CNN剪枝

基于深度学习的交通标志检测和识别（从原理-环境配置-代码运行）

下面是对其介绍并分点阐述其重要性和应用场景：1.深度学习技术：交通标志检测和识别利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），可以通过大量的训练数据和网络层的自动特征学习，实现对交通标志的高效检测和准确识别
毕设阿力·2024-01-19 07:20

轻量化CNN网络 - ShuffleNet

文章目录1.ShuffleNetV12.ShuffleNetV21.ShuffleNetV1论文：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices网址：https://arxiv.org/abs/1707.01083提出了ChannelShuffle的思想，在ShuffleUnit中全是GConv和D
mango1698·2024-01-19 07:17

YOLOV2网络剪枝

对神经网络进行剪枝这个想法并不新奇，可追溯至1900年（YanLecun的工作-http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-90b.pdf）。
立夏陆之昂·2024-01-19 05:18

力扣刷题框架——二叉树的搜索和回溯

offer26.树的子结构2.2.2矩阵中的路径2.2.3剑指Offer34.二叉树中和为某一值的路径都是剑指offer里面的题，关于二叉树的搜索和回溯算法还挺普遍的哈，之前总结过链接在下面：DFS+回溯剪枝
猫猫头不写bug·2024-01-19 05:39

大创项目推荐 深度学习的动物识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow
laafeer·2024-01-19 03:35

目标检测--02（Two Stage目标检测算法1）

TwoStage目标检测算法R-CNNR-CNN有哪些创新点？使用CNN（ConvNet）对regionproposals计算featurevectors。
普通研究者·2024-01-19 03:51

基于深度学习和改进卷积神经网络的花卉信息识别系统

在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）已经取得了显著的成果。然而，传统的卷积神经网络在花卉信息识别方面仍然存在一些
xuehai996·2024-01-19 01:25

【无标题】

我们的目标是建立一个结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的动作识别模型，以取得令人印象深刻的结果。
新缸中之脑·2024-01-18 23:50

8类CNN-Transformer混合架构魔改方案盘点，附23个配套模型＆代码

为进一步提高模型的性能，我们将CNN在局部特征提取方面的优势与Transformer在全局信息建模方面的优势两相结合，提出了CNN-Transformer混合架构。
深度之眼·2024-01-18 23:05

将大模型与小模型结合的8种常用策略分享，附17篇案例论文和代码

目前较常用的策略有模型压缩（蒸馏、剪枝）、提示语压缩、联合推理、迁移学习、权值共享、集成学习等。咱们今天就来简单聊聊这8种策略。部分策略的具体步骤以及每种策略相关的参考论文我也放上
深度之眼·2024-01-18 23:01

CNN：Convolutional Neural Network（下）

目录1CNN学到的是什么1.1Convolution中的参数1.2FFN中的参数1.3Output2DeepDream3DeepStyle4MoreApplication4.1AlphaGo4.2Speech4.3Text
狂放不羁霸·2024-01-18 21:23

基于深度学习的时间序列算法总结

常用的深度学习模型包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（CNN）、注意力机制（Attention）和混合模型（Mix）等，与机器学习需要经过复杂的特征工程相比
流浪的诗人，·2024-01-18 21:36

PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding

AbstractMLP-Mixer最近崭露头角，成为对抗CNNs和Transformer领域的新挑战者。
fish小余儿·2024-01-18 21:36

MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision

Abstract在计算机视觉领域，卷积神经网络（CNNs）是首选的模型。最近，基于注意力机制的网络，如VisionTransformer，也变得流行起来。
fish小余儿·2024-01-18 20:32

蓝桥备赛学习总结（一）

真题考察的重点是：暴力枚举（学会计算复杂度与优化）、递归（回溯、剪枝，关键是理解递归套路与原理）、排序（冒泡、插入、希尔、快排）、搜索（深搜、广搜、二分查找）、动态规划、过程模拟、思维、贪心等。
白`~`灰·2024-01-18 20:31

leetcode

回溯法就是暴力搜索，并不是什么高效的算法，最多再剪枝一下。回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯，所以回溯法也经常和二叉树遍历，深度优先搜索混在一起，因为这两种方式都是用了递归。
信仰zzzz·2024-01-18 18:31

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention斑马优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-18 17:42

