圆周卷积第53页

深度学习-VGG19网络识别手写汉字（基于HWDB1.1trn_gnt）

摘要：今天的文章需要你有一定的卷积理论基础，这里不再重复卷积的知识点，并不理解的小伙伴可以自己去补全这块知识点。深度神经网络有许多值得学习的网络结构，今天就给大家带来一个经典网络：VGG19。

四维空间151·2023-11-11 06:46

opencv dnn模块示例(22) 目标检测 object_detection 之 yolov7

文章目录1、YOLOv7介绍1.1、创新点1.2、详细设计1.2.1、聚合网络设计1.2.2、卷积

aworkholic·2023-11-11 05:00

pytorch的一些细节记录

文章目录DilationofConvDilationofConv关于pytorch中卷积的dilation参数，文档中定义如下：torch.nn.Conv2d(in_channels,out_channels

Woolseyyy·2023-11-11 05:15

3.28实习日志 | 深度估计Depth map（b站-人工智能与python）

如何实现：输入就是单张图片输出各像素点深度值过程就是编码解码分层*backbond：提取特征难点：轮廓识别怎么得到边界轮廓->差异（做差推出轮廓边界）对输入做上下采样后算差异（类似于unet）上采样（卷积

今天周六野了没·2023-11-11 02:54

CBAM：Convolutional Block Attention Module

CBAM（ConvolutionalBlockAttentionModule）是一种深度学习领域的注意力机制，旨在增强卷积神经网络对图像特征的建模和表示能力。

BestSongC·2023-11-11 02:33

BAM（Bottleneck Attention Module）

背景与动机在深度卷积神经网络（CNN）中，每个卷积层都负责从输入图像中提取特征。然而，不同通道的特征之间可能存在不同的重

BestSongC·2023-11-11 02:33

改进YOLOv5：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积，构建不规则目标识别网络

不规则目标检测，创新提升捕捉图像特征和处理复杂图像特征:本专栏包含大量的新设计的创新想法，包含详细的代码和说明，具备有效的创新组合，可以有效应用到改进创新当中:改进YOLOv5：结合ICCV2023｜动态蛇形卷积

一休哥※·2023-11-11 02:32

ECA-Net（Efficient Channel Attention Network）

ECA-Net模块的整体结构如下图所示：背景在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）已经取得了巨大的成功，但它们在处理图像时存在一些限制。其中之一是CN

BestSongC·2023-11-11 02:25

（动手学习深度学习）第7章残差网络---ResNet

目录ResNet总结ResNet代码实现ResNet的梯度计算ResNet总结残差块使得很深的网络更加容易训练甚至可以训练一千层的网络残差网络对随后的深层神经网络设计产生了深远影响，无论是卷积类网络还是全连接类网络

深度学习炼丹师-CXD·2023-11-10 23:11

11-09 周四 CNN 卷积神经网络基础知识

11-09周四CNN卷积神经网络时间版本修改人描述2023年11月9日09:38:12V0.1宋全恒新建文档简介学习一下CNN，卷积神经网络。使用的视频课程。

思影影思·2023-11-10 20:36

输入关键词就能生成对应图片的技术是如何实现的？

卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是用于图像识别的深度学习模型的核心。它通过学习图像中

新壳软件·2023-11-10 20:53

基于轻量级卷积神经网络CNN开发构建打架斗殴识别分析系统

在很多公共场合中，因为一些不可控因素导致最终爆发打架斗殴或者大规则冲突事件的案例层出不穷，基于视频监控等技术手段智能自动化地识别出已有或者潜在的危险行为对于维护公共场合的安全稳定有着重要的意义。本文的核心目的就是想要基于CNN模型来尝试开发构建公众场景下的打架斗殴行为识别系统，这里我们从互联网中采集了相当批量的聚众数据，首先看下效果：接下来看下数据集：【有打架斗殴】【无打架斗殴】数据主要来源于互联

Together_CZ·2023-11-10 19:13

matlab图像识别一

1.figure()—创建一个用来显示图形输出的一个窗口对象2.conv()—卷积操作3.subplot()—将figure中的图片划分为几块4.ones()—创建元素为0的矩阵zeros()—创建元素为

king9666·2023-11-10 19:17

pytorch搭建神经网络

目录一、回归问题二、快速搭建法三、保存和提取神经网络四、批处理五、optimizer优化器六、pytorch搭建卷积神经网络一、回归问题importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch.nn.functionalasfx

数产第一混子·2023-11-10 16:27

【深度学习】我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（自定义数据集篇）！

详细介绍了卷积神经网络LeNet-5的理论部分和使用PyTorch复现LeNet-5网络来解决MNIST数据集和CIFAR10数据集。然而大多数实际应用中，我们需要自己构建数据集，进行识别。因

风度78·2023-11-10 16:55

简述计算机视觉在各领域中的成功应用,深度学习分类网络研究及其在计算机视觉中的应用...

