灰度图卷积第22页

TSOA-CNN-LSTM-Attention凌日优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序,数据由Excel导入，直接运行

适用平台：Matlab2023版及以上凌日优化算法（TransitSearchOptimizationAlgorithm，TSOA）是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法，当一颗行星经过其恒星前方时，会导致恒星的亮度微弱地下降，这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TransitSearch，TS）。在凌日算法中，通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光，检查亮度的变化

预测及优化·2024-01-13 20:27

yolov5剪枝技术方案

本文讨论yolov5的剪枝方案：1、上篇文章实战梳理了基于BN层系数gamma剪枝（在一个卷积-BN-激活模块中，BN层可以实现通道的缩放）原理和实践流程，具体可参考上文；2、对于Bottleneck结构进行剪枝如果右边的参差很小

qq_41920323·2024-01-13 19:33

DiSparse: Disentangled Sparsification for Multitask Model Compression论文简读

在深度学习中，尤其是计算机视觉领域，卷积神经网络（CNN）由于其卓越的性能而被广泛应用，但随着模型规模的增大和参数数量的剧增，对于边缘设备等资源有限的应用场景，有效压缩模型以节省存储空间和提高计算效率变得至关重要

云雨、·2024-01-13 19:32

ZOA-PCNN-AT-SVM斑马优化并行卷积-支持向量机融合注意力机制的故障识别程序，特征可视化，实验多！图多！

适用平台：Matlab2023版本及以上本原创程序提出的ZOA-PCNN-AT-SVM故障识别模型还没有人写！在此基础上进一步对参考模型进行多重改进，程序注释清晰，干货满满，下面对文章和程序做简要介绍！①识别模型部分参考中文EI期刊《电力自动化设备》12月29号网络首发文献：《基于格拉姆角场与并行CNN的并网逆变器开关管健康诊断》；②优化模型部分参考知名SCI、EI期刊《IEEEAccess》20

预测及优化·2024-01-13 18:21

2、前馈和反馈神经网络

应用****3、RNN类型**三、GAN**1、结构****2、应用****3、GAN类型**四、FCN五、ResNet六、反向传播BP和BPTT神经网络分类1、前馈神经网络：全连接神经网络（DNN）、卷积神经网络

爱补鱼的猫猫·2024-01-13 17:02

普通卷积、转置卷积（transposed convolution)的原理及运算步骤的详细解释

1.首先声明一点，转置卷积不是卷积的逆运算，转置卷积也是一种卷积方式，作用是进行上采样！主要出现在分割和对抗神经网络模型中比较多。

Trouville01·2024-01-13 17:29

图像分割deeplab系列

DeepLabv1的两个创新点是空洞卷积（AtrosConvolution）和基于全连接条件随机场（FullyConnectedCRF）。Dee

TechMasterPlus·2024-01-13 17:21

深度学习学习笔记+知识点总结(4万字)

卷积卷积的反向传播过程CNN模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？池化（Pooling）池化层怎么接收后面传过来的损失？平均池化（averagepooling

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

SiamFC个人学习笔记

用于特征提取的φ\varphiφ代表backbone，用的是AlexNet，并且在SiamFC中，有个很大的特点：即没有在AlexNet中引入padding，这点很重要，因为这保证了网络的全卷积性，也即平移不变性

CHEN7_98·2024-01-13 13:12

ResNet个人学习笔记

看这篇即可上面涉及到了多通道卷积的参数数量计算，参考以下几篇即可：多通道卷积的参数数量计算CNN卷积核与通道讲解即，对于一次卷积操作或某一卷积层，会有输入特征图（多通道）作为该次卷积的输入，并输出

CHEN7_98·2024-01-13 13:41

MOOSE相关滤波跟踪算法（个人学习笔记）

MOOSE论文标题“VisualObjectTrackingusingAdaptiveCorrelationFilters”原文地址用滤波器对目标外观进行建模，并通过卷积操作来执行跟踪。

