圆周卷积第55页

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

在示例代码中，构建了一个名为Tudui的卷积神经网络（CNN）模型。这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。

不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

数字信号处理基础----信号的调制

若现在有一个单音信号cosω0t对其乘以一个载波信号cos10ω0t，得到的时域和频域波形如下：在频域上观察，单音信号有两个频率分量分别是ω0，-ω0，载波信号有两个频率分量分别是10ω0，-10ω0，根据频域卷积定理

black_pigeon·2023-11-07 18:39

竞赛选题深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景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输入端3.3基准网络

laafeer·2023-11-07 17:13

图像领域-深度学习网络结构（从浅入深）——基础到对比到改进

一、最基本的CNN模型基本构成卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种用于处理图像和视频数据的深度学习模型。

一路向前，积极向上·2023-11-07 12:01

YOLACT: 实时实例分割

0、摘要提出了一个简单、全卷积的实时实例分割模型，在COCO上实现29.8的mAP，在单

叶舟·2023-11-07 09:02

自动化验证码破解：Python与OCR库的完美结合

1、ddddocrddddocr的特点主要包括：高准确率：利用深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，对双重数字进行准确的识别。

是阿尘呀·2023-11-07 09:22

六、OpenCV-python 之图像处理（Ⅳ）——模板匹配/分水岭/GrabCut

一、模板匹配1、单目标单目标模板匹配的原理：模板图像在输入图像上做滑动操作（类似于2D卷积），模板图像与所在原图patch做比较，最终返回一个灰度图，每个像素代表该像素的邻域与模板的相似度。

dagongji10·2023-11-07 09:49

深入理解CNN原理——改造后的全连接层

在李沐《动手学深度学习》视频中，对CNN原理做了讲解，从一个比较新的角度解读卷积神经网络，给人启发式的思考。

李烟云·2023-11-07 07:04

Go语言内存逃逸之谜

我们在高中学过一些天体物理的知识，比如常见的三个宇宙速度：第一宇宙速度：航天器逃离地面围绕地球做圆周运动的最小速度：7.9km/s第二宇宙速度：航天器逃离地球的最小速度：11.18km/s第三宇宙速度：

wangchewen·2023-11-07 06:33

人工智能-卷积神经网络

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。

白云如幻·2023-11-07 06:19

Pytorch 快速参数权重初始化

定义一个函数：这里比如要初始化2维卷积权重值，采用xaiver数据分布，还有很多其他的数据分布可以探索defweights_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d):xavier

张哥coder·2023-11-07 05:12

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】一文通读深度学习中各种卷积

目录CUDA卷积算子卷积操作通俗介绍1.1数据布局(datalayout)1.2直接卷积1.3其他卷积计算方法

林聪木·2023-11-07 05:15

pythonopencv人脸相似度_一起学python-opencv二十九（实战：人脸检测）

人脸检测一般用的还是CNN(卷积神经网络)，没错，这个卷积的意思就是前面说的图像的卷积。

weixin_39723678·2023-11-07 05:40

使用Tensorflow进行完整的深度神经网络CNN训练完成图片识别案例2

上一张链接：https://blog.csdn.net/dongbao520/article/details/125456950卷积神经网络•Convolutionalneuralnetworks•视觉皮层

海宝7号·2023-11-07 03:36

人类活动识别的深度学习模型

目录概述人类活动识别神经网络建模的好处监督学习数据表示卷积神经网络模型递归神经网络模型人类活动识别（HumanActivityRecognition）是一项具有挑战性的时间序列分类任务。

haitian403·2023-11-07 02:00

YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)

本文介绍这篇文章主要给大家讲解如何在多个位置替换可变形卷积，它有三个版本分别是DCNv1、DCNv2、DCNv3，在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比，通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括

Snu77·2023-11-07 01:06

美团点评｜机器学习岗｜面经（已offer）｜2023

.自我介绍2.介绍论文和项目3.详细问了一下论文中的解决思路和方法4.用公式详解BP原理5.详细介绍一个你了解的DL模型，我就介绍了YOLOv3，说到lossfunction的时候面试官说不用说了6.卷积是空间不变性还是时间不变性

勤奋的可乐·2023-11-07 01:19

深度学习之基于YoloV5交通信号标志识别系统

以下是该系统的主要概述：YoloV5模型:YoloV5是一种实时目标检测算法，采用卷积神经网络结构，并具有较低的

雅致教育·2023-11-07 00:49

从零开始搭建微服务：参数配置化

在开发过程中，一般都不建议使用硬编码的形式，因为硬编码不利于代码维护和升级，举个简单的例子：以PI圆周率为例，当我们在多处代码中使用时，如果需要修改PI值时，就需要在多处代码处对PI值都进行修改。