牛客周赛 Round 11 解题报告 | 珂学家 | 线性dp+大剪枝

前言整体评价T3和round9的T3重复了，好意外。T4有点意思，比赛中一度不敢下手，然后试试骗分，发现过了。后来才知道，原来元素两两不等，那基本就退化为O(n2)O(n^2)O(n2)了。A.小美的外卖订单编号index1/index0的问题先减1，再加1importjava.io.BufferedInputStream;importjava.util.Scanner;publicclassMa
珂朵莉MM·2024-01-18 16:48

Transformer简单理解

目录一、CNN存在的问题：二.Transformer整理架构分析：1.LinearProjectionofFlattenedPatches层形成Patch：2.对每个Patch进行位置编码PositionEmbedding
姓蔡小朋友·2024-01-18 15:18

人脸检测与人脸特征点定位

本节内容：▸1.人脸识别发展介绍——从非深度到深度▸2.人脸识别的难点▸3.人脸识别的评测方法▸4.重点几种模型的原理理讲解（MTCNN/FaceNet（OpenFace））▸5.TensorFlow实现的
※海绵※的笑~·2024-01-18 15:11

看到未知的自己，遇见更好的自己

20180329周四看到未知的自己，遇见更好的自己*拿了一捧向阳花，修根剪枝，洗瓶插搭。鲜花摆桌上，阳光洒心间。我把春天带进了室内，我把芬芳种在了心田。有人说，今天是什么日子？有人问，谁给你送的花？
每天微笑愉婉柔·2024-01-18 10:10

FCN全卷积网络Fully Convolutional Networks

语义分割CNN实现语义分割FCN实现语义分割全连接层注：以下内容摘自知乎全连接层（fullyconnectedlayers，FC）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
踩坑第某人·2024-01-18 10:24

ATTENTION SWIN U-NET: CROSS-CONTEXTUAL ATTENTION MECHANISM FOR SKIN LESION SEGMENTATION

摘要关键点：1.现有限制：U-Net架构中卷积运算的位置限制了其捕捉长距离依赖性的性能2.解决限制：提出了一种基于Transformer的U-Net架构，用SwinTransformer模块取代CNN块来捕获局部和全局表示
湘溶溶·2024-01-18 10:12

图像处理——人脸情绪识别（python卷积神经网络）

使用模型进行预测总结前言这是我第一次做图像处理的项目，项目基于科大讯飞和Datawhale的一个小比赛，模型效果一般般，可以给初次接触的朋友提供一些图像处理的思路，参考了复旦大学赵老师机器学习课程中利用CNN
机智的小神仙儿·2024-01-18 09:15

机器学习第三十三周周报

机器学习第三十三周周报一、文献阅读1.文献题目2.文献摘要3.Introduction4.相关工作5.合并后的深度CNN5.1设计的CNN架构。5.1.1一维CNN架构5.1.22DCNN架构。
JerryC1999·2024-01-18 08:08

轻量化CNN网络 - MobileNet

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。
mango1698·2024-01-18 07:15

人工神经网络（一）：CNN、Transformer网络的应用

一、实验目的和要求1.1学习情况考察考察学生对于人工神经网络课程呢的学习情况1.2深入研究人工神经网络应用学习不同领域、不同任务下，不同网络的应用。二、实验内容与方法2.1猫咪分类2.1.1任务简介：根据所学的人工神经网络的知识对十二种猫进行分类，属于CV方向经典的图像分类任务。图像分类是计算机视觉领域的一个基本任务，其目标是将输入的图像分配给某个预定义的类别（即标签）。2.1.2数据集介绍：（1
琉鹿者·2024-01-18 07:37

【Python数字图像处理】基于LAB空间的图像去阴影方法

颜色空间②阴影检测③代码(2)阴影去除①在LAB空间上对单独目标区域去除阴影②处理每个阴影区域③代码(3)阴影边缘校正①中值滤波器的实现②调用中值滤波器③代码效果展示①环境图片②文档上的阴影全部代码基于CNN
Sobe__·2024-01-18 06:59