CHEN7_98·2024-01-13 13:40

深度学习入门之6--卷积神经网络1(理论讲解)

目录1、架构2、卷积层2.1、优点2.1.1、全连接存在的问题：2.1.2、卷积的优点：2.2、卷积运算2.3、填充2.4、步幅2.5、三维卷积运算2.6、结合方块思考2.7、批处理3、池化层3.1、计算方式

梦灯·2024-01-13 13:06

深度学习入门之6--卷积神经网络2(代码实现)

目录1、卷积层和池化层实现1.1、4维数组1.2、基于im2col的展开1.3、卷积层的实现1.4、池化层的是实现2、CNN实现2.1、目录结构如下：2.2、结果如下：2.3、代码实现：2.3.1simple_convnet.py2.3.2train_convnet3

梦灯·2024-01-13 13:06

RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上，本文得出了一些有效设计网络的实用指南。据此，提出了一种新的体系结构，称为ShuffleNetV2。综合消融实验证明，我们的模型在速度和精度方面是最先进的。论文地址：http

迪菲赫尔曼·2024-01-13 12:28

2024 1.6~1.12 周报

学习ppt和上周组会内容、卷积神经网络。三、完成情况1.数据训练的方式1.1迁移学习迁移学习是一种机器学习方法，把任务A训练出的模型作为初始模型，并使用它来改进新目标任务B的学习。

shengMio·2024-01-13 12:59

深度探析卷积神经网络（CNN）在图像视觉与自然语言处理领域的应用与优势

目录前言1CNN网络结构与工作原理1.1输入层1.2卷积层1.3最大池化层1.4全连接层2应用领域2.1图像视觉领域中CNN的应用2.2NLP领域中CNN的应用3CNN的限制与未来展望3.1CNN的挑战

cooldream2009·2024-01-13 10:24

OpenCV-22高斯滤波

高斯函数的一般形式：以（0，0）和（0，0，0）为中点：高斯滤波就是使用符合高斯分布的卷积核对图片进行卷积操作，所以高斯滤波的重点是

一道秘制的小菜·2024-01-13 10:23

学习笔记--神经网络与深度学习之卷积神经网络

目录1.卷积1.1一维卷积1.2卷积的作用1.3卷积扩展1.4二维卷积1.5互相关2.卷积神经网络2.1用卷积代替全连接2.2卷积层2.3汇聚层（池化层）2.4卷积网络结构3.其它卷积种类3.1空洞卷积

qssssss79·2024-01-13 10:20

DL04-卷积神经网络CNN图解[转]

来源：http://xilinx.eetrend.com/article/10827卷积神经网络CNN图解作者:SanjayChan[http://blog.csdn.net/chenzomi]0背景之前在网上搜索了好多好多关于

happyprince·2024-01-13 10:17

C++实现LeNet-5卷积神经网络

搞了好久好久，公式推导+网络设计就推了20多页草稿纸花了近10天程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻挺考验能力的，很庆幸我做出来了，这个是第二版，第一版也写了1k行，写完才发现，模型错了，只能全删掉重新写算是一次修行网络的设计，编代码时的各种考虑，debug记录，我不想整理了，有问题的直

一只狗20000402·2024-01-13 10:16

基于opencv的指针式仪表的识别与读数

灰度转换：使用cv2.cvtColor()函数将彩色图像转换为灰度图像。这是因为灰度图像只有一个通道，便于后续的处理。平滑滤波：为了去除噪声，可以使用中值滤波或高斯滤波。

阿利同学·2024-01-13 10:15

【FINN-R】论文笔记-3.2layers

AnEnd-to-EndDeep-LearningFrameworkforFastExplorationofQuantizedNeuralNetworks的3.2小节笔记，主要阅读目的是了解PE和SIMD的概念、神经网络各层的结构、P和Q参数的定义3.2层构成典型卷积层的主要元素是矩阵矢量阈值单元

