圆周卷积

卷积神经网络CNN学习笔记-MaxPool2D函数解析

kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)2.学习中的疑问Q:使用MaxPool2D池化时,当卷积核移动到某位置
阿维的博客日记·2023-10-21 17:05

论文分享 --＞强化学习--＞Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

动机和创新点本篇论文所提方法是第一个将深度网络和强化学习结合起来进行训练的方法，具体而言，将深度网络（卷积网络）提取高维特征，使用Q-learning的学习方式来训练整个网络。
村头陶员外·2023-10-21 16:07

【毕业设计】深度学习手写字符识别系统 - python 卷积神经网络

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层2.3.1S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计
caxiou·2023-10-21 16:54

经典卷积模型之MobileNetV2

MobileNetV2模型一、模型框架MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，其使用的核心思想便是depthwiseseparableconvolution。MobileNetV2是MobileNet的升级版，它具有两个特征点：1、Invertedresiduals，在ResNet50里我们认识到一个结构，bottleneckdesign结构，在3x
爱修仙的道友·2023-10-21 16:10

深度学习笔记：三维图片分类与三维卷积神经网络

近期，为了研究深度学习在时空序列数据方面的应用，我想要了解三维卷积神经网络。在入门阶段，我接触到了三维的MNIST数据集，并且根据国外研究者给出示例代码来理解了三维卷积神经网络的基本结构。
adi0229·2023-10-21 16:00

中北某日的秋

许是长风卷积着星星点点的黄叶覆盖清晨寒戚戚的光泽，天边远的微光过六点零八开始向西逐渐的漫溯，是黑暗退回黑暗，太阳神开始西征。
万能的冰糕·2023-10-21 15:25

深度卷积神经网络各种改进结构块汇总

残差网络的典型结构如下：image.png2、不同大小卷积核并行卷积这个结构
爱修仙的道友·2023-10-21 15:50

多模态融合 - BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird‘s-Eye View Repre ... (ICRA 2023)

Multi-TaskMulti-SensorFusionwithUnifiedBird's-EyeViewRepresentation-基于统一BEV表示的多任务多传感器融合（ICRA2023）摘要1.引言2.相关工作3.方法3.1统一表述3.2高效相机到BEV转换3.3完全卷积融合
77wpa·2023-10-21 14:31

3D学习论文参考-ACCURATE EYE PUPIL LOCALIZATION USING HETEROGENEOUS CNN MODELS

以下是该文档的关键内容：该论文提出了一种使用异构卷积神经网络（CNN）模型的精确眼睛瞳孔定位算法。这种算法可以抵抗光照、图像分辨率和眼镜佩戴等干扰条件，同时具有高准确性。
东方狱兔·2023-10-21 13:58

语义分割算法性能比较_自动驾驶领域：一种实时高精度的城市道路场景语义分割方法...

作者：Danny明泽论文下载：https://arxiv.org/pdf/2003.08736.pdf简介：近年来，深度卷积神经网络(DCNNs)在语义图像分割方面表现出了优异的性能。
weixin_39812186·2023-10-21 12:11

FADS系统解算方法之三点法

这里要注意圆周角和圆锥角的概念。2.表面压力分布模型关系式1其中，为动
人间雾重霞似梦·2023-10-21 10:29

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测

分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-LSTM麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-10-21 08:38

Transformer模型 | 利用最优传输理论来对齐并融合两个或多个Transformer模型

作者发现与全连接或卷积架构不同,软对齐（softalignment）对Transformer模型融合起关键作用。
算法如诗·2023-10-21 07:23

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型ShuffleNetV2

分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。
w94ghz·2023-10-21 06:23

高性能计算环境下的深度学习异构集群建设与优化实践

★深度学习；模式识别；图像处理；人工智能建模；人工智能；深度学习算法；强化学习；神经网络；卷积神经网络；人工神经网络；VIBE算法；控制系统仿真；机器学习；高性能计算；数据挖掘；超算；ACL；算力；计算机视觉
高性能服务器·2023-10-21 04:05

初中数学符号读法大全

1、初中数学常用符号读法2、数学符号大全（1）数量符号：如：i，2+i，a，x，自然对数底e，圆周率π。
初中数学补习哪个好·2023-10-21 01:33

RK3568笔记三：基于ResNet18的Cifar-10分类识别训练部署

一、介绍ResNet18是一种卷积神经网络，它有18层深度，其中包括带有权重的卷积层和全连接层。
殷忆枫·2023-10-21 01:46

Pytorch深度学习 - 学习笔记

Pytorch加载数据初认识2.TensorBoard3.Transforms常见的transform4.torchvision中的数据集使用5.DataLoader使用6.神经网络6.1神经网络的基本骨架6.2卷积层
code_weic·2023-10-21 00:56