0基础入门---第七章---卷积神经网络

CNN中新增了Convo
卿云阁·2024-01-18 05:05

第三十九周：文献阅读+Transformer

目录摘要Abstract文献阅读：CNN与LSTM在水质预测中的应用现有问题提出方法相关模型CNNLSTMCNN-LSTM神经网络模型模型框架CNN-LSTM神经网络研究实验数据集模型评估指标数据预处理实验设计与结果研究贡献
m0_66015895·2024-01-18 04:00

分支定界与动态规划的区别

分支定界与动态规划的区别分支定界算法的核心在于搜索解空间的树状结构，利用限界来剪枝，并通过反复分支来逼近最优解。
DDL.NEXT·2024-01-18 03:39

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN模型实战第九章python训练CNN
苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章python训练集成学习模型实战第七章python训练聚类模型实战第八章python训练KNN模型实战第九章python训练CNN
苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

tensorflow vgg基于cifar-10进行训练

最开始想先跑vgg16，搜了一大圈，没有一个可以直接跑的（我参考【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg跑出来的精度就10%），要么是代码是针对1000种分类的
GOGOYAO·2024-01-17 23:37

决策树的分类

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合决策树的分类ID3决策树如何挑选出区分度最强的特征:遍历所有特征,尝试进行分类,计算所有特征的信息增益选择信息增益最大的特征作为当前轮
码农zz·2024-01-17 23:13

NLP三大特征提取器全梳理：RNN vs CNN vs Transformer

【嵌牛鼻子】RNNCNNTransformer【嵌牛提问】NLP三大特征提取器是什么？【嵌牛正文】如果用
d5cc63d9e177·2024-01-17 20:10

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

在原论文中，作者对比了三种模型，一种是ViT，即“纯”Transformer模型；一种是ResNet网络；另一种是Hybrid模型，它是将传统CNN和Transformer混合起来的模型。
深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

python+numpy+cv2实现图片卷积运算代码详细注解

"""@ProjectName:CNNfeaturemap@Author:milanboy@Time:2019-06-27,09:37@PythonVersion:python3.6@CodingScheme
六五酥·2024-01-17 18:07

js 截取指定字符串

text.substring(text.indexOf('_')+1,text.indexOf(','));//截取到的字符传是01040109_6885910这一串字符串slice()//使用一个参数varstmp="abcnn.cn
七月_Mo·2024-01-17 18:23

yolov5 主要流程

YOLO算法使用卷积神经网络（CNN）模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有
isserendipity·2024-01-17 17:47

速通——决策树（泰坦尼克号乘客生存预测案例）

3.决策树也易过拟合，采用剪枝的方法缓解过拟合二、信息熵1、概述：描述信息的完整性和有序性2、熵（Entropy）信息论中代表随机变量不确定度的度量；熵越大，数据的不确定性越高，信息就越多；
小林打怪中·2024-01-17 12:12

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导
夕小瑶·2024-01-17 10:14

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络
机器学习之心·2024-01-17 05:27

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-17 05:21

牛客周赛 Round 11 解题报告 | 珂学家 | 线性dp+大剪枝

2023秋招—数据开发面经—美的今天滴滴群里发的消息24届计算机听劝23届亲身经历想问一下快手周末会联系吗邮储软件研发中心-实习淘汰有感邮储软件研发中心-实习淘汰有感重庆秋招系列(11)-重庆就业岗位汇总招银网络科技一面招银网络科技一面招银网络测开一面二面+hr面（已offer）招银网络测开一面二面+hr面（已offer）天津就业求职好公司及薪资汇总2024秋招4399前端一面面经荣耀测开一面荣耀
2301_79125431·2024-01-17 04:26

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法
小白学视觉·2024-01-17 03:46

c++读取文件的一些常规操作代码

获取文件夹下的所有文件名字stringimage_dir="/work/ai_lab/miner/os/Ultralight-SimplePose/ncnnsample/test_image/02/images
qq_37516798·2024-01-17 01:20

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。
zwhdldz·2024-01-17 00:14

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。
FL1623863129·2024-01-17 00:00

115、【回溯算法】leetcode ——216.组合总和III：回溯法+剪枝优化（C++版本）

题目描述原题链接：216.组合总和III解题思路整体回溯法思路类似于77.组合（回溯法+剪枝优化），与之不同的是，需要多一个相加和为n的判定条件，可以让每次传入数的时候进行n-i，直至找到n==0时，再将结果压入结果集中
辰阳星宇·2024-01-17 00:18
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