圆周卷积第54页

文献阅读：STDnet-ST：Spatio-temporal ConvNet for small object detection

STDnet-ST摘要Introduction二、STDnet-ST结构1.空时卷积网络2.tubeletlinking总结摘要最近一个可能提高整体目标检测成功的趋势是将空间信息与时间视频信息一起操作。

MoMona_W·2023-11-09 02:46

Learning Spatio-Temporal Transformer for Visual Tracking

Motivation卷积kernel不能对图像特征长距关系进行建模，因此他们只能处理一个局部邻域，无论是空间还是时间。空间信息包含了用于定位的目标表观信息，时序信息包含了目标的变化。

lightning980729·2023-11-09 02:46

将全连接层替换为卷积层的意义（CNN和FCN）

全卷积网络：FCN不仅可以用来分类，而且可以定位分类出的图像部分（实现每个像素的预测）。它还有一个重要的作用就是不限制输入图像的尺寸。

朽月初二·2023-11-09 02:15

点云学习记录

-知乎(zhihu.com)1、图像语义分割1.1、基于全卷积网络的方法自2012年AlexNet[1]问世以来，CNN在图像分类和目标检测中均取得了巨大

一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)

可学习层：功能描述卷积2d层对输入应用滑动过滤器。它通过沿输入垂直和水平移动滤波器并计算权重和输入的点积，然后添加偏差项来对输入进行卷积。转置Conv2

geeks老师·2023-11-08 22:20

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

它由谷歌开发，可用于构建深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。以下是TensorFlow的基本概念和使用场景：张量：TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组。

qq_43023197·2023-11-08 21:12

YOLOv7独家改进：分层特征融合策略MSBlock | 南开大学提出YOLO-MS |超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈

本文独家改进：分层特征融合策略MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv7，做到二次创新1）MSBlock使用推荐指数：5颗星MSBlock|亲测在多个数据集能够实现大幅涨点

AI小怪兽·2023-11-08 20:41

[yarn]yarn异常

一、运行一下算圆周率的测试代码，看下报错cd/home/data_warehouse/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreducehadoopjarhadoop-mapreduce-examples

胖胖学编程·2023-11-08 19:41

基于动态超图卷积网络的地铁客流预测

1.文章信息《MetroPassengerFlowPredictionviaDynamicHypergraphConvolutionNetworks》，这是今年4月发表在IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems上的一篇文章。2.摘要地铁客流预测是智能交通系统中缓解交通压力、协调运营时间、规划未来建设的战略性需求。基于图的神经网络在交通流预

当交通遇上机器学习·2023-11-08 19:20

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

该方法设计了超边卷积运算来处理表示学习过程中的数

饮冰l·2023-11-08 19:46

论文解读：《基于BERT和二维卷积神经网络的DNA增强子序列识别transformer结构》

AtransformerarchitecturebasedonBERTand2DconvolutionalneuralnetworktoidentifyDNAenhancersfromsequenceinformation》1.文章概括2.介绍3.数据和方法3.1数据3.2DNA序列预处理3.3BERT实施3.4二维卷积神经网络

风灬陌·2023-11-08 19:24

python-图像模糊操作

、双边滤波"""图像模糊：在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声opencv主要提供四种模糊技术1.均值模糊格式：cv2.blur(img,(n1,n2))img表示图片，n1表示x方向卷积核大小

if shining·2023-11-08 17:22

pytorch复现_UNet

收缩路径是一系列卷积层和汇集层，其中要素地图的分辨率逐渐降低。扩展路径是一系列上采样层和卷积层，其中特征地图的分辨率逐渐增加。在扩展路径中的每一步，来自收缩路径的对应特征地图与当前特征地图级联。

王佳Gre·2023-11-08 16:16

CNN入门实战：猫狗分类

前言CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

【深度学习】卷积层填充和步幅以及其大小关系

参考链接【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》卷积神经网络2-2：填充(padding)和步幅(stride)一、卷积卷积是在深度学习中的一种重要操作，但实际上它是一种互相关操作，，首先我们来了解一下二维互相关

大龙唉·2023-11-08 16:03

关于卷积神经网络中如何计算卷积核大小（kernels）

首先需要说明的一点是，虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的计算方式，叫做互相关（cross-correlation）运算。

