时空图卷积

【深度视觉】第二章：卷积网络的数据

四、卷积网络的数据上个系列我们详细讲解了pytorch框架下的全连接层神经网络DNN。本系列我们开始讲卷积神经网络CNN,ConvolutionalNeuralNetworks。
宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第三章：卷积网络诞生前：卷积、边缘、纹理、图像分类等

五、卷积网络诞生前：卷积、边缘、纹理、图像分类、卷积核的设计等前面第一章里面，已经讲过一点机器视觉的诞生史，但那都太久远，我觉得非常有必要把近期视觉发展的研究成果，也聊清楚，这对深入理解卷积网络是如何工作的非常有意义
宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第五章：卷积网络的重要概念及花式卷积

七、卷积网络的重要概念及花式卷积操作本部分是重点讲一些卷积层的特点、相关概念、以及一些花式的卷积操作方法。属于查漏补缺，或者是点对点的补充吧。
宝贝儿好·2024-01-22 22:29

【深度视觉】第四章：卷积神经网络架构

六、卷积神经网络架构前面给大家也详细展示了DNN的图像分类过程，一个最直观的感受就是图像数据太大，要设置巨量的神经元个数，算力根本就无法匹配，所以DNN只适合少量的数据，比如我们已经把图像数据卷积操作到变成
宝贝儿好·2024-01-22 22:26

【学习】FPN特征金字塔

FeaturePyramidNetworksforObjectDetection（CVPR2016)参考blog：https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122627966参考视频讲解：添加链接描述卷积网络中
超好的小白·2024-01-22 21:01

【算法小记】深度学习——循环神经网络相关原理与RNN、LSTM算法的使用

卷积神经网络在图像领域取得了良好的效果，卷积核凭借优秀的特征提取能力通过深层的卷积操作可是实现对矩形张量的复杂计算处理。
絮沫·2024-01-22 20:24

机器学习大作业——基于DEAP数据集的脑电信号识别（DNN+CNN）

目录一、实验目的二、实验原理介绍2.1数据集描述2.2深度神经网络2.2.1关于DNN2.2.2网络模型代码实现2.3卷积神经网络2.3.1关于CNN2.3.2网络模型代码实现三、模型训练与测试3.1数据预处理
长安er·2024-01-22 20:22

语音情感识别基本原理及应用场景-python（课设报告）

目录摘要一语音情感识别的基本原理语音信号的特征提取情感状态的分类和识别积极情感消极情感中性情感语音情感识别的算法和模型卷积神经网络（CNN）长短期记忆网络（LSTM）决策树（DecisionTree）支持向量机
励志吃菊猫的咸鱼·2024-01-22 17:25

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用

IDCNN（迭代扩张卷积神经网络）在NLP-NER任务中的应用IDCNN（IteratedDilatedConvolutionalNeuralNetwork）是一种特别设计的卷积神经网络（CNN），用于处理自然语言处理
sagima_sdu·2024-01-22 16:16

处理器流水线——时空图作图原理

目录一、基础知识1、每个阶段的含义2、为何要产生阻塞3、何时才能产生阻塞4、产生阻塞的条件5、产生阻塞的流程以及后续情况6、特殊情况二、具体问题分析一、基础知识1、每个阶段的含义2、为何要产生阻塞上一条需要写寄存器指令的目的寄存器与当前指令的源寄存器相同，使得当前指令需要用到上一条指令的结果，若顺序执行，由于上一条指令还未写入寄存器，使得本条指令源寄存器中的数据不是正确的，那么EX阶段得到的结果也
Yorelee.·2024-01-22 16:30

AIGC实战——像素卷积神经网络(PixelCNN)

AIGC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.训练PixelCNN3.PixelCNN分析4.使用混合分布改进PixelCNN小结系列链接0.前言像素卷积神经网络
盼小辉丶·2024-01-22 15:47

