空域卷积第11页

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

首先，将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量，然后，构建重复次数不同的编码器，最后，双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合，得到更加丰富的互补特征信息，从而提高细粒度分类的精度

无妄无望·2024-01-28 22:06

计算机毕业设计：python车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法（源码） ✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练

q_3548885153·2024-01-28 22:20

深度学习参数调整—学习笔记

参数和超参数参数：由数据驱动调整，例如：卷积核的核参数。超参数：不需要数据驱动，在训练前或者训练中人为的进行调整，例如：学习率，卷积核数量、

studyeboy·2024-01-28 21:32

孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network）的设计思路

孪生卷积神经网络（SiameseConvolutionalNeuralNetwork）是一种特殊类型的卷积神经网络，主要用于处理需要成对比较的数据，例如判断两个输入是否相似。

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？

什么是卷积？为什么要用卷积？

BIT可达鸭·2024-01-28 19:18

为什么现在大家喜欢用3*3小卷积？

https://www.toutiao.com/a6706311102759698948/我们知道现在在构建CNN时大家喜欢用3*3的卷积，而不是早期的5*5，7*7等更大尺寸的卷积，如vgg系列网络中全部使用了

喜欢打酱油的老鸟·2024-01-28 19:48

并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ，相对于普通卷积有什么优势？

问题描述：并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是ConcurrentConvolutionalNeuralNetwork(ConCNN)，相对于普通卷积有什么优势？

神笔馬良·2024-01-28 19:48

【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)

文章来源：https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/885945501.扩张卷积的提出Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutionsDilatedResidualNetworks

华仔168168·2024-01-28 19:47

扩张卷积（dilated convolution）

【对扩张卷积的学习记录】ICLR-2016-DilatedConvolution：MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS论文地址：https

菜菜子hoho·2024-01-28 19:17

空洞卷积（扩张卷积dilated convolution）

为什么用空洞卷积？普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer，导致内部数据结构丢失；空间层级化信息丢失。

NeroChang·2024-01-28 19:17

空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrous convolution）的一些总结与理解

空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrousconvolution）是一种区别于普通卷积的卷积方式，从字面理解，就是卷积层中有洞。

interesting233333·2024-01-28 19:47

几种常用的卷积操作原理（标准卷积、深度卷积、组卷积、扩张卷积和反卷积

本文为转载文章，原文链接0、标准卷积默认你已经对卷积有一定的了解，此处不对标准卷积细讲。举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。

Never_Jiao·2024-01-28 19:45

扩张卷积相比普通卷积有什么优点？在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？

问题描述：扩张卷积相比普通卷积有什么优点？在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？

神笔馬良·2024-01-28 19:15

Caffe SSD编译、训练及测试

SSD网络结构SSD采用VGG16作为基础模型，然后在VGG16的基础上新增了卷积层来获得更多的特征以用于检测。

埋没随百草·2024-01-28 16:04

DCNv4：对视觉应用的动态和稀疏算子的重新思考

摘要https://arxiv.org/pdf/2401.06197.pdf我们介绍了可变形卷积v4（DCNv4），这是一种高效且有效的运算符，专为广泛的视觉应用而设计。

AI浩·2024-01-28 14:50

cnn卷积神经网络（计算过程详析）

参考网址百度安全验证https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6790245.html一般的神经网络结构如下CNN卷积神经网络可以被分为许多层，其层级结构一般为•数据输入层/Inputlayer

wanghua609·2024-01-28 14:12

CIFAR-10数据集详析：使用卷积神经网络训练图像分类模型

1.数据集介绍CIFAR-10数据集由10个类的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的1000张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它们之间，训练批次正好包含来自每个类的

是Dream呀·2024-01-28 14:39

文本分类识别系统Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+Django网页界面

作为主要开发语言，通过选取的中文文本数据集（“体育类”,“财经类”,“房产类”,“家居类”,“教育类”,“科技类”,“时尚类”,“时政类”,“游戏类”,“娱乐类”），基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型

　子午·2024-01-28 11:12

YoloV8改进策略：BackBone改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译

DCNv4是可变形卷积的第四版，速度和v3相比有了大幅度的提升，但是环境搭建有一定的难度，对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题，请严格按照我写的环境配置。

静静AI学堂·2024-01-28 09:16

DPW-SDNet: Dual Pixel-Wavelet Domain Deep CNNsfor Soft Decoding of JPEG-Compressed Images