余弦的自留地·2023-11-06 16:31

【深度学习】pytorch——神经网络工具箱nn

深度学习专栏链接：http://t.csdnimg.cn/dscW7pytorch——神经网络工具箱nn简介nn.Modulenn.Module实现全连接层nn.Module实现多层感知机常用神经网络层图像相关层卷积层

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:17

算法理论笔记

算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′

__Akira__·2023-11-06 13:22

深度学习之基于Tensorflow卷积神经网络花卉识别系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习中广泛应用于图像识别和处理的一种网络结构。基于Tensorflow的卷积神经网络花卉识别系统可以

雅致教育·2023-11-06 13:07

强的离谱， Transformer 模型与联邦机器学习详解！

与卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在ImageNet、COCO和ADE20k等多个基准上取得了非常优异的性能。

我爱计算机视觉·2023-11-06 13:42

003标日初级第三课笔记

きゅうじゅうじゅういちじゅうにじゅうさんにじゅうさんじゅうよんじゅうごじゅうひゃくれいてんいち0.1さんぶんのに2/3はたち二十歳さんびゃく三百ろっぴゃく六百はっぴゃく八百さんぜん三千よんせんろくせんななせんはっせん八千一百、一千不加一，一万、一千万、一亿要加一初音未来：圆周率之歌場所

与之书·2023-11-06 09:37

高中奥数 2021-10-01

）已知非等腰锐角,、是它的两条高,又线段与平行于的中位线相交于点.证明:经过的外心和垂心的直线与直线垂直.证明如图,在中,分别将边、的中点记作、,将三角形的垂心记作,外心记作.图1因为点、、、位于同一圆周上

天目春辉·2023-11-06 09:37

用傅里叶卷积实现"万物隐身"！三星这个LaMa神器可试玩！

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心|编辑：杜伟、陈萍将快速傅里叶卷积引入网络架构，弥补感受野不足的缺陷，来自三星、洛桑联邦理工学院等机构的研究者提出了LaMa

Amusi（CVer）·2023-11-06 07:37

NNDL 作业6 卷积

一、概念（一）卷积（1）什么叫卷积卷积、旋积或褶积(英语：Convolution)是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学运算，其本质是一种特殊的积分变换，描述一个函数和另一个函数在某个维度上的加权

今天也是元气满满的一天呢·2023-11-06 07:55

基于YOLOv8的交通摄像头下车辆检测算法（四）：高效的通道先验卷积注意力（CPCA） | 中科院 2023.6

本文改进：高效的通道先验卷积注意力（CPCA）方法，支持注意力权重在通道和空间维度上的动态分布；CPCA小目标检测&复杂场景首选，实现涨点，在交通摄像头下车辆检测项目中，mAP50从原始的0.745提升至

会AI的学姐·2023-11-06 03:29

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023

本文改进：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）,增强微小特征提取能力，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新DynamicSnakeConvolution亲测在多个数据集能够实现涨点

会AI的学姐·2023-11-06 03:28

卷积与反卷积

文章目录1卷积1.1卷积后的输出维度2反卷积2.1来源2.2原理2.3使用2.3.1padding2.3.2strideoutput_padding2.3意义1卷积1.1卷积后的输出维度设输入维度为ixi

EEPI·2023-11-06 03:10

基于深度学习的番茄识别与实例分割

该算法选择ResNet50和FPN作为主干网络，提出一种新型RoI提取器，并在算法模型中使用空洞卷积（Atrous）。通过Labelme自制番茄数据集，将改进算法在自制数据集上进行训练和测试。

宋罗世家技术屋·2023-11-06 03:06

圆周率

我知道圆周率可以用π表示，我做了一个实验。划一个圆圈，量出它的直径，在量出它的周长。用它的直径乘π，就等于它的周长。圆周率是几？

青岛赫德飞鸟班慕柏林·2023-11-06 02:38

论文阅读—— CEASC（cvpr2023）

arxiv.org/abs/2303.14488github：https://github.com/Cuogeihong/CEASC为了进一步减轻SC中的信息损失，使训练过程更加稳定，我们在训练过程中除了稀疏卷积之外