Leonie_·2024-01-13 10:15

深度卷积神经网络

目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性：怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的，如果是线性模型就是做内积。(3)凸优化问题(4)漂亮的定理丢弃法的作用就是因为模型太大了，使用它来对模型做正则。Relu相比于sigmoid梯度确实更大，Maxpooling使用的是最大值，因此输出的值比较大，梯度就比较大，训练就更加容易。输入是224*224，

sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

神经网络压缩（Neural Network Compression）

主要参考：知乎：神经网络压缩综述1.更精细的模型MobileNets借鉴factorizedconvolution的思想，将普通卷积操作分成两部分ShuffleNet基于MobileNet的group思想

香槟酒气满天飞·2024-01-13 06:09

YOLOv5改进系列（25）——添加LSKNet注意力机制（大选择性卷积核的领域首次探索）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制YOLOv5改进系

路人贾'ω'·2024-01-13 05:19

Halcon实例：提取图像的纹理特征

Halcon实例：提取图像的纹理特征举例说明，输入的是一幅灰度图像，分别选取其中两个矩形区域的灰度图像，分析其灰度变化。

electrical1024·2024-01-13 02:21

Halcon经典的边缘检测算子Sobel/Laplace/Canny

它是一阶导数的边缘检测算子，使用卷积核对图像中的每个像素点做卷积和运算，然后采用合适的阈值提取边缘。Soble算子有两个

electrical1024·2024-01-13 02:49

AI疯狂进阶——感受野篇

在卷积神经网络中，感受野是卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。神经元感受野之外的图像内容并不会对该神经元的值

AI疯狂进阶·2024-01-13 01:14

完整的模型验证套路

/Yennefer_of_Vengerberg.jpg"image=Image.open(img_path)print(image)转换成灰度图（可选）image=image.convert('L')image.show

Cupid_BB·2024-01-13 00:18

pytorch学习笔记（七）

stride默认值就是核的大小dilation在卷积dialation设置之后每一个会和另外的差一个，空洞卷积ceilfloor模式（天花板、地板）floor就是向下取整。

満湫·2024-01-12 23:13

69、python - 利用向量内积来优化卷积运算

上一节介绍了利用python实现的原始卷积版本性能很差的原因，不知道各位同学有尝试的么？这一节介绍下如何对卷积的乘累加进行一次优化：我们利用np.dot来进行优化。

董董灿是个攻城狮·2024-01-12 23:05

深度学习代码源码项目90个分享

demo仓库和视频演示：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet

z5645654·2024-01-12 21:05

基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理

个人梳理目录基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理写在前面摘要1引言2新能源功率预测方法概述2.1人工智能技术预测新能源功率的理论基础2.2机器学习和深度学习模型方法2.2.1人工神经网络(ANN)2.2.2卷积神经网络

lalalaO°C_m·2024-01-12 19:20

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用

Pytorch基础：nn模块与网络创建——卷积模块的使用1.卷积模块2.nn.Conv2d3.特征图的输入和输出尺寸的关系表4.卷积后输出特征图维度和输入相同1.卷积模块卷积是卷积神经网络中最常用的操作之一

MechMaster·2024-01-12 19:44

R-C3D论文详解

RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection代码地址（论文提供地址）：http://ai.bu.edu/r-c3d/该论文借鉴图像物体检测中的Faster-RCNN的思想，文章采用3D卷积来获取视频的时序信息

ce0b74704937·2024-01-12 19:57

李宏毅深度学习——卷积神经网络

卷积神经网络CNNCNN在图像处理中的应用图像分类：input：像素矩阵output：输出类别的向量大部分pattern比整张图片要小CNN的架构Convolution卷积计算：将卷积核与像素矩阵进行内积计算

migugu·2024-01-12 17:19

130基于MATLAB并结合IBD算法的盲迭代反卷积法进行图像复原

基于MATLAB并结合IBD算法的盲迭代反卷积法进行图像复原,输出复原前后图像，PSF频谱结果。程序已调通，可直接运行。130matlab盲迭代反卷积IBD(xiaohongshu.com)

