论文笔记——网络结构第45页

基于TCP/IP网络协议的五层网络协议

为了方便我们学习，我们采用五层网络结构。分别为：应用层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。二、认识各层应用层应用层是最高的一层，与应用层打交道的是我们的应用进程。

·2023-08-15 16:18

【炼丹侠】如何使用GPU服务器实现CNN训练

CNN是一种深度学习神经网络结构，特别适用于处理和分析具有网格结构数据的任务，如图像和视频数据。CNN在计算机视觉领域广泛应用，能够自动学习图像中的特征，并在各种视觉任务中表现出色。

·2023-08-15 16:42

【计算机视觉|生成对抗】带条件的对抗网络进行图像到图像的转换（pix2pix）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks链接：Image-to-ImageTranslationwithConditionalAdversarialNetworks

远哥挺乐·2023-08-15 12:36

Python实现透明隧道爬虫ip：不影响现有网络结构

本文将分享如何使用Python实现透明隧道代理，以便在保护隐私的同时不影响现有网络结构。通过实际操作示例和专业的解析，我们将带您深入了解透明隧道代理的工作原理，并提供实用的操作价值。

q56731523·2023-08-15 12:16

论文阅读——Adversarial Eigen Attack on Black-Box Models

AdversarialEigenAttackonBlack-BoxModels作者：LinjunZhou，LinjunZhou攻击类别：黑盒（基于梯度信息），白盒模型的预训练模型可获得，但训练数据和微调预训练模型的数据不可得（这意味着模型的网络结构和参数信息可以获得

小菜鸟的进阶史·2023-08-15 08:08

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十八）：卷积神经网络模型

AI学习目录汇总1、LeNet1.1介绍发布时间：1989年模型目的：识别手写数字1.2网络结构1.3定义模型1.3.1相关函数原型1）nn.Conv2d：卷积层torch.nn.Conv2d(in_channels

郭老二·2023-08-15 07:22

实践-CNN卷积层

实践-CNN卷积层1卷积层构造2整体流程3BatchNormalization效果4参数对比5测试效果1卷积层构造2整体流程根据网络结构来写就可以了。池化拉平训练一个网络需要2-3天的时间。

longerVR·2023-08-15 07:50

深度学习笔记（kaggle课程《Intro to Deep Learning》）

它模仿人脑神经系统的工作方式，通过多层次的神经网络结构来学习和提取数据的特征。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，并被广泛应用于人工智能技术中。

Avasla·2023-08-15 07:13

[HCIP-IoT Developer V2.5 题库] 101-150 题华为

101.未来的智慧家庭网络结构最有可能是（）?

以琦琦为中心·2023-08-15 05:48

PyTorch实现yolov3代码详细解密（二）

我们记得上一届我们定义的darknet是个空框架，里面并没有forward，下面我们主要通过覆写nn.Module类别的forward方法来实现最终的网络结构。

小小小绿叶·2023-08-15 05:34

卫星图片的Classification_model

Tensorflow版本：2.6.0使用的是CNN神经网络，网络结构在最后给出飞机和湖泊的卫星图片二分类网络数据集请点击链接：https://www.kaggle.com/datasets/yo7oyo

He_xj·2023-08-15 05:03

YOLO V3详解(二)：输出介绍

YOLOV3详解：输出介绍系列文章0.引言1.输出通道数2.对输出进行初步解析3.得到先验框中心点以及宽高4.Pytorch实现补充生成网格生成先验框的宽高总结系列文章YOLOV3详解(一)：网络结构介绍

sjx_alo·2023-08-15 01:24

论文笔记之xDeepFM: Combining Explicit and Implicit Feature Interactions for Recommender Systems

xDeepFM:CombiningExplicitandImplicitFeatureInteractionsforRecommenderSystems目标：CTR预估文中指出DNN可以进行隐式的特征交叉，但是这种交叉是bit-wise(元素级，文中bit指比如embedding中的某一位)的。本文提出一种新的CIN(CompressedInteractionNetwork)模型通过显式的方式进行

