圆周卷积第66页

语义分割是什么？

随着近年来深度学习的普及，很多语义分割问题都在使用深度架构来解决，其中最常见的是CNN(卷积神经网)，它的精

澳鹏Appen·2023-10-19 19:28

深度学习日记——卷积神经网络

一、加载数据集选择FashionMnist数据集作为训练的样本数据集。importtorch.nnasnnimporttorchimporttorch.utils.data.dataloaderasdataloaderfromtorchvisionimportdatasets,transformsdefdataAugment(size):"""数据增强方法:returntransform_1:训练

已忘了·2023-10-19 18:01

动手学深度学习——网络中的网络NIN

1、全连接层的问题卷积层需要较少的参数；但卷积层后的第一个全连接层的参数：LeNet16x5x5x120=48k；AlexNet256x5x5x4096=26M;VGG512x7x7x4096=102M

橙子吖21·2023-10-19 18:59

深度学习——VGG与NiN网络

参考书：《动手学深度学习》一、使用块的网络（VGG）1.1.VGG块经典卷积

星石传说·2023-10-19 18:40

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理网格状数据（比如图像和视频）的深度学习模型。

小手の冰凉·2023-10-19 11:53

一些经典的神经网络（第17天）

1.经典神经网络LeNetLeNet是早期成功的神经网络；先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转到到类别空间【通过在卷积层后加入激活函数，可以引入非线性、增加模型的表达能力、增强稀疏性和解决梯度消失等问题

你不困我困·2023-10-19 09:58

【深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识】

@深度学习基础知识深度学习基础知识（一）：卷积神经网络CNN基础知识卷积神经网络CNN基础知识0、目录1.CNN卷积神经网络的特点2.卷积操作基础知识2.1卷积操作的概念2.2卷积操作的种类2.3卷积操作后特征图谱大小计算公式

CL_Meng77·2023-10-19 09:20

深度学习——批量规范化（Batch Normalization）

深度学习——批量规范化（BatchNormalization）文章目录前言一、训练深层网络二、批量规范化层2.1.全连接层2.2.卷积层2.3.预测过程中的批量规范化三、从零实现四、使用批量规范化层的LeNet

星石传说·2023-10-19 09:19

数字图像处理笔记--4

图像变换域增强：二维离散傅里叶变换通带滤波同态滤波一.离散傅里叶变换定义二.离散傅里叶变换性质1.线性2.周期性3.对称性4.平移特性5.可分离性6.旋转特性：图像在空域旋转（）角，其频谱在频域旋转（）角7.卷积定理

halooy·2023-10-19 07:03

AI项目十七：ResNet50训练部署教程

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特

殷忆枫·2023-10-19 05:47

2022-04-08 多参数乳腺MRI中对比增强病变分类的放射学与卷积神经网络分析

目的：比较放射组学分析（RA）和卷积神经网络（CNN）对放射科医师在多参数乳腺MRI中将造影剂增强病变分类为良性或恶性的诊断性能。

火石桥站站·2023-10-19 04:21

python代码问题总结

4.Pytorch中contiguous()函数理解5.3x3xc卷积的每个通道的九个参数一样吗？6.nn.conv1d？7.PyTorch的nn

Studying_swz·2023-10-19 02:42

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它提供了一种高度灵活的方式来构建和训练各种深度学习模型，包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等。

Roc-xb·2023-10-19 02:26

upconv上卷积是什么？ monodepth源码阅读

可见，使用了上采样其中的resize_nearest_neighbor目的是：使用最近邻插值调整images为size.。定义如下：tf.image.resize_nearest_neighbor(images,size,align_corners=False,name=None)size是二元组，就像：[h*ratio,w*ratio]参考：TensorFlow函数:tf.image.resiz

非正经研究生·2023-10-19 02:55

棋盘效应(Checkerboard Artifacts)

定义：棋盘效应是由于反卷积的“不均匀重叠”（Unevenoverlap）的结果。

JNingWei·2023-10-19 02:53

上采样相关技术

一、参考资料上采样和上卷积的区别怎样通俗易懂地解释反卷积？

花花少年·2023-10-19 02:23

【论文笔记】Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

GWN使用堆叠的1D卷积分结构，来使接受域不断扩大，从而使得模型可以处理

lokol.·2023-10-19 00:10

论文笔记《Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling》

本文解决方法：提出自适应邻接矩阵，并通过节点嵌入学习它堆叠空洞1D卷积，感受野随着堆叠层数增加而指数级增加，进而捕获长程关系1.Introduction时空图

mintminty·2023-10-19 00:33

【Note】CNN与现代卷积神经网络part3（附PyTorch代码）

文章目录2现代卷积神经网络2.1批量规范化2.1.1训练深层网络2.1.2批量规范化层2.1.2.1全连接层2.1.2.2卷积层2.1.2.3预测过程中的批量规范化2.1.3从零实现2.1.4使用批量规范化层的