受深度卷积神经网络（CNN）在低层和高层计算机视觉问题上的出色性能的启发，我们开发了一种基于双像素小波域深度卷积神经网络

mytzs123·2024-01-28 08:29

【DeepLearning-9】YOLOv5模型网络结构中加入MobileViT模块

一、神经网络的前中后期在神经网络中，特别是在深度卷积神经网络（CNN）中，“网络早期（低层）”、“网络中期（中层）”和“网络后期（高层）”通常指的是网络结构中不同层级的部分，每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性

风筝超冷·2024-01-28 08:33

YOLOv5改进 | 检测头篇 | 利用DySnakeConv改进检测头专用于分割的检测头（全网独家首发，Seg）

一、本文改进本文给大家带来的改进机制是一种我进行优化的专用于分割的检测头，在分割的过程中，最困难的无非就是边缘的检测，动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）通过自适应地聚焦于细长和迂回的局部结构

Snu77·2024-01-28 08:02

DCGAN

[DCGAN]的全称是DeepConvolutionGenerativeAdversarialNetworks(深度卷积生成对抗网络)。

数据智能谷·2024-01-28 07:10

大创项目推荐题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

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

laafeer·2024-01-28 07:03

pytorch 卷积神经网络CNN

www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络CNN1www.ai-xlab.comAIMOOC卷积神经网络是近年发展起来，并广泛应用于图像处理，NLP等领域的一种多层神经网络。

Jiang_Immortals·2024-01-28 06:06

OpenCV-28 全局二值化

1）指一系列处理图像型状特征的图像处理技术2）形态学的基本思想是利用一直特殊的结构元（本质上是卷积核，且这个卷积核的值只有1和0）来测量或提取输入图像中相应的型状或特征，以便进一步进行图像分析和目标识别

一道秘制的小菜·2024-01-28 05:56

第5章（python深度学习——波斯美女）

第5章深度学习用于计算机视觉本章包括以下内容：理解卷积神经网络（convnet）使用数据增强来降低过拟合使用预训练的卷积神经网络进行特征提取微调预训练的卷积神经网络将卷积神经网络学到的内容及其如何做出分类决策可视化本章将介绍卷积神经网络

weixin_42963026·2024-01-28 05:14

LeNet跟LeNet5详解

1LeNet结构主要是为了手写数字识别具体结构讲解：从图中例子可得1先传入一个灰度图像尺寸为1x28x28，通道数为1，尺寸为28x28的灰度图像2第一层5x5卷积，经过公式输入图像尺寸-卷积核尺寸+2padding

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

AlexNet，ZFNet详解

1AlexNet网络结构对于AlexNet网络来说，因为当时资源环境受限，他从第一步卷积开始就把一个图像分到两个GPU上训练，然后中间进行组合最后进行融合成全连接成1000个置信度1得到一张3x224x224

圆圆栗子君·2024-01-28 04:46

Faster R-CNN

)网络:1FasterR-CNN=FastR-CNN+RPN2使用RPN网络取代SelectiveSearch模块解决FastR-CNN的性能瓶颈3候选框生成网络RPN和检测网络FastR-CNN共享卷积层计算

圆圆栗子君·2024-01-28 04:15

池化理解，还有卷积神经网络中最后一层为全连接层的原因

下述只是个人笔记，仅供参考1池化1.1池化讲解一般来说，在池化操作中，步长（stride）通常被设置成等于池化窗口的大小。这样的设置确保了每次池化操作都是在不重叠的区域上进行，从而最大化地减少特征映射的维度，并且每个输入值只被考虑一次，这使得操作更加高效。这种方法也被称作“非重叠池化”（non-overlappingpooling）。1.2池化的作用降维：池化操作通过减少特征图的空间尺寸来降低后续

圆圆栗子君·2024-01-28 04:14

计算机设计大赛卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习

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

iuerfee·2024-01-28 04:39

小土堆pytorch学习笔记004

目录1、神经网络的基本骨架-nn.Module的使用2、卷积操作实例3、神经网络-卷积层4、神经网络-最大池化的使用（1）最大池化画图理解：（2）代码实现：5、神经网络-非线性激活（1）代码实现（调用sigmoid

柠檬不萌只是酸i·2024-01-28 00:52

基于脑电图的注意力稀疏图卷积神经网络的帕金森病识别

基于脑电图的注意力稀疏图卷积神经网络的帕金森病识别EEG-BasedParkinson’sDiseaseRecognitionviaAttention-BasedSparseGraphConvolutionalNeuralNetwork