GarsonW·2023-11-08 16:29

DL-FWI内训Day3

InversionNet构建了一个编码器-解码器的卷积神经网络，来模拟地震数据和地下速度结构的对应关系。结构分析卷积层网络中，每一个卷积层包含了3个部分：卷积计算、批归一化和激活函数。

palemoons·2023-11-08 13:50

DL-FWI基础入门培训视频学习3——InversionNet

InversionNet：深度学习实现的反演面向数据集:OpenFWI中的Vel,Fault,Style类InversionNet构建了一个具有编码器-解码器结构的卷积神经网络，以模拟地震数据与地下速度结构的对应关系

shengMio·2023-11-08 13:47

DL-FWI网络结构的区别与联系

InversionNetFCNVMB区别与联系显著特征InversionNetFCNVMB网络结构设计与操作详解InversionNet卷积操作反卷积操作网络结构上采样下采样FCNVMB网络结构下采样上采样优缺点分析

outragee·2023-11-08 13:14

每天五分钟计算机视觉：卷积层比全连接层的优势是什么?

本文重点卷积神经网络中为什么要使用卷积，它和全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接。

幻风_huanfeng·2023-11-08 12:20

SVM实现小尺寸图片分类

所以最后输出的结果，需要再通过N分类算法去过滤一遍，确保识别到的物体，是我们想要的，能实现这个方案有很多，传统机器学习与深度神经网络都可以做到，传统机器学习，比如SVM，决策树，深度神经网络，从最简单的卷积到

余生的观澜·2023-11-08 12:46

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】VggNet模型算法详解前言VggNet讲解感受野感受野的计算公式3x3的卷积核的使用

牙牙要健康·2023-11-08 10:08

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解

【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解文章目录【图像分类】【深度学习】【Pytorch版本】AlexNet模型算法详解前言AlexNet讲解卷积层的作用卷积过程特征图的大小计算公式

牙牙要健康·2023-11-08 10:19

【TCN回归预测】TCN时间卷积神经网络数据回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2317期】

⛄一、1网络结构1.1时间卷积神经网络1.1.1扩张卷积针对短时交通流预测等序列任务,需要对前一段时间内的交通流进行建模,不能仅仅依靠上一时刻交通流。

Matlab领域·2023-11-08 09:19

多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合时间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·2023-11-08 09:11

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现TCN时间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MATLAB

机器学习之心·2023-11-08 09:34

卷积神经网络中多通道卷积

卷积神经网络中的多通道数据卷积结果的一些思考输入层有多少个通道，滤波器就要有多少个通道，但是滤波器的数量是任意的，滤波器的数量决定了卷积后featuremap的通道数。

nwsuaf_huasir·2023-11-08 06:34

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道

深度学习入门（二十五）卷积神经网络——多输入多输出通道前言卷积神经网络——填充和步幅课件多个输入通道多个输出通道多个输入和输出通道1×1卷积层二维卷积层总结教材1多输入通道2多输出通道31×1卷积层4小结前言核心内容来自博客链接

澪mio·2023-11-08 06:02

卷积神经网络 -多输入多输出通道

文章目录多输入多输出通道1-多输入通道2-多输出通道3-1*1卷积层4-小结多输入多输出通道每个RGB输入图像具有3∗h∗w3*h*w3∗h∗w的形状。

未来影子·2023-11-08 06:30

关于卷积神经网络的填充（padding）

认识填充（padding）随着卷积层数的加深，输出进一步缩小，那么最终会导致输出很快就只剩下1∗1的数组，这也就没办法继续计算了，所以提出了填充的方法来方便网络的进一步加深。