神经网络（一）

神经网络1.神经网络基础2.浅层神经网络分析3.卷积神经网络4.卷积神经网络MNIST数字图片识别1.神经网络基础神经网络：想让计算机模拟大脑处理信息的过程。
Daily_Note·2024-01-22 15:42

华南理工大学数字信号处理实验实验二源码（薛y老师）

▪用FFT实现有限长（或无限长）序列的线性卷积▪熟悉使用MATLAB产生零极点分布图，部分分式展开。源码及实验效果：matlab的.m文件和整理好的word都放在下面这个
程序源_hytz·2024-01-22 13:02

opencv009 滤波器01（卷积）

图像卷积操作（convolution），或称为核操作（kernel），是进行图像处理的一种常用手段，图像卷积操作的目的是利用像素点和其邻域像素之前的空间关系，通过加权求和的操作，实现模糊（blurring
yf743909·2024-01-22 10:04

自然语言推断：使用注意力

这使得模型没有循环层或卷积层，在SNLI数据集上以更少的参数实现了当时的最佳结果。本节将描述并实现这种基于注意力的自然语言推断方法（使用MLP），如下图中所述。
白云如幻·2024-01-22 09:33

机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21

论文模型2.1问题描述2.2论文模型2.2.1时间感知离散图结构估计（Time-awareDiscreteGraphStructureEstimationModule，TADGModule）2.2.2时间卷积模块
Slender2001·2024-01-22 09:40

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
机器学习之心·2024-01-22 08:13

HNU-数据挖掘-实验3-图深度学习

数据挖掘课程实验实验3图深度学习计科210X甘晴void202108010XXX文章目录数据挖掘课程实验实验3图深度学习实验背景实验要求数据集解析实验内容（0）基础知识：基于图的深度学习方法浅识：图卷积网络
甘晴void·2024-01-22 06:36

时空组专辑数据库文献详解 | ZESTA：斑马鱼胚胎发育时空图谱

深圳华大生命科学研究院联合华中农业大学等团队，利用华大自主研发的Stereo-seq时空组学技术，结合多切片策略，在单细胞分辨率水平上，对斑马鱼受精后24h（hpf,hourpost-fertilization）以内6个关键时间点（3.3、5.25、10、12、18、24hpf）的胚胎进行研究。研究人员首次绘制了斑马鱼胚胎早期发育的时空转录组图谱，构建了在组织空间维度上的发育轨迹。此研究能够直观地
尐尐呅·2024-01-22 03:46

80、评估优化前后的性能差距

本节来评估一下利用avx2优化卷积乘法之后的效果，评价标准为之前介绍的两个指标：吞吐和延时：小报童对比性能时，在相同的环境下(环境配置可以参考：小报童)进行，首先在1st_origin目录下执行下面两条语句
董董灿是个攻城狮·2024-01-22 01:14

79、avx2 向量指令集优化卷积运算

因为我们实战中用到的resnet50神经网络中，卷积运算在整个模型中的比例占据是相当高，而卷积运算的核心计算就是乘累加计算。
董董灿是个攻城狮·2024-01-22 01:44

YOLOv8改进 | Conv篇 | 在线重参数化卷积OREPA助力二次创新（提高推理速度 + FPS）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是一种重参数化的卷积模块OREPA，这种重参数化模块非常适合用于二次创新，我们可以将其替换网络中的其它卷积模块可以不影响推理速度的同时让模型学习到更多的特征。
Snu77·2024-01-21 21:59

计算机图像处理之空域滤波增强（图像平滑+图像锐化）

文章目录空间滤波基础模板卷积计算二维离散卷积图像平滑加权平均模板操作注意并行处理特点串行处理特点中值滤波法多图像平均法图像锐化一阶微分和二阶微分的区别图像细节的灰度变化特性图像细节的灰度变化微分特性拉普拉斯锐化锐化模板设计特点空域图像线性滤波技术综合实例常见的梯度算子例题后期处理水平浮雕效果水平边缘的提取效果几种一阶锐化方法的效果比较非锐化滤波高频增强滤波
空LA·2024-01-21 20:26