【数之道 08】走进“卷积神经网络“，了解图像识别背后的原理

卷积神经网络CNN模型的架构Cnn的流程第一步提取图片特征提取特征的计算规则第二步最大池化第三步扁平化处理第四步数据条录入全连接隐藏层b站视频CNN模型的架构图片由像素点组成，最终成像效果由背后像素的颜色数值所决定的有这样的一个
醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

卷积神经网络特征融合,两个神经网络同时训练

多分类器结合的分类方法不同分类器的分类表现差异与其所分类数据的统计分布特征、先验知识、训练数据样本的大小以及分类器本身的结构等多个因素相关联。对于给定的遥感数据，不同的分类器的分类精度不同，而且同一个分类器对不同类别的分类精度也不同。一些科学家对各种分类器的表现进行了比较研究，特别是传统统计分类器和神经网络分类器之间的比较研究（Benediktssonetal.，1990；Bischof，1992
「已注销」·2023-10-20 23:48

【深入探讨人工智能】AI大模型在自动驾驶中的应用

文章目录1️⃣文章引言2️⃣视觉感知优化汽车之眼3️⃣神经网络赋能感知算法深度神经网络DNN卷积神经网络CNN循环神经网络RNN4️⃣BEV+Transformer创新特征级融合5️⃣语义分割深化场景理解总结
秋说·2023-10-20 22:54

CNN——卷积神经网络

文章目录多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）神经网络定义MLP与神经网络的异同相同之处：不同之处：总结为什么要使用神经网络CNN卷积层：池化层：全连接层：卷积神经网络的优势padding
怎么全是重名·2023-10-20 20:22

经典网络模型

AlexnetVGGVGG的启示VGGNet采用了多次堆叠3x3的卷积核，这样做的目的是减少参数的数量。
怎么全是重名·2023-10-20 20:44

Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset

扩充全部3D卷积核的时间维度等于空间维度合适吗？如何进一步提升I3D的性能？实验细节简介这篇论文最大的贡献就是提出了kinetics数据集，这个数据集与之
Q渡劫·2023-10-20 17:49

An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

目录VisionTransformer（ViT）标题摘要引言如何将Transformers用在计算机视觉未来创新工作相关工作ViT模型、实验总结VisionTransformer（ViT）ViT挑战了卷积神经网络在计算机视觉领域的绝对统治地位
Q渡劫·2023-10-20 17:49

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（二）之轻量化模型GhostnetV2

分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。
w94ghz·2023-10-20 16:09

【卷积神经网络系列】六、GoogLeNet复现（Pytorch实现）

目录参考：一、GoogLeNet-V11.搭建神经网络结构（1）定义基本的卷积：卷积+激活函数（2）类`Inception`定义了Inception模块的网络结构（3）类`InceptionAux`定义了辅助分类器模块的结构
travellerss·2023-10-20 15:30

UNet pytorch 胎教级介绍 使用DRIVE眼底血管分割数据集进行入门实战

充分吸收本文知识你需要有pytorch的基础U-netU-Net：深度学习中的图像分割之星当我们谈论图像处理中的深度学习，大多数人会立即想到卷积神经网络（CNN）和其在图像分类中的优异性能。
浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:27

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（一）之轻量化模型Ghostnet

分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。
w94ghz·2023-10-20 14:55

T7-总结

重温了回归、梯度下降等经典方法和模型，学习了神经网络的设计，卷积神经网络的原理和应用，以及一些使用技巧，受益匪浅。
Kairk996·2023-10-20 14:40

神经网络硬件加速器-DPU分析

一DPU概述DPU是专为卷积神经网络优化的可编程引擎，其使用专用指令集，支持诸多卷积神经网络的有效实现。
WEIKW·2023-10-20 13:47

GoogleNet论文精读

论文名：Goingdepperwithconvolutions论文下载地址：https://github.com/jixiuy/paper引言第一段：背景+成绩1*1的卷积在channel上升维和降维，
小蒋的技术栈记录·2023-10-20 13:39

深度学习-卷积神经网络详解

卷积神经网络二维卷积层卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）是含有卷积层（convolutionallayer）的神经网络。
oveZ·2023-10-20 12:23

多目标优化算法：多目标圆圈搜索算法（Multi-Objective Circle Search Algorithm，MOCSA）

由上述圆可得到如下数量关系：二、圆圈搜索算法原理根据圆周上正切关系启发，CSA更新公式如下：其中，角度θ在CSA的勘探和开发中起着重要作用，其计算公式如下：三、圆圈搜索算法流程四、多目标圆圈搜索算法多目标圆圈搜索
IT猿手·2023-10-20 12:10

YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化模型Efficientvit

分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。
w94ghz·2023-10-20 11:03

【综述】神经网络中不同类型的卷积层

在计算机视觉中，卷积是最重要的概念之一。同时研究人员也提出了各种新的卷积或者卷积组合来进行改进，其中有的改进是针对速度、有的是为了加深模型、有的是为了对速度和准确率的trade-off。
pprpp·2023-10-20 10:25

深度学习八股文： 模型训练全过程及各阶段的原因

模型选择和设计：选择适当的深度学习模型结构，如卷积神
运气好到爆·2023-10-20 10:16

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

Github:FCOS摘要提出了一种全卷积的one-stage目标检测方法，以逐像素点的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。
_从前从前_·2023-10-20 09:16

禅与奶罩识别艺术（上）

在昨天的卷积：如何成为一个很厉害的神经网络-知乎专栏中，热心网友提出了这样的问题：该文在卷积神经网络的构成上讲解的比较直观，但是没有深入地探讨数学原理。
weixin_33884611·2023-10-20 09:43

基于神经网络的图像识别研究

以下是一些与基于神经网络的图像识别相关的关键主题和研究方向：1.卷积神经网络（CNN）：CNN是图像识别领域最重要的神经网络之一。
matlabgoodboy·2023-10-20 07:14

matlab - 二维数据的平滑 （conv2）

利用卷积降噪，滤去高频，对数据进行平滑k=1/9*ones(3);%用于降噪的核。
陈yanyu·2023-10-20 06:56

MobileViT：挑战MobileNet端侧霸主

端侧霸主论文：《MobileViT:Light-weight,General-purpose,andMobile-friendlyVisionTransformer》轻量级的CNN在移动视觉任务中非常有用，通过卷积层的局部感知功能
ZOMI酱·2023-10-20 05:04

PSANet: 场景解析的逐点空间注意力网络_PSANet:Point-wise Spatial Attention Network for Scene Parsing

0.摘要由于卷积滤波器的物理设计限制，我们注意到卷积神经网络中的信息流只在局部邻域内流动，这限制了对复杂场景的整体理解。在本文中，我们提出了逐点空间注意力网络（PSANet）来放宽局部邻域的限制。
Joney Feng·2023-10-20 05:02

HyperSeg: 基于块的超网络实时语义分割——HyperSeg:Patch-wise Hypernetwork for Real-time Semantic Segmentation

为此，我们设计了一种新型的超网络，由嵌套的U-Net、多头权重生成模块和由新型动态块卷积组成的主网络构成。为了实现高效的内存利用，权重生成模块会在解码器使用权重之前立即生成每个块的权重。
Joney Feng·2023-10-20 05:01

Squeeze-and-Attention Networks for Semantic Segmentation

然而，这些注意力机制忽视了语义分割的一个隐含子任务，并受到卷积核的网格结构的限制。
Joney Feng·2023-10-20 04:31

Slide-Transformer: Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention论文阅读笔记

-Method-.ShiftasDepthwiseConvolution作者首先从新的角度上剖析了im2col的原理，并用深度卷积重新实现localattention机制。①im2
我来了！！！·2023-10-20 04:46

多元回归预测 | Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测

文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元回归预测|Matlab基于卷积神经网络-门控循环单元CNN-GRU的Adaboost回归预测评价指标包括:MAE、RMSE和R2等，代码质量极高
前程算法屋·2023-10-20 00:29

【计算机视觉】如何可视化卷积神经网络的特征图（含源代码）

文章目录一、特征图（FeatureMap)二、可视化特征图2.1原图2.2一个特征图的可视化2.3多个通道特征图一、特征图（FeatureMap)特征图（FeatureMap）是深度学习卷积神经网络（CNN
旅途中的宽~·2023-10-19 22:49

《π》

在阿基米德之前，也有人对圆周产生兴趣，但是他们的研究方法往往缺乏严谨性，在雅赫摩斯的莎草纸上，记载着“化圆为方”问题的近似解决方案，认为π的数值应该约等于3.16。
ly安然·2023-10-19 20:48

《圆的周长》教学反思

这部分知识是学生在认识封闭图形的周长，长方形和正方形的周长计算公式，及圆的基本认识的基础上，引导学生大胆猜测，动手操作，小组合作等方法去理解圆的周长与直径之间的关系，认识圆周率，从而推导出圆的周长的计算公式
伊川县实验小学张伟利·2023-10-19 19:37
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