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的步幅（stride）

认识步幅（stride）卷积核从输入数组的最左上方开始，按从左往右、从上往下的顺序，依次在输入数组上滑动，我们将每次滑动的行数和列数称为步幅。

GarsonW·2023-11-08 06:28

关于卷积神经网络的池化层（pooling）

这里需要注意的一点是，池化层对每个输入通道分别池化，而不是像卷积层那样将各通道的输入按

GarsonW·2023-11-08 06:54

关于卷积神经网络的多通道

多通道输入当输入的数据包含多个通道时，我们需要构造一个与输入通道数相同通道数的卷积核，从而能够和输入数据做卷积运算。

GarsonW·2023-11-08 06:24

ACmix:卷积和self-attention的结合，YOLOv5改进之ACmix

目录一、ACmix理论部分二、代码三、YOLOv5改进ACC3一、ACmix理论部分论文地址：2111.14556.pdf(arxi

这糖有点苦·2023-11-08 05:32

PyTorch学习（八）--卷积神经网络基础

教程视频：https://www.bilibili.com/video/BV1EE411j78F这篇文章的所有图片和代码均来自教程的PPT1、背景我们输入的图像有三个维度：C(通道数)，W（宽），H（高）。当我们把图像横向展开，变成一维的时候，两个空间上挨着特别近的点，比如（0，3）和（1，3）本来是竖向挨着的，就会距离很远，因为会间隔（0，3）以后（1，3）之前的所有点，所以在做全连接模型的时候

陈同学爱吃方便面·2023-11-08 05:30

理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达译者|VK来源|TowardsDataScience即使我们从理论上理解了卷积神经网络，在实际进行将数据拟合到网络时，很多人仍然对其网络的输入和输出形状

小白学视觉·2023-11-08 05:25

CNN-卷积神经网络

一、基本的神经网络结构神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元，输入向量的维度和输入层（InputLayer）神经元个数相同，分类问题的类别个数决定输入层（OutputLazyer）的神经元个数。第N层的神经元与第N-1层的所有神经元连接，称为全连接，输入层和输出层之间的层叫做隐藏层（HIddenLayer），因为它们对于外部来说是不可见的，层与层的每条连接上都有一个权值。然而，用全连接神

学AI的同学·2023-11-08 05:21

人工智能-卷积神经网络之多输入多输出通道

多输入多输出通道每个图像的多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有标准的RGB通道来代表红、绿和蓝。但是到目前为止，我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子。

白云如幻·2023-11-08 05:44

【MATLAB源码-第69期】基于matlab的LDPC码，turbo码，卷积码误码率对比，码率均为1/3，BPSK调制。

操作环境：MATLAB2022a1、算法描述本文章介绍了卷积码、Turbo码和LDPC码。

Matlab程序猿·2023-11-08 03:40

卷积神经网络中 6 种经典卷积操作

深度学习的模型大致可以分为两类，一类是卷积神经网络，另外一类循环神经网络，在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络（CNN）。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:14

什么GAN生成对抗网络？生成对抗网络可以干什么？

神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析系列化数据比如语言、文字的RNN循环神经网络，这些神经网络都是用来输入数据，得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好地将数据与结果通过某种关系联系起来

花落指尖❀·2023-11-07 23:52

基于卷积优化算法的无人机航迹规划-附代码

基于卷积优化算法的无人机航迹规划文章目录基于卷积优化算法的无人机航迹规划1.卷积优化搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2航迹规划5.参考文献6.Matlab

智能算法研学社（Jack旭）·2023-11-07 23:17

Attention Mechanisms in Computer Vision A Survey（注意力机制综述）

贡献：这篇论文的贡献是对计算机视觉中注意力机制进行了全面的综述和分析，并提供了以下方面的贡献：综述了计算机视觉领域中最常用的不同类型的注意力机制，包括空间注意力、通道注意力、自注意力、同步注意力和动态卷积滤波器

微醺的水·2023-11-07 23:44

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+RepLKNet，超大核模型，精度嘎嘎提升，小目标检测性能嘎嘎提升，提升效果拉满！！！

自从VGG提出以后，各种CNN网络层出不穷，但是他们都遵循了VGG的设计思想，通过多个小卷积核叠加来

AI棒棒牛·2023-11-07 23:47

YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

摘要SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。

静静AI学堂·2023-11-07 23:17

RefConv: 重参数化的重新聚焦卷积（论文翻译）

静静AI学堂·2023-11-07 22:33

YoloV8改进策略：RefConv打造轻量化YoloV8利器

文章目录摘要论文：《RefConv:重参数化的重聚焦卷积》1、简介2、相关研究2.1、用于更好性能的架构设计2.2、结构重参数化2.3、权重重参数化方法3、重参数化的重聚焦卷积3.1、深度RefConv3.2