在这背后,以卷积神经网络为基础的深度学习分类网络(简称分类网络)发挥了重要作用

Rome Cao·2023-11-10 12:58

Games101计算机图形学入门基础之二：光栅化

Games101计算机图形学入门基础之二：光栅化引言三角形的离散化采样走样走样带来的瑕疵反走样先模糊再采样傅里叶变换低通滤波卷积多重采样抗锯齿(超采样)深度缓存可见性与遮挡(Z-buffering)引言首先发出疑问

IT学徒.·2023-11-10 11:39

【神经网络】【GoogleNet】

zwh1298454060·2023-11-10 08:06

使用torch.nn包构建神经网络

例如，查看以下对数字图像进行分类的网络：卷积网这是一个简单的前馈网络。它获取输入，将其一层又一层地馈入，然后最终给出输出。神经网络的典型训练过程如下：定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络

yanglamei1962·2023-11-10 08:35

PyTorch基础：神经网络工具箱torch.nn(nn.Module类)

一般把网络中具有可学习参数的层（如全连接层、卷积层等）放在构造函数__init__()中，当然我也可以吧不具有参数的层也放在里面；一般把不具有可学习参数的层(如ReLU、dropout、Batc

丁天牛·2023-11-10 08:34

高斯与LoG滤波器

这样的（二维）权值通常被称为卷积核（kernel）或者滤波器（filter）。考虑到图像的长宽可能不是滤波器大小的整数倍，我们需要在图像的边缘补000。这种方法称作ZeroPa

hahahanba·2023-11-10 08:58

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

全卷积网络（课上讲的这个概念不准确，同学们查资料纠正一下）低级特征、中级特征、高级特征多通道。N输入，M输出是如何实现的？

HBU_David·2023-11-10 07:06

python+pytorch人脸表情识别

详细一、概述本项目以PyTorch为框架，搭建卷积神经网络模型，训练后可直接调用py文件进行人脸检测与表情识别，默认开启摄像头实时检测识别。效果良好，可根据个人需求加以修改。

西安未央·2023-11-10 06:01

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解

模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】GoogLeNet(InceptionV1)模型算法详解前言GoogLeNet讲解Inception结构InceptionV1结构1x1卷积的作用辅助分类器

牙牙要健康·2023-11-10 05:31

多维时序 | MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测

多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现GTO-CNN-GRU人工大猩猩部队优化卷积门控循环单元多变量多步时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计学习总结参考资料预测效果基本介绍

机器学习之心·2023-11-10 05:50

详解卷积神经网络结构

前言卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。

金戈鐡馬·2023-11-10 04:09

利用梯度上升可视化卷积核：基于torch实现

利用梯度上升可视化卷积核文章目录前言基本原理版本和包结果展示简单绘图修改源码绘图方法一方法二（推荐）报错解决总结前言基于梯度上升的可视化是一种常用的技术，用于理解卷积神经网络（CNN）中的卷积核是如何对输入图像进行特征提取的

_刘文凯_·2023-11-10 04:38

RCL-Learning:基于ResNet和卷积长短期记忆的时空空气污染物浓度预测模型

该模型包括基于残差神经网络(ResNet)的深度学习网络模型和基于卷积长短期记忆(ConvLSTM)的深度学习网络模型。利用ResNet深度提取多个城市污染物浓度的空间分布特征和气象数据。将

流浪的诗人，·2023-11-09 18:44

深度学习：使用卷积网络实现计算机图像识别，卷积和max pooling操作介绍

利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络。

tyler_download·2023-11-09 17:08

卷积神经网络-Python、TensorFlow和Keras p.3的深度学习基础

欢迎来到一个教程，在这里我们将讨论卷积神经网络(Convnet和CNN)，使用其中的一个用我们在上一教程中构建的数据集对狗和猫进行分类。

派森师兄·2023-11-09 17:52

深度学习基础：神经网络

二、神经网络的基本组成和结构2.1神经元2.2单层神经网络（感知机）2.3两层神经网络（多层感知机）2.4多层神经网络（深度学习）三、深度学习基本技术流程四、经典神经网络4.1卷积神经网络（CNN）4.2