干货|（DL~2)一看就懂的卷积神经网络

文章来自：https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io作者：LeonardoAraujodosSantos作者：石文华编辑：陈人和imageimage前言卷积神经网络由很多层组成
城市中迷途小书童·2024-01-21 15:37

Transformer｜1.4 CNN遇到的问题与窘境

而CNN在多层卷积后才有这个机会。（比如最开始是3x3的卷积，下
晓源Galois·2024-01-21 13:49

语音分离论文：Conv-TasNet：Surpassing Ideal Time–Frequency Magnitude Masking for Speech Separation

语音分离论文之：Conv-TasNet:SurpassingIdealTime–FrequencyMagnitudeMaskingforSpeechSeparation目录Conv-TasNet模型深度可分离卷积
maplesea7·2024-01-21 13:29

基于VGG16的猫狗分类实战

1使用卷积神经网络识别猫和狗数据集1.1理论基础1.1.1VGG架构VGG16是由KarenSimonyan和AndrewZisserman于2014年在论文“VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGESCALEIMAGERECOGNITION
芝芝士Clim·2024-01-21 11:34

信号处理专题设计-基于边缘检测的数字图像分类识别

目录一、实验目的二、实验要求三、实验原理1.卷积神经网络（CNN）模型2.边缘检测3.形态学操作4.鲁棒性四、实验过程1.数据预处理2.网络的构建3.模型的训练4.边缘检测和形态学操作相关代码5.模型训练结果
长安er·2024-01-21 09:11

[全连接神经网络]Transformer代餐，用MLP构建图像处理网络

理论上MLP等价于1x1卷积，但实际上1x1卷积仅能结合通道信息而不能结合空间信息。根据结合的信息不同分为channel-mixingMLPs和token-mixingMLPs。
ViperL1·2024-01-21 09:55

卷积的运算过程及matlab实现

卷积是信号处理领域最为常见的运算，对于一个线性时不变系统而言，只要知道了系统的单位冲击响应，则可以由输入序列x[n]和单位冲击响应h[n]经卷积运算得到系统的输出。
nwsuaf_huasir·2024-01-21 08:59

如何学习计算机视觉

同时，你还可以学习一些常用的计算机视觉技术，如深度学习、卷积神经网络等。实践项目：
人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:12

深度学习(4)--Keras实战

(2).支持卷积网络和循环网络，以及两者的组合。(3).在CPU和GPU上无缝运行。1.2.Keras的安装在cmd中输入下述
GodFishhh·2024-01-21 07:49

深度学习入门——卷积神经网络CNN基本原理+实战

CNN基本结构卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是深度学习技术中最基础的网络结构，模拟人脑工作，具备强大的特征学习能力。
AI小白龙*·2024-01-21 07:18

Python中的卷积神经网络（CNN）入门

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类特别适用于处理图像数据的深度学习模型。
AI小白龙*·2024-01-21 07:48

【遥感数字图像处理（朱文泉）】第三章 空间域处理方法

遥感数字图像处理空间域处理方法31空间域处理方法概述一、空间域与变换域二、常见数字图像空间域处理方法32数值运算：单波段点运算一、线性点运算二、分段线性点运算三、非线性点运算33数值运算：单波段邻域运算一、邻域窗口二、卷积运算三
甜子yu·2024-01-21 07:45

卷积神经网络教程 (CNN) – 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器

在这篇博客中，让我们讨论什么是卷积神经网络(CNN)以及卷积神经网络背后的架构——旨在解决图像识别系统和分类问题。卷积神经网络在图像和视频识别、推荐系统和自然语言处理方面有着广泛的应用。
AAI机器之心·2024-01-21 07:08

