然是类似MobileNet中的组卷积，减少参数量，之后有一个
caigou.·2023-12-17 05:22

MobileNetV2代码

这个PW其实类似resnet中的1*1卷积变换，只不过这里是先升维，再降维，因为更多的模型参数是在3*3卷积层，ResNeXt使用组卷积减少模型参数，当组数和通道数一样时就是DW卷积，MobilNet为了减少参数主要是在
caigou.·2023-12-17 05:51

高精度车牌识别算法

考虑到边缘设备部署，我们没有用lstm，仅用普通的卷积层便实现了高精度的车牌识别方案。车牌识别的应用场景也十分广泛，常见的停车场收费系统，车牌识别算法也是智能交通算法中的基础算法和最为重要的算法。
CV-deeplearning·2023-12-17 03:04

机器学习与深度学习（十四）：卷积核涉及参数

stride：卷积filter滑动步长。pad：无效占位项，会在原始图像周围加上n层0，以提高对边缘图像的利用率。output：filter卷积一次的结果。
楠哥哥_0b86·2023-12-17 02:14

基于图片翘曲的后门攻击WaNet源码分析

的基本原理参考代码：github代码一、network文件1、blocks.py导入pytorch库importtorchfromtorchimportnnConv2dBlock函数用forward正向传播实现卷积
AuroraGengi·2023-12-17 02:11

论文阅读二——基于全脸外观的凝视估计

代码复现该论文是2017年在CVPR中发表的一篇关于“gazeestimation”的文章，其论文地址与代码地址如下：论文地址代码地址论文特点：文章提出了一种基于外观的方法，只将完整的人脸图像作为输入，使用卷积神经网络对人脸图像进行编码
SF-FCZ·2023-12-17 01:36

卷积的过程

software:PyCharmimporttorchin_channels,out_channels=5,10#输入通道，输出通道width,height=100,100#图片大小kernel_size=3#卷积核大小
做个有钱又有趣的人·2023-12-17 00:30

C++ 卷积神经网络

C++卷积神经网络注意：此项目未使用GPU加速训练时使用文件（可自己制作）：t10k-images.idx3-ubytet10k-labels.idx1-ubyte读取图片文件时使用opencvTP_NNW.h
万能的小裴同学·2023-12-17 00:00

RT-DETR改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现RT-DETR的有效涨点

D-Mixer通过分别在均匀分割的特征片段上应用有效的全局注意力模块和输入依赖的深度卷积，使网络具有强大的归纳偏差和扩大的有效感受野。
静静AI学堂·2023-12-16 21:33

IBM Qiskit量子机器学习速成（六）

量子卷积神经网络卷积和池化：卷积神经网络的必备成分卷积神经网络被广泛应用于图像和音频的识别当中，关键在于“卷积”操作赋予神经网络统筹学习数据的能力。
溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:26

移动端机器学习框架 MDL 简介与实践

Mobile-deep-learning（MDL）MDL是百度研发的可以部署在移动端的基于卷积神经网络实现的移动端框架，可以应用在图像识别领域。
hansun008·2023-12-16 19:06

人工智能计算机视觉：解析现状与未来趋势

2.最新进展深度学习驱动的视觉识别：深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在
鳗小鱼·2023-12-16 18:14

yolov8实战第一天——yolov8部署并训练自己的数据集（保姆式教程）

YOLOv8的主要改进包括：更高的检测精度：通过引入更深的卷积神经网络和更多的特征层，YOLOv8可以在保持实时性的同时提高检测精度。更快的检测速度：通过对模型进行优化，YOLOv8可以在不降低检测
学术菜鸟小晨·2023-12-16 15:34

【动手学深度学习】(十二)现代卷积神经网络

文章目录一、深度卷积神经网络AlexNet1.理论知识2.代码二、使用块的网络VGG三、网络中的网络（NiN）1.理论2.代码四、含并行结的网络（GoogLeNet）2.代码五、批量归一化1.理论2.代码六
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

【动手学深度学习】(十一)池化层+LeNet

文章目录一、池化层1.理论知识2.代码二、LeNet1.理论知识2.代码实现【相关总结】nn.MaxPool2d()卷积层对位置比较敏感一、池化层1.理论知识二维最大池化填充、步幅和多个通道池化层与卷积层类似
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测

SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-长短期记忆网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测目录SCI一区|MATLAB实现BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2023-12-16 14:40

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于时空注意力卷积模型的超短期风电功率预测》

这个标题描述了一种用于超短期风电功率预测的模型，该模型基于时空注意力卷积模型。
电网论文源程序·2023-12-16 12:22

序列模型，语言模型，RNN的相关概念

这与卷积神经网络（CNN）的工作方式形成了对比，CNN主要用于处理空间信息，如图像等。
hadiii·2023-12-16 11:50

简单计算圆周率任意位数Python代码

先上代码：importmpmath#设置计算精度(小数点后的位数)precision_bits=10000000#使用mpmath库计算圆周率近似值mpmath.mp.dps=precision_bits
mYlEaVeiSmVp·2023-12-16 10:12

竞赛保研 python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统

gitee.com/dancheng-senior/postgraduate2相关技术2.1VGG-Net模型GoogleDeepMind公司研究员与牛津大学计算机视觉组在2014年共同研发出了一种全新的卷积神
iuerfee·2023-12-16 10:27

数字图像处理：运动模糊、逆滤波和维纳滤波

在图像处理中，我们可以使用卷积运算来应用运动模糊。下面是一
XsiJava·2023-12-16 09:16
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