亚亚子～·2023-11-09 17:46

从卷积的视角看不同退化的区别

今天分享的论文是2023CVPR《All-in-oneImageRestorationforUnknownDegradationsUsingAdaptiveDiscriminativeFiltersforSpecificDegradations》问题描述之前的网络是针对一种特定情况，这篇论文针对多种degradation场景进行研究，受filterattributionintegratedgrad

Alex抱着爆米花·2023-11-09 15:41

【脑机接口算法】EEGNet: 通用神经网络应用于脑电信号

卷积神经

高山仰止景·2023-11-09 14:01

深度学习奠基作VGG《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》(现代卷积神经网络/网络结构)

VGG首次提出的论文VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition很长有40页，是2014年发表的。1、使用块的VGG网络VGG是一个使用块的网络AlexNet最大的问题是什么呢，就是长的不规则，就像是一个变大的LeNet，这里加一点那里加一点。结构不那么清晰，大家也会问为什么要这样为什么要那样，如果我怎么变深怎么变宽我都不知

机器学习杨卓越·2023-11-09 13:20

7.现代卷积神经网络3-GPT版

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet1、AlexNet2、机器学习3、几何学4、特征工程5、HardWare6、数据集7

霸时斌子·2023-11-09 13:28

CNN算法实现图像分类

CNN模型的基本概念；使用Fashion-MNIST数据集实时实现CNN模型；该数据集包含70,000张28x28像素的灰度图片，共涵盖10个类别的时尚物品，包括衬衫、运动鞋、裤子等，以便更好地理解和掌握卷积神经网络模型的基本原理和实践应用

小Z的科研日常·2023-11-09 13:24

请使用python 写一个CNN图像识别模型

这里是使用Python写一个CNN图像识别模型的示例代码：importtensorflowastf#定义模型的输入inputs=tf.keras.Input(shape=(28,28,1))#将输入传递给一个卷积层

李多田·2023-11-09 13:54

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

1.应用场景卷积神经网络的应用不可谓不广泛，主要有两大类，数据预测和图片处理。数据预测自然不需要多说，图片处理主要包含有图像分类，检测，识别，以及分割方面的应用。

从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python文章目录1.代码运行2.注意事项3.代码分析4.源代码1.代码运行输入1测试一张图片并预测结果输入2对测试集整体进行测试，得出准确率（10秒左右）输入其他数字自动退出程序

桃木山人·2023-11-09 13:52

基于高效多分支卷积神经网络的生长点精确检测与生态友好型除草

Eco-friendlyweedingthroughprecisedetectionofgrowingpointsviaefficientmulti-branchconvolutionalneuralnetworks摘要1、介绍2、相关工作2.1杂草检测，高效除草2.2用于密集预测任务的编解码网络2.3语义图形是一种有效的标签方法3、总结摘要在本研究中，我们提出了一种基于编码器-解码器的双解码器分

毕竟是shy哥·2023-11-09 12:56

基于OpenCvSharp的数字图像处理 - 模糊、平滑、去噪

还是叫明·2023-11-09 09:04

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。

ru-willow·2023-11-09 08:12

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。

ru-willow·2023-11-09 08:42

论文阅读——InternImage（cvpr2023）

使用可变性卷积deformableconvolution作为核心操作，使得模型有大的有效的感受野和自适应的空间集合。稍微改动了一下defor

じんじん·2023-11-09 06:58

目标检测 pytorch复现R-CNN目标检测项目

边界框回归器训练6、效果测试目标检测R-CNN论文详细讲解1、R-CNN目标检测项目基本流程思路2、项目实现项目整体源码以上传至CSDN本文档实现了R-CNN算法进行目标检测的完整过程，包括数据集创建卷积神经

郭庆汝·2023-11-09 05:36

Pytorch R-CNN目标检测-汽车car

R-CNN的全称是Region-CNN(区域卷积神经网络),是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量

赛博炼丹师·2023-11-09 05:02

torch tensor去掉1维_torch.backends.cudnn.benchmark ?!

在一般场景下，只要简单地在PyTorch程序开头将其值设置为True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么PyTorch不将其默认设置为True？它的适用场景是什么？

weixin_39575758·2023-11-09 05:27

神经网络可视化：卷积核可视化

文章目录前言一般过程：一、代码示例二、卷积核和输入图片相乘可视化总结前言卷积核可视化是一种用于理解卷积神经网络(CNN)中卷积层的工作原理和特征提取能力的方法。

_刘文凯_·2023-11-09 05:49

torch.backends.cudnn.benchmark True