猛码Memmat·2023-10-18 23:19

【Note】CNN与现代卷积神经网络part2（附Pytorch代码）

文章目录1.4多输入多输出通道1.4.1多输入通道1.4.2多输出通道1.4.31×1卷积层1.4.4Summary1.5汇聚层1.5.1最大汇聚层和平均汇聚层1.5.2填充和步幅1.5.3多个通道1.5.4Summary1.6

猛码Memmat·2023-10-18 23:49

【Note】CNN与现代卷积神经网络part4（附PyTorch代码）

文章目录2.2残差网络（ResNet）2.2.1函数类2.2.2残差块2.2.3ResNet模型2.2.4训练模型2.2.5Summary本《CNN与现代卷积神经网络》Note系列会共分为4个part，

猛码Memmat·2023-10-18 23:47

YOLOv5算法改进（5）— 主干网络介绍（EfficientNetv2、Swin Transformer和PP-LCNet）

主干网络通常指的是深度学习中的主干模型，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。在训练过程中，主干网络的参数会被不断优化以提高模型的准确性。

小哥谈·2023-10-18 20:28

酸梅硬糖

----李飞飞如果说过大话就绝对不会食言卷积、循环、拟合、训练一帧一帧实现在白纸上推演在迭代里蜕变情感、知识、科技都变得速朽无法喘息的诉求不久以后一个不留渡口四处游荡的无趣灵魂浑身是油无处安放的焦虑迷茫请你们住口也许你只听到上一秒我的荒谬无稽我的脏话却看不到我字里行间的济慈

梁简呼·2023-10-18 17:44

[ConvNet]卷积神经网络概念解析

在初步接触了深度学习以后，我们把目光投向对于一些图像的识别。其实在d2l这本书中，我们接触过用深度神经网络去识别一个图像，并且对其进行一个分类操作，核心原理是将图像展开成一维tensor，然后作为特征进行检测。其实理论是这个思路和方式都没有问题，怀就坏在这个图片的大小可能是不固定的，如果是288×288×3的图片，展开成张量然后拿去训练，那么特征值的数目就会很恐怖，对构建神经网络产生了一个巨大的开

ViceMusic5·2023-10-18 17:21

单图像超分辨率的多尺度残差分层密集（Multi-Scale Residual Hierarchical DenseNetworks for Single Image Super-Resolution）

随着深度卷积神经网络的发展，基于CNN的单图像超分辨率方法大大提高了生成的高分辨率图像的质量。但是，图像超分辨率很难充分利用低分辨率图像中像素之间的关系。

一壶浊酒..·2023-10-18 15:46

AAAI2021 | 大运动VSR中的对偶子网与多阶通信上采样方案

所提出的基于三维卷积

WangsyUQ·2023-10-18 15:13

超分之TDAN

这篇文章是视频超分(VSR)中flow-free的代表作，不同于VESPCN中采用flow-based，即光流估计方法来对齐相邻帧的做法，本文作者推出的TDAN采用隐式的运动补偿机制，利用可变形卷积重建出非参考帧

Ton10·2023-10-18 15:12

卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习计算机竞赛

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S2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3.4

Mr.D学长·2023-10-18 15:25

2019-02-21 卷积模块

该文章参考：https://mp.weixin.qq.com/s/Ox8IeC_K-3teYlmq4I6TCA瓶颈模块作用：减少卷积的参数实现：使用成本较低的1x1卷积以特定速率r来降低通道数量，从而使后续的

慢慢喜欢学习·2023-10-18 15:27

43TensorFlow 2 深度学习入门与实践--TensorFlow 2 深度神经网络

简单来讲，VGG采用了卷积神经

Jachin111·2023-10-18 14:12

pytorch代码实现之动态蛇形卷积模块DySnakeConv

动态蛇形卷积模块DySnakeConv血管、道路等拓扑管状结构的精确分割在各个领域都至关重要，确保下游任务的准确性和效率。然而，许多因素使任务变得复杂，包括薄的局部结构和可变的全局形态。

