扩张卷积

Unet源码实现（pytorch）

U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。

wyn20001128·2025-07-21 08:09

深度学习模块实践手册（第十二期）

传统卷积神经网络在生成特征图时存在大量冗余计算，Ghost模块通过将特征图生成过程分解为两个步骤，有效减少了计算复杂度，特别适合移动端和嵌入式设备部署。2、机制Ghost模块的机

加油吧zkf·2025-07-21 08:38

DETR革命：目标检测的Transformer时代

在深度学习目标检测发展史上，2014~2019年几乎被基于卷积神经网络（CNN）的检测器统治：两阶段：FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段：YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大

加油吧zkf·2025-07-21 08:08

神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）

1.训练MNIST模型importtorch#导入pytorch核心库importtorch.nnasnn#神经网络模块，如卷积层importtorch.optimasoptim#优化器fromtorchvisionimportdatasets

霖12·2025-07-21 05:45

生成式人工智能实战 | 像素卷积神经网络（PixelCNN）

生成式人工智能实战|像素卷积神经网络0.前言1.PixelCNN工作原理1.1掩码卷积层1.2残差块2.PixelCNN分析3.使用混合分布改进PixelCNN3.1模型构建3.2模型训练0.前言像素卷积神经网络

盼小辉丶·2025-07-20 23:59

TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现

TensorFlow深度学习实战——DCGAN详解与实现0.前言1.DCGAN架构2.构建DCGAN生成手写数字图像2.1生成器与判别器架构2.2构建DCGAN相关链接0.前言深度卷积生成对抗网络(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetwork

盼小辉丶·2025-07-20 23:59

基于densenet网络创新的肺癌识别研究

获取项目源码点击文末名片摘要本项目针对肺癌CT图像识别等医学影像分析场景，基于DenseNet网络进行创新性改进，综合引入多尺度卷积、深度可分离卷积、注意力机制以及空间金字塔池化（SPP）等模块，以期提升对不同大小的肺结节及关键病理特征的识别能力

深度学习乐园·2025-07-20 19:32

基于cnn和resnet和mobilenet对比实现驾驶员分心检测

演示效果及获取项目源码点击文末名片本项目旨在通过深度学习技术，结合卷积神经网络（CNN）模型、ResNet模型和MobileNet模型，实现对驾驶员分心行为的自动检测。

深度学习乐园·2025-07-20 19:02

乐买买app|抖音返佣来了,快来加入乐买买实现抖音下单分佣

抖音无疑野心蓬勃，想在电商这条路大刀阔斧的进行扩张！其中是需要更多人参与进来社交分销，那么抖客就是在这种背景下诞生的！至于我为何转到氧惠呢？当然是氧惠APP佣金更高，模式

氧惠全网优惠·2025-07-20 15:09

基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发

matlab科研助手·2025-07-20 10:58

文艺复兴：一场文化、社会与思想的深刻变革——基于多维度证据的综合研究

第一章：文艺复兴的核心驱动力——人文主义的崛起与挑战****1.1人文主义的思想内核：以人为本、复兴古典****1.2教育领域的革命：人文主义对经院哲学的直接挑战****1.3人文主义的复杂面：作为殖民扩张的潜在思想动力

喝醉酒的小白·2025-07-20 02:06

卷积神经网络-数据增强

文章目录一、概述二、数据增强的类别1.裁剪2.翻转和旋转3.随机遮挡4.图像变换5.对transforms的选择操作，使数据增强更灵活三、应用场景四、总结一、概述数据增强（也叫数据扩增）的目的是为了扩充数据和提升模型的泛化能力。有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms

红米煮粥·2025-07-20 00:44

深度学习——CNN（3）

采用dropout防止过拟合基于AlexNet进行微调，诞生了ZF-netCNN-GoogleNetGoogLeNet借鉴了NIN的特性，在原先的卷积过程中附加了11的卷积核加上ReLU激活。