小弦弦喵喵喵·2023-08-14 09:22

RIP动态网络协议基础知识

动态路由协议适用场合：路由器数量较多、网段数量较多、网络结构复杂、网络灵活多变型结构中动态路由协议分类：1.按照工作范围进行分类IGP---内部网关协议，一个AS内部使用的协议为IGP（RIPOSP

五岁就很酷·2023-08-14 04:50

YOLOv5白皮书-第Y6周：模型改进

任务结构图：YOLOv5s网络结构图:原始模型代码：#YOLOv5v6.0backbonebackbone:#[from,number,module,args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2

陆小吉1212·2023-08-14 00:34

yolov5代码解读之yolo.py【网络结构】

model这个类(也就是以下图片展示的东西)：（以前代码没有更新的时候是写在了一个model类中的，现在分成了两个）通常在pytorch中如果要定义一个模型的话，都会有一个__init__函数来搭建整个网络结构

每天都是被迫学习·2023-08-14 00:34

二、深度卷积网络：实例探究

学习经典的深度卷积网络结构，获取解决自己的实际问题的灵感。许多方法是多学科融合的产物，但其中的有趣的似乎，也许会对你有所帮助。

持续积累·2023-08-13 14:50

系统学习语义分割文章推荐以及顺序

学基础网络结构看这里蒋竺波-知乎）散修炼丹师手记_Y.Z.Y._CSDN博客每篇丹方都来自各大门派典籍，结合本人独门手法总结

蜡笔新小·2023-08-13 12:39

论文阅读 | CVPR2017 | Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

一为什么读这篇Xception这个网络结构很早就知道了，也使用过，最早看到是在keras之父的《DeepLearningwithPython》这本书里，不过只是提了一下，说的不多。

ktulu7·2023-08-13 11:59

OpenCV实例（九）基于深度学习的运动目标检测（一）YOLO运动目标检测算法

2014年，Girshick等人首次采用深度神经网络实现目标检测，设计出R-CNN网络结构，实验结果表明，在检测任务中性能比DPM算法优越。同时，何恺明等人针对卷积神经网络(Convo

小幽余生不加糖·2023-08-13 10:42

Vision Transformer模型入门

VisionTransformer模型入门一、VisionTransformer模型1，Embedding层结构详解2，TransformerEncoder详解3，MLPHead详解二、ViT-B/16网络结构三

张嘉烘·2023-08-13 09:10

EGE-UNet, 轻量化U-Net

其实一开始看到这个网络结构，我感觉有点恍惚，这都

skyfengye·2023-08-13 09:37

新的 self-attention 网络结构，Visual Attention Network

然后研究者们就开始挖掘以前的网络结构特点，加上各种技巧提高网络准确度。比如前段时间的ConvNeXt，各种叠技巧最后冲的很好准确度。

skyfengye·2023-08-13 09:06

图像融合中transformer

这里我不是主要弄图像融合，我看到这个网络结构模型突然想到了，语义分割网络中是否可以使用该网络结构呢。其中主要是

skyfengye·2023-08-13 09:36

HS-ResNet: Hierarchical-Split Block on Convolutional Neural Network

简化网络结构。但是并没有降低网络准确度。从这个准确度图中我们可以看到整个模型相比于各种ResNet50的变体，准确度都时有提升。整篇文章的思路就是下面这

skyfengye·2023-08-13 09:05

知识蒸馏，teacher and studenet 网络

最近在学习一些分类网络，发现现在直接使用新的网络结构提高整个分类准确度已经很难了，现在人们提出了各种新型的训练思路。我发现这个知识蒸馏训练的思路真的很好。我看完以后发现可以做的事很多。

skyfengye·2023-08-13 09:05

【计算机视觉|生成对抗】用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习（DCGAN）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks

远哥挺乐·2023-08-13 08:16

Pytorch学习笔记:ResNet

Pytorch学习笔记:ResNet1.残差块2.残差网络结构2.1虚线与实线连接2.2BatchNormalization3.网络搭建3.118,34层网络的残差块3.250,101,152层网络的残差块

爱喝汽水的喵·2023-08-13 06:25

论文笔记--ERNIE-VIL 2.0: MULTI-VIEW CONTRASTIVE LEARNING FOR IMAGE-TEXT PRE-TRAINING

论文笔记--ERNIE-VIL2.0:MULTI-VIEWCONTRASTIVELEARNINGFORIMAGE-TEXTPRE-TRAINING1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1Multi-viewlearning3.2

Isawany·2023-08-13 02:20

论文笔记--ERNIE-ViL: Knowledge Enhanced Vision-Language Representations through Scene Graphs

论文笔记--ERNIE-ViL:KnowledgeEnhancedVision-LanguageRepresentationsthroughSceneGraphs1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1

Isawany·2023-08-13 02:50

论文笔记--Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models

论文笔记--Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练Pretraining3.1.1预训练细节3.1.2Llama2

Isawany·2023-08-13 02:49

CNN经典网络模型之GoogleNet论文解读

目录1.GoogleNet1.1Inception模块1.1.11x1卷积1.2辅助分类器结构1.3GoogleNet网络结构图1.GoogleNetGoogleNet，也被称为Inception-v1

山河亦问安·2023-08-12 20:46

CVPR 2017 Feedback-Network 的 pytorch 实现

项目地址我的github地址目的根据Feedback-Network(CVPR2017,Zamiretal.)论文提出的反馈网络结构，对CIFAR100或类似数据集进行分类。

Meng_Blog·2023-08-12 17:56

transformer（”变形金刚“）

但还是不够，于是就有大聪明想着直接不要之前的循环网络结构，完全应用注意力机制，但是这产生了一个问题就是如果像循环网络一样单向网络，就会导致特征分辨率大幅下降，于是

Pingyuanyi·2023-08-12 15:10

简单有趣的变形金刚网络（VIT） Vision Transformer（可以直接替换自己数据集）-直接放置自己的数据集就能直接跑（网络结构详解+详细注释代码+核心思想讲解）——pytorch实现

论文题目：AnImageIsWorth16x16Words:TransformersForImageRecognitionAtScale原论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929本博客代码可以直接生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，便于写论文使用。Transformer最先应用于在NIP领域，并且取得了巨大的成功，事实上NIP和CV作为深度学习应用最广的

小馨馨的小翟·2023-08-12 15:10

DIP:《Deep Image Prior》经典文献阅读总结与实现

2.1去噪2.2超分辨率2.3图像修复2.4消融实验3.总结DeepImagePrior1.方法原理1.1研究动机动机深度神经网络在图像复原和生成领域有非常好的表现一般归功于神经网络学习到了图像的先验信息网络结构本身是否具有先验信息呢

留小星·2023-08-12 12:34

【计算机视觉|生成对抗】条件生成对抗网络（CGAN）

本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处标题：ConditionalGenerativeAdversarialNets链接：[1411.1784]ConditionalGenerativeAdversarialNets

远哥挺乐·2023-08-12 12:35

扩散模型(DDPM)介绍

文章目录扩散模型扩散过程前向过程逆向过程网络结构文章主要介绍了DDPM扩散模型，包含了详细的数学推导，可能公式有点多，但是只要能够耐心看完，相信会有一些收获的。好了下面进入正题。

楚沐向阳·2023-08-12 08:58

[论文笔记]Batch Normalization

引言本文是论文神作BatchNormalization的阅读笔记，这篇论文引用量现在快50K了。由于上一层参数的变化，导致每层输入的分布会在训练期间发生变化，让训练深层神经网络很复杂。这会拖慢训练速度，因为需要更低的学习率并小心地进行参数初始化，使得很难训练这种具有非线性饱和的模型。这种现象作者称为internalcovariateshift(内部协变量偏移,ICS)，并通过对网络层的输入进行归一