我悟了-·2023-10-18 12:34

深度学习 | CNN卷积核与通道

10.1、单通道卷积以单通道卷积为例，输入为（1,5,5），分别表示1个通道，宽为5，高为5。假设卷积核大小为3x3，padding=0，stride=1。

西皮呦·2023-10-18 12:07

分类预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆网络数据分类预测

分类预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆网络数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆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·2023-10-18 09:38

Learning Deep Convolutional Networks for Demosaicing

Abstract本文对应用卷积神经网络（CNN）解决去马赛克问题进行了全面的研究。该论文提出了两种CNN模型，它们可以学习马赛克样本和具有完整信息的原始图像块之间的端到端映射。

Adagrad·2023-10-18 09:56

CUDA学习笔记3——图像卷积实现

include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include#include#include#include#defineBLOCK_SIZE1//图像卷积

阿卡蒂奥·2023-10-18 08:57

Deep Learning（15-草履虫）

卷积神经网络CNNCNN的应用什么是卷积（特征提取）CNN通过“局部连接”和“参数共享”可以更高效地完成图像识别任务局部连接：每个神经元不再和上一层的所有神经元连接，而只和上一层相邻的局部区域内的神经元连接

怎么全是重名·2023-10-18 07:42

【量化】量化原理浅析

可通过以下方式实现：针对网络结构本身进行改进，常用的3x3的卷积的叠加代替大卷积；average-pooling代替full-connectionlayers；MobileNets中使用的depth-wiseconvolution

magic_ll·2023-10-18 07:40

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)文章目录前言一、学习表征二、AlexNet实现2.1.模型设计2.2.激活函数2.3.容量控制与预处理2.4.训练模型总结前言在前面学习了卷积神经网络的基本原理

星石传说·2023-10-18 07:35

深度学习——含并行连接的网络（GoogLeNet）

该论文中的一个观点是：有时使用不同大小的卷积核组合是有利的。参考书：《动手学深度学习》一、Inception块在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块

星石传说·2023-10-18 07:35

CV Code | 本周新出计算机视觉开源代码汇总（南理SGE 和Intel的实时动作识别很吸引人）...

空域组增强（SGE），改进卷积网络中语义特征学习，出自南京理工大学。SGE可以显著改进图像分类任务的性能，在基于ResNet50为

我爱计算机视觉·2023-10-18 07:38

机器学习，神经网络中，自注意力跟卷积神经网络之间有什么样的差异或者关联?

如图6.38b所示，在做卷积神经网络的时候，卷积神经网络会“画”出一个感受野（receptivefield），每一个滤波器（filter），每一个神经元，只考虑感受野范围里面的信息。所以如果我们

liuyouzhang·2023-10-18 06:33

基于keras搭建CNN网络实现水质图像检测

视频讲解：基于卷积CNN、MLP、SVM的水质检测图像分类_哔哩哔哩_bilibili数据展示：完整代码：#加载函数库importnumpyasnpimportpandasaspdfromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportosimportitertools

程序员奇奇·2023-10-18 02:08

图片结构上的平移不变性以及”池化“操作的部分作用

以图像分类任务为例，如果我们有一张包含一只猫的图像，无论猫在图像中的位置如何变化（比如从左到右，或者从上到下），卷积神经网络的输出应该始终是“猫”这个类别。这就是平移不变性的体现。

李飞飞，·2023-10-18 01:24

Educoder/头歌JAVA实训——JAVA入门：变量与数据类型

陆小玖·2023-10-18 00:38

六.网络参数初始化

俗话说“万事开头难”，放在卷积神经网络训练中也是如此。

愿风去了·2023-10-18 00:16

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

matlab实现卷积神经网络CNN（一）——网络结构介绍

一、CNN介绍①基本背景卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）是具有局部连接、权重共享等特性的深层前馈神经网络，最早主要是用来处理图像信息。

Monodwj·2023-10-17 19:01

matlab实现卷积神经网络CNN（二）——代码实现与解析

基于上一篇文章对于CNN网络结构的整理，我们将用matlab实现一维数据的CNN网络单\多输入和单\多输出。文中字母含义详情可见上一篇文章。一、加载数据与数据集划分clc;clear;closeall;data=load('data.csv')';%总数据label=load('label.csv')';%总标签[train_x,train_y,test_x,test_y,val_x,val_y]