飘涯·2025-07-19 14:23

SmartX 用户建云实践｜明日控股：构建基于超融合架构的企业云平台，逐步推进数字化转型

面对业务扩张与产业协同的双重挑战，明日控股自2018年全面启动“数字化、金融化、国际化”三化战略，并将“数字化”置于最核心的位置。

·2025-07-19 12:50

消息中间件巡检

写入耗时是否有压力2、检查brokerbusy的数量与频率3、主题发送TPS、发送错误率巡检4、从节点消费情况检查5、集群各broker消息流转情况巡检二、Kafka巡检1、检查是否有分区发生ISR频繁扩张收缩

搬砖小常·2025-07-12 17:57

matlab卷积矩阵绝对值,MATLAB矩阵分析和计算

MATLAB矩阵分析和计算编辑锁定讨论上传视频本词条缺少概述图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来编辑吧！《MATLAB矩阵分析和计算》是清华大学出版社出版的一本图书。[1]书名MATLAB矩阵分析和计算作者杜树春出版社清华大学出版社出版时间2019年6月1日定价59元ISBN9787302524816印次1-1印刷日期2019.04.23MATLAB矩阵分析和计算图书内容编辑本书侧重

weixin_39928736·2025-07-12 16:52

盲超分的核心概念

一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作

小冷爱读书·2025-07-12 16:48

深度学习图像分类数据集—桃子识别分类

该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。

AI街潜水的八角·2025-07-12 12:24

如何使用Python实现交通工具识别

Python实现交通工具识别文章目录技术架构功能流程识别逻辑用户界面增强特性依赖项主要类别内容展示该系统是一个基于深度学习的交通工具识别工具，具备以下核心功能与特点：技术架构使用预训练的ResNet50卷积神经网络模型

·2025-07-12 02:41

CNN 猫狗识别：从理论到实战的深度解析

在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）凭借其强大的特征提取和模式识别能力，成为图像分类任务的主流技术。

爱熬夜的小古·2025-07-12 00:29

Python 生态发展之路

目录#Python是如何炼成的##生态系统持续扩张##Python开发的开源社区运作#更加广义的Python社区#广泛应用##Web开发、数据科学##不得不提的人工智能#支持Python成长的商业公司#

仓颉编程语言·2025-07-11 18:18

安防监控漏报频发？陌讯实时检测算法实测召回率98%

二、技术解析：陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性：动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积（DeformableConv），公式表示为：y(p)=

2501_92487721·2025-07-11 16:39

【零基础学AI】第31讲：目标检测 - YOLO算法

进行物体检测构建一个简单的物体检测系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：opencv-python,numpy,matplotlib硬件要求：推荐使用GPU（非必须）前置知识基本Python编程能力了解卷积神经网络

1989·2025-07-11 13:18

万字长文详解YOLOv8 yaml 文件，结合模型输出的网络结构图分析Parameters /backbone/head以及三者的数学关联

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例之前写过一篇

YOLO大师·2025-07-11 05:55

【第三章:神经网络原理详解与Pytorch入门】02.深度学习框架PyTorch入门-(4)Pytorch实战

示例：自定义一个卷积神经网络（CNN）importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functional

IT古董·2025-07-11 05:50

YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲

模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性：边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化：深度可分离卷积

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:40

Transformer、BERT等模型原理与应用案例

与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul

程序猿全栈の董（董翔）·2025-07-11 03:10

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径）

感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7，为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作：新的bagoffreebies（有效的训练技巧，不会增加推理的计算量）有规划的重参数化模型（不同边缘设备架构，不同的重参数化方法）新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv

Jiangnan_Cai·2025-07-10 11:55

ResNet：深度卷积神经网络的里程碑

一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。

心想事“程”·2025-07-10 10:18

视觉算法之卷积神经网络

定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。

清风AI·2025-07-10 10:17

卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet

本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器

t0_54manong·2025-07-10 10:47

开源人工神经网络库（OpenANN）

OpenArtificialNeuralNetworkLibrary）是一个开源的人工神经网络库，基于C++编写，依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算，使用CMake进行项目构建，支持多种神经网络架构，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等

deepdata_cn·2025-07-10 08:33

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续）

目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础

林聪木·2025-07-10 07:58

【深度学习】【入门】Linear和flatten

在经过卷积、池化等层提取出数据的局部特征后，Linear层能够将这些分散的局部特征进行整合，

学习中的阿陈·2025-07-09 18:34

MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建

该代码使用三层卷积神经网络，进行图像的超分辨率重建，效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN

leo__520·2025-07-09 13:32

YOLOv11 | SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv

YOLOv11|SAConv与C3k2融合架构技术详解，替换传统下采样Conv1.核心创新与技术价值1.1突破性设计理念本文提出的SAConv（SwitchableAtrousConvolution）可切换空洞卷积结合

wei子·2025-07-09 10:39

护照阅读器在医疗行业的应用

护照阅读器在医疗旅游中的革新应用跨境医疗旅游作为全球增长最快的健康产业分支之一，正经历着前所未有的扩张。据市场研究数据显示，全球医疗旅游产业规模预计在2025年达到惊人的1,250亿美元，年

2401_83623586·2025-07-09 03:18

从0开始学习计算机视觉--Day08--卷积神经网络

而卷积神经网络中，用卷积层代替了全连接层。不同的是，这里的输入不再需要降维，而是可以保留输入的空间结构，例如输入的是32×32×3的图片，在全连接层中是3072×1的向量，而卷积层里则保持不变。

·2025-07-09 01:12

视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用

p=42891原文出处：拓端数据部落公众号分析师：ZiqiYe视频讲解：多层感知机MLP与卷积神经网络CNN在服装图像识别中的应用作为数据科学领域的从业者，我们常面临这样的挑战：如何让机器真正“看懂”图像中的信息

·2025-07-08 23:51

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络

WangYan2022·2025-07-08 21:14

YOLOv11模型轻量化挑战的技术

嵌入式设备等）轻量化面临的挑战：精度与速度的权衡YOLOv11模型结构分析整体架构设计特点（如主干网络、特征融合模块等）参数量与计算量分布的关键瓶颈现有轻量化改进的局限性轻量化技术路线网络结构优化深度可分离卷积替代传统卷积注意力机制的高效嵌入设计冗余模块的剪枝与删除量化与压

黑客飓风·2025-07-08 18:27

Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例

目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法（POA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义

nantangyuxi·2025-07-08 16:14

Python打卡DAY36

细节解释：在__init__方法中，可以定义各种层，如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块，方便后续管理。impo

·2025-07-08 16:08

【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的卷积层

PyTorch深度学习总结第七章PyTorch中torch.nn模块的卷积层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、torch.nn模块1.模块的基本组成部分1.1层（Layers）1.2损失函数（LossFunctions

·2025-07-08 12:18

人工智能在医疗领域的应用：技术革新与未来展望

根据2025年多份研究报告及政策文件，全球AI医疗市场正以39.4%的年复合增长率高速扩张，预计到2025年，中国市场规模将达349亿元，全球规模则可能突破千亿美元18。

·2025-07-08 07:40

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南

TensorFlow图神经网络(GNN)入门指南关键词：TensorFlow、图神经网络、GNN、深度学习、图数据、节点嵌入、图卷积网络摘要：本文全面介绍如何使用TensorFlow实现图神经网络(GNN

AI天才研究院·2025-07-08 05:23

基于迁移学习的多视图卷积神经网络在乳腺超声自动分类中的应用

BREASTCANCERCLASSIFICATIONINAUTOMATEDBREASTULTRASOUNDUSINGMULTIVIEWCONVOLUTIONALNEURALNETWORKWITHTRANSFERLEARNINGYIWANG,*,1EUNJUNGCHOI,y,1YOUNHEECHOI,*HAOZHANG,*GONGYONGJIN,yandSEOK-BUMKO*TAGGEDEND*De

despacito,·2025-07-07 22:31

Python训练营打卡 Day50

网络结构：ResNet由多个残差块组成，每个残差块包含两个或三个卷积层，以及一个

·2025-07-07 22:58

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