去噪深度卷积网络实战扩展（四）——U-net网络实战讲解

各位同学，继上节课给大家介绍了深度学习去噪一款优秀的神经网络——DnCNN之后，再给大家带来另一款性能优异的神经网络U-net。U-net的特点是包含压缩路径和扩展路径的对称U形结构，U-net在一定程度上影响了后面若干个分割网络的设计，该网络的名字也是取自其U形形状。U-Net的一篇经典论文是《U-Net:ConvolutionalNetworksforBiomedicalImageSegmen
科技州与数据州·2024-01-21 06:44

大创项目推荐 深度学习花卉识别 - python 机器视觉 opencv

文章目录0前言1项目背景2花卉识别的基本原理3算法实现3.1预处理3.2特征提取和选择3.3分类器设计和决策3.4卷积神经网络基本原理4算法实现4.1花卉图像数据4.2模块组成5项目执行结果6最后0前言优质竞赛项目系列
laafeer·2024-01-21 05:30

【学习笔记】CNN构建卷积神经网络笔记

CNN构建卷积神经网络笔记文章目录CNN构建卷积神经网络笔记pytorch的类DataLoaderDataLoader简介DataLoader如何遍历Sequential构建卷积神经网络的类计算准确率训练过程利用
永不言弃h·2024-01-21 05:24

CNN感受野

在卷积神经网络中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小，被称为感受野。通俗的解释是，输出featuremap上的一个单元对应输入层上的区域大小。
mango1698·2024-01-21 04:08

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-11)

2019-nCoV的传输潜力;超越R0：预测流行病时接触跟踪的重要性;非关联几何框架下的复杂网络;通过深度Q学习快速检测最大公共子图;通用设施集中式动态匹配市场的渐近最优控制;目标隐私保护的社会网络;线超图卷积网络
ComplexLY·2024-01-21 04:50

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:05

SCI一区级 | Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现EVO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention能量谷优化算法优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab
机器学习之心·2024-01-21 03:35

多输入多输出 | Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测

多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测目录多输入多输出|Matlab实现SSA-CNN麻雀算法优化卷积神经网络多输入多输出预测预测效果基本介绍模型背景程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2024-01-21 03:34

周报第十八周

周报第十八周学习时间入门第十八周：2023.9.4-2023.9.10本周进度1.阅读了一篇关于单细胞解卷积的论文《scMD-celltypedeconvolutionusingsingle-cellDNAmethylationreferences
Twenrr·2024-01-20 22:48

十八周周报

3Dreconstructionofhumanbodiesfromsingle-viewandmulti-viewimages:Asystematicreview简介研究方法搜索策略选择标准搜索结果三维重建方法单个视图中使用的技术基于参数化人体模型的回归基于非参数人体模型的回归多个视图中使用的技术基于参数回归的模型多视图卷积神经网络非参数回归模型数据集讨论结论和展望总结
Joy_moon·2024-01-20 22:17

多通道卷积计算理解

多通道卷积计算对于单通道图像，若利用10个卷积核进行卷积计算，可以得到10个特征图；若输入为多通道图像，则输出特征图的个数依然是卷积核的个数（10个）。
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

分组卷积

(in_channel),Conv2d(in_channel,depth,(3,3),(1,1),1,bias=False,groups=groups),PReLU(depth),Pytorch的分组卷积新
AI视觉网奇·2024-01-20 16:48

3*3卷积+1*3卷积+3*1卷积=白给的精度提升

ICCV2019:通过非对称卷积块增强CNN的核骨架下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「ACNet:StrengtheningtheKernelSkeletonsforPowerfulCNNviaAsymmetricConvolutionBlocks
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

卷积层计算量(FLOPS)和参数量的计算

1.卷积参数量的计算，若卷积层的输入featuremap的维度为Cin×Hin×Win,卷积核的大小为K1×K2,padding=P1×P2,stride=S1×S2,卷积核(filter)的数量为Cout
AI视觉网奇·2024-01-20 16:18
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