顶呱呱程序·2024-01-12 15:29

C++结合OpenCV：图像的像素处理基础

二值图像:是一种特殊的灰度图像，在OPENCV中，将黑定义为0，255定义为白。

阿木实验室·2024-01-12 15:23

AI芯片：神经网络研发加速器、神经网络压缩简化、通用芯片 CPU 加速、专用芯片 GPU 加速

神经网络压缩简化、通用芯片CPU加速、专用芯片GPU加速神经网络研发加速器神经网络编译器各自实现的神经网络编译器神经网络加速与压缩（算法层面）知识蒸馏低秩分解轻量化网络剪枝量化通用芯片CPU加速x86加速arm加速卷积优化神经网络加速库专用芯片

Debroon·2024-01-12 11:24

基于RNN的模型

之前的深度学习中常见的前馈神经网络主要包括多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）等，由于没有内在的时序结构和记忆能力，建模这种序列数据具有很大的局限性。因此，研究

Algorithm_Engineer_·2024-01-12 09:56

李沐之经典卷积神经网络

目录1.LeNet2.代码实现1.LeNet输入是32*32图片，放到一个5*5的卷积层里面，卷积层的输出通道数是6，高宽都是28（32-5+1=28）。

sendmeasong_ying·2024-01-12 09:24

卷积神经网络的搭建

基于CNN搭建LeNet网络，实现对MNIST手写数字数据集的图像分类，精确率能够达到98%此过程数据集使用了软件所自带的，代码运行如下

Fjourney·2024-01-12 09:52

深度学习目标跟踪简述

这通常是通过卷积神经网络（CNN）来实现的。特征提取：提取目标的特征，这样算法就能在后续的帧中识别它。这些特征可能包括颜色、形状、纹理等。

LittroInno·2024-01-12 09:20

水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算法

如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、项目含义背景二、数据集三、读取数据——预处理1：读取数据2.检查数据3.配置数据集四.网络结构五.模型的训练六.成品展示总结前言提示面对水果识别系统Python，基于TensorFlow卷积神经网络算

猿戴科·2024-01-12 09:44

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集

CatchZeng·2024-01-12 09:41

卷积神经网络CNN-猫狗预测

卷积：轮廓特征池化：保留核心信息，实现降维缩减fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator#加载数据train_datagen=ImageDataGenerator

y_7539·2024-01-12 08:45

【手搓深度学习算法】从头创建卷积神经网络

背景深度学习神经网络中，卷积神经网络在图像处理中独放异彩，现在主流的框架中对卷积神经网络的封装已经非常完善了，但是，对初学者来说，使用这些高层的API，不利于我们深入理解卷积神经网络的原理和思想，所以，

精英的英·2024-01-12 08:26

【AIGC-文本/图片生成视频系列-8】Align your Latents: 基于潜在扩散模型的高分辨率视频合成

目录一.项目概述与贡献二.方法详解三.应用总览四.个性化视频生成五.实时卷积合成六.更多结果七.论文八.个人思考AI生成高分辨率视频一直是一个挑战。

AI杰克王·2024-01-12 07:07

06- OpenCV：图像亮度与对比度、绘制形状与文字

::Scalar2、绘制线、矩形、园、椭圆等基本几何形状3、随机生成与绘制文本4、代码演示一、调整图像亮度与对比度1、理论图像变换可以看作如下：（1）像素变换–点操作（2）邻域操作–区域（作用：图像的卷积

Ivy_belief·2024-01-12 06:45

OpenCV-21方盒滤波和均值滤波

一、方和滤波使用API---boxFiter(src,ddepth,ksize[,dst[,anchor[,normalize[,borderType]]]])方盒滤波方盒滤波的卷积核如下所示：---normalize

一道秘制的小菜·2024-01-12 06:40

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