じんじん·2023-11-06 02:56

2020-02-02

圣.奥古斯丁把圆作为对上帝本质的描述，它有着无所不在的圆心，但是其圆周围却无处寻觅。我们用一生的时间来研究这个最原始的图形有什么丰富内涵。

涂鸦小记·2023-11-06 02:28

DL Homework 6

目录一、概念（1）卷积（2）卷积核（3）特征图（4）特征选择（5）步长（6）填充（7）感受野二、探究不同卷积核的作用1~3三种情况下，运用不同的卷积核的代码分析4.实现灰度图的边缘检测、锐化、模糊5.总结不同卷积核的特征和作用总结参考文献本博客引用了几个比较著名的

熬夜患者·2023-11-06 01:30

大牛讲解信号与系统以及数字信号处理

第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换引子很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。先说"卷积有什么用"这个问题。

flyingsen·2023-11-05 21:26

信号与系统

第一课什么是卷积卷积有什么用什么是傅利叶变换什么是拉普拉斯变换引子很多朋友和我一样，工科电子类专业，学了一堆信号方面的课，什么都没学懂，背了公式考了试，然后毕业了。先说"卷积有什么用"这个问题。

Ayu_L·2023-11-05 21:53

CV算法复现（分类算法6/6）：MobileNet（2017年V1，2018年V2，2019年V3，谷歌）

Bilibili目录致谢：霹雳吧啦Wz：霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili1本次要点1.1pytorch框架语法2网络简介2.1历史意义2.2网络亮点V1版亮点V2版亮点V3版亮点2.3V1网络DW卷积和

⊙月·2023-11-05 20:22

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet（v1、v2、v3、v4、ResNetv1、ResNetv2）

目录参考资料：一、简介二、Inception三、GoogLeNet-V13.1输入3.2第一层（卷积层）3.3第二层（卷积层）3.4第三层（Inception3a层）3.5第三层（Inception3b

travellerss·2023-11-05 20:47

【卷积神经网络系列】十三、MobileNetV3

目录参考资料：一、简介二、模型优化细节2.1引入SE模块2.2重新设计激活函数2.3重新设计耗时层结构三、网络结构四、论文复现（1）确保Channel个数能被8整除（2）定义h-swish激活函数：（3）定义SE模块：（4）引入SE模块后的倒残差模块bneck：（5）主体网络结构：(MobileNetV3-Large)参考资料：论文： MobileNetV3:SearchingforMobil

travellerss·2023-11-05 20:17

深度学习网络模型 MobileNet系列MobileNet V1、MobileNet V2、MobileNet V3网络详解以及pytorch代码复现

深度学习网络模型MobileNet系列MobileNetV1、MobileNetV2、MobileNetV3网络详解以及pytorch代码复现1、DW卷积与普通卷积计算量对比DW与PW计算量普通卷积计算量计算量对比

郭庆汝·2023-11-05 19:09

人工智能学习之路－目标检测(r-cnn)

目标检测分两大技术体系two-stage和one-stage.我们首先从two-stage说起two-stage代表主要是：R－CNN，Fast－RCNN，Faster-Rcnn这一章节，我们先从这三个说起r-cnn属于卷积神经网络在目标检测的初探

taylor_tiger·2023-11-05 18:02

一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（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机器学习建模·2023-11-05 15:06

橘子小小甘·2023-11-05 13:47

人体姿态估计和手部姿态估计任务中神经网络的选择

一、人体姿态估计任务适合使用卷积神经网络（CNN）来解决。人体姿态估计任务的目标是从给定的图像或视频中推断出人体的关节位置和姿势。

Nancy-sn·2023-11-05 12:23

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）和GCN（图卷积神经网络）

CNN（卷积神经网络）：区别：CNN主要适用于处理网格状数据，如图像或其他二维数据。它通过卷积层、池化层和全连接层来提取和学习输入数据的特征。

Nancy-sn·2023-11-05 12:48

pytorch-损失函数-分类和回归区别

torch.nn库和torch.nn.functional库的区别torch.nn库：这个库提供了许多预定义的层，如全连接层（Linear）、卷积层（Conv2d）等，以及一些损失函数（如MSELoss

xckkcxxck·2023-11-05 11:35

Pytorch 注意力机制解析与代码实现

当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注，

Python图像识别·2023-11-05 09:24

【CNN】卷积神经网络：适用范围、本质、详细计算过程、输入输出数据形状、池化、流程设计（无代码）

卷积神经网络文章目录卷积神经网络图片直观理解实现思想，本质以及适用问题卷积核计算过程和数据形状输入RGB：图片输入为3通道一个卷积是多层的时候，如何计算？

小野堂·2023-11-05 08:39

修改YOLOv5的模型结构

YOLOv5模型结构C3模块结构图修改目标修改目标是移除C3模块concat后的卷积操作YOLOv5的模型存储在项目目录下的models目录中。

好名让狗申请了·2023-11-05 08:35

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