愤怒的可乐·2023-08-12 08:53

奇思妙想 | 重参数化，解耦网络结构的训练和推理

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标获取有趣、好玩的前沿干货！作者丨丁霄汉@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/361090497清华丁霄汉：本届CVPR收成不错，在旷视实习期间的工作RepVGG和DiverseBranchBlock（也可以称之为ACNetv2）都中了。前者是VGG类极简架构，3x3卷积一卷到底，连分支结构都没有，ImageNet上可达80

机器学习与AI生成创作·2023-08-12 08:56

机器学习&&深度学习——注意力提示、注意力池化（核回归）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助机器学习&&深度学习

布布要成为最负责的男人·2023-08-12 05:08

(十)人工智能应用--深度学习原理与实战--模型的保存与加载使用

TensorfLow提供了灵活的模型保存方案，既可以同时保存网络结构和权重(即保存全模型)，也可以仅保存权重或网络结构。本章节通过案例来学习和掌握模型的多种保存方法。

张小凡vip·2023-08-12 04:49

YOLOv4 随笔

YOLOv4YOLOv4在网络结构上没有大突破，不过使用学多小tricks，可以做面试经典，在YOLOv4可以看成YOLOv3加强版，所以YOLOv4与YOLOv3的预测大致一样13x13用于检测大目标

zidea·2023-08-11 22:04

Mask RCNN网络结构以及整体流程的详细解读

文章目录1、概述2、Backbone3、RPN网络3.1、anchor的生成3.2、anchor的标注/分配3.3、分类预测和bbox回归3.4、NMS生成最终的anchor4、ROIHead4.1、ROIAlign4.2、clshead和bboxhead4.3、maskhead1、概述MaskRCNN是在FasterRCNN的基础上增加了maskhead用于实例分割的模型。总体来说，MaskRC

masterleoo·2023-08-11 19:56

3D卷积网络论文阅读笔记

实验数据集数据增强方法实验结果结论2、TransBTS:MultimodalBrainTumorSegmentationUsingTransformer创新点网络结构实验数据集标签评价指标数据增强训练细节实验结果

weixin_44085432·2023-08-11 18:57

竞赛项目深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

Mr.D学长·2023-08-11 14:20

竞赛项目深度学习的水果识别 opencv python

文章目录0前言2开发简介3识别原理3.1传统图像识别原理3.2深度学习水果识别4数据集5部分关键代码5.1处理训练集的数据结构5.2模型网络结构5.3训练模型6识别效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习的水果识别

Mr.D学长·2023-08-11 14:50

机器学习&&深度学习——常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——RNN的从零开始实现与简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助常见循环神经网络结构（RNN、LSTM

布布要成为最负责的男人·2023-08-11 06:41

EPnP论文笔记

目录EPnP简介关于控制点计算相机坐标系下的控制点（GN优化没写）计算R,t平面（未完成）实验（未完成）1.EPnP简介1.1EPnP主要思想先说一下问题定义，已知对世界坐标系中3D坐标和其对应的图像投影点的2D坐标的参考点对(Referencepoints)。EPnP方案是将参考点的相机坐标表示为控制点(controlpoint)的加权和，继而将问题转化成了对这四个控制点的相机坐标系的求解。对于

ColleenKuang·2023-08-11 01:33

【ZC Lin】Optimization Algorithm Inspired Deep Neural Network Structure Design

这篇文章的目的是揭示优化和网络设计之间的关系，提出了个猜想更快的优化方法可以inspire更好的网络结构。以此我们可以用优化的结构去启发地生成更多的神经网络的结构。

早睡早起wqh·2023-08-10 18:08

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