有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:59

脑电整合器：用于脑电解码和可视化的卷积转换器

脑电整合器：用于脑电解码和可视化的卷积转换器EEGConformer:ConvolutionalTransformerforEEGDecodingandVisualization来源期刊：IEEETRANSACTIONSONNEURALSYSTEMSANDREHABILITATIONENGINEERING

有人学习不瞌睡吗·2024-01-27 22:29

深度学习有效改进|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等

深度学习|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等前言本系列主要分享深度学习领域前沿技术，多数为目标检测技术和分割技术，欢迎大家收藏关注。

今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

10X单细胞（10X空间转录组）数据分析迁移之scGCN

一篇6月22日发表于NatureCommunications的论文，指出图卷积神经网络能够在该任务上取得最好的表现。图片.png论文

单细胞空间交响乐·2024-01-27 21:29

【RT-DETR有效改进】轻量化ConvNeXtV2全卷积掩码自编码器网络

前言大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。专栏以ResNet18、ResNet50为基础修改版本，同时修改内容也支持ResNet32、ResNet101和PPHGNet版本，其中ResNet为RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，

Snu77·2024-01-27 21:44

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）

人脸识别基于MTCNN网络的人脸检测与对齐算法（MTCNN代码复现）论文背景人脸检测与人脸对齐意义论文的研究成果人脸检测的研究趋势论文采用的方法思路阶段一阶段二：阶段三卷积网络设计层面Loss损失函数的设定面部分类边界框回归人脸关键点定位

郭庆汝·2024-01-27 21:43

Coursera吴恩达《深度学习》课程总结（全）

这里有Coursera吴恩达《深度学习》课程的完整学习笔记，一共5门课：《神经网络和深度学习》、《改善深层神经网络》、《结构化机器学习项目》、《卷积神经网络》和《序列模型》，最后附上人工智能领域大师访谈

双木的木·2024-01-27 20:03

音频语音每日论文速递[08.19]

Sub-SpectrogramSegmentationforEnvironmentalSoundClassificationviaConvolutionalRecurrentNeuralNetworkandScoreLevelFusion标题：基于卷积递归神经网络和分

arXiv每日论文速递·2024-01-27 19:11

pos粒子群优化卷积神经网络

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfrompyswarmimportpso#定义简单的CNN模型classSimpleCNN(nn.Module):def__init__(self,num_classes=10):super(SimpleCNN,self).__init__()self.conv1

mqdlff_python·2024-01-27 16:10

深度学习在医学影像分析中的应用

深度学习通过卷积神经网络（CNN）等模型，能够自动提取图像中的特征，帮助医生更快速、准

jcfszxc·2024-01-27 15:23

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

基于深度学习的农业病虫害识别基于U-Net模型的细胞图像分割检测基于bert的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

pytorch实战-图像生成与对抗

本篇总结主要包含反卷积和GAN（generativeadversialnetwork,GAN）2反卷积与图像生成what：反卷积可以看成卷积的反操作，但不完全一样，不是把卷积反过来就是反卷积。

peter6768·2024-01-27 12:48

TensorFlow2实战-系列教程3：猫狗识别1

-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传1、项目介绍基本流程：数据预处理：图像数据处理，准备训练和验证数据集卷积网络模型

机器学习杨卓越·2024-01-27 11:55

互联网加竞赛基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络情感分类情感分析情感识别评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps

Mr.D学长·2024-01-27 09:25

机器学习周记（第二十五周：文献阅读-DSTIGNN）2024.1.8~2024.1.14

5.2.1时空交互学习模块（SpatiotemporalInteractiveLearningModule）5.2.2动态图推理模块（DynamicGraphInferenceModule）5.2.3动态图卷积模块

Slender2001·2024-01-27 08:14

机器学习周记（第十九周：文献阅读-TCN and RNN）2023.11.27~2023.12.3

目录摘要ABSTRACT1论文标题2论文摘要3问题描述4过去方案5论文方案5.1时间卷积神经网络（TCN）5.1.1因果卷积（CausalConvolutions）5.1.2膨胀卷积（DilatedConvolutions

Slender2001·2024-01-27 08:43

机器学习周记（第二十四周：文献阅读-DSTGN续）2024.1.1~2024.1.7

自适应导引传播（AdaptiveGuidedPropagation，AGP）2.1引导矩阵估计器（GuideMatrixEstimator）2.2自适应传播（AdaptivelyPropagation）3时间卷积模块