CNN剪枝第2页

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘

今天在复现fasterRCNN网络时，出现AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'astype'报错，如下图所示通过dug,发现im的shape为none

冰虺·2025-03-12 06:55

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云

我是瓦力·2025-03-12 03:30

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs

shiter·2025-03-12 02:21

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

深度解析：DETR的多尺度特征融合

传统的目标检测方法，如FasterR-CNN和YOLO，通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而，这些方法存在一些固有的局限性：人工先验知识:锚框的设

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

回溯法-子集树递归树-装载问题

2)确定易于搜索的解空间结构；3)以深度优先方式搜索解空间，并在搜索过程中用剪枝函数（****约束函数除去不满足约束的子树，限界函数减去得不到最优解的子树**）**避免无效搜索##子集树和递归树扩展结点

王安安的记录·2025-03-11 07:53

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三：训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

dfs:五子棋对弈15蓝桥杯a组1题

---解法思路深度优先搜索（DFS）结合剪枝通过DFS遍历所有可能的棋盘状态，在填满棋

关于不上作者榜就原神启动那件事·2025-03-10 15:19

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的

软件职业规划·2025-03-09 15:07

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention）是一种轻量级的混合本地信道注意机制，旨在提升卷积神经网络（CNN

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

代码随想录第二十五天|回溯算法part05--332.重新安排行程、51.N皇后、37.解数独

回溯问题的本质是暴力搜索，在面对过于复杂的问题时，要把握事物的主要矛盾，即应当先实现基本思路，再考虑剪枝（次要矛盾），否则可能不但没成功剪枝，反倒“枝横叶乱”。

Aqua Cheng.·2025-03-07 14:23

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST）3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN

北辰alk·2025-03-07 13:40

解空间树等算法的名词解释

解空间树：所有可能的解构成的树搜索空间树：在解空间树上进行剪枝后的树，只保留了有希望产生最优解的部分画搜索空间树：一定要先画解空间树，搜索空间树一定是解空间树的一部分。

产幻少年·2025-03-07 06:08

深度神经网络——决策树的实现与剪枝

概述决策树是一种有用的机器学习算法，用于回归和分类任务。“决策树”这个名字来源于这样一个事实：算法不断地将数据集划分为越来越小的部分，直到数据被划分为单个实例，然后对实例进行分类。如果您要可视化算法的结果，类别的划分方式将类似于一棵树和许多叶子。这是决策树的快速定义，但让我们深入了解决策树的工作原理。更好地了解决策树的运作方式及其用例，将帮助您了解何时在机器学习项目中使用它们。决策树的结构决策树的

知来者逆·2025-03-07 00:39

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow，涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作，深度学习基础如CNN和

ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

TensorFlow.js - 使用 CNN(卷积神经网络) 识别手写数字

宁静_致远_·2025-03-06 13:53

卷积神经网络应用-训练手写体数字数据集并展示识别精度

#卷积神经网络(CNN)训练手写体数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasaskaimportdatetime

yeahamen·2025-03-06 12:17

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

一、为什么每个开发者都要掌握CNN？在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里，在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中，甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里，卷积神经网络（CNN）正悄然改变着我们的世界。

芯作者·2025-03-06 11:13

基于opencv答题卡识别判卷

【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS

深度学习乐园·2025-03-06 10:31

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和偏置。卷积神经网络（Convolu

AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

Python 使用Pygame库实现扩展复杂井字棋游戏：实现 AI 算法优化，包括 MiniMax 算法和 Alpha-Beta 剪枝算法、检查胜利条件、绘制界面

1.介绍在本项目中，我们将使用Python编程语言和Pygame库来实现一个扩展的井字棋游戏。井字棋是一款简单而经典的棋类游戏，通过在3x3的棋盘上进行落子，玩家和电脑轮流进行，先在一条直线上成功连成三个自己的棋子的玩家获胜。在这个项目中，我们将实现基本的游戏逻辑、玩家操作、界面展示以及一些扩展功能，如AI算法优化、游戏界面美化、多种游戏模式等。2.环境设置确保你的电脑上已经安装了Python和P

程序熊.·2025-03-05 08:26

QKV 注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

QKV（Query-Key-Value）注意力机制在Transformer架构和卷积在卷积神经网络（CNN）中都起着核心作用，它们有以下一些相似之处：特征提取QKV注意力机制：在Transformer中

安意诚Matrix·2025-03-05 08:56

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

它打破了传统循环神经网络（RNN）按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖关系上的局限，另辟蹊径地采用多头注意力机制

范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果

紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

端到端自动驾驶——cnn网络搭建

论文参考：https://arxiv.org/abs/1604.07316demo今天主要来看一个如何通过图像直接到控制的自动驾驶端到端的项目，首先需要配置好我的仿真环境，下载软件udacity：https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/November/5831f3a4_simulator-windows-64/simulator-win

白云千载尽·2025-03-04 15:10

神经网络之CNN文本识别

1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention

邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们

然哥爱编程·2025-03-03 10:25

论文阅读笔记2

OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对

sixfrogs·2025-03-03 03:59

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

主要组件卷积层：是CNN的核心组件，由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动，通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局

浪九天·2025-03-02 21:19

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

在CNN中的应用：卷积操作是通过滑动窗口（卷积核）与输入数据进行点乘并求和来提取特征的。具体步骤定义卷积核：一个卷积核是一个小矩阵，通常为3x3、5x5等尺寸。

abments·2025-03-02 06:05

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述（上）

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的报告显示，我国互联网医疗用户规模达4.18亿人，较2023年12月增长372万人，占网民整体的37.7%，这表明互联网医

Allen_LVyingbo·2025-03-01 13:12

day23 第七章回溯算法part02

剪枝从元素个数和元素和入手，元素和用排序+剪枝，都是在for的结束上做文章39.组合总和如果是一个集合来求组合的话，就需要start

mvufi·2025-03-01 08:31

蓝桥杯备考：DFS剪枝之数的划分

然后还有就是，比如我们2开始的枝头，222，223，224，225，我们222的时候就已经比5大了，这时候我们再递归算后面的就没用了，我们3开始的时候，344，345肯定是更大的了所以这条就是我们的可行性剪枝

无敌大饺子 1·2025-03-01 06:43

[论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案

https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案（暂定）：剪枝目标：1.5B—>100～600M剪枝方法：层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层

心心喵·2025-03-01 04:25

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。

Evaporator Core·2025-02-28 13:42

图论题解索引

前言作图论的题的时候，无论何时，DFS，BFS加剪枝，都是你可靠的方法，如果第一眼没有具体思路，完全可以先按照刚才的两个方法思考下去，可能想着想着，这道题真实的样子(即真正合适的算法)，你就发现了。

JLU_LYM·2025-02-28 09:14

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