CNN剪枝

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法

遥感影像岩性分类：基于CNN与CNN-EL集成学习的深度学习方法1.任务概述岩性分类是地质遥感的核心任务，旨在通过遥感影像识别地表岩石类型。
神经网络15044·2025-07-05 20:00

Python训练营-Day41

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().
m0_72314023·2025-07-05 20:57

python打卡day41@浙大疏锦行

：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN
风逸hhh·2025-07-05 14:17

MOBILEVIT: 轻量级、通用且适用于移动设备的视觉Transformer

摘要轻量级卷积神经网络（CNN）是移动视觉任务的事实标准。它们的空间归纳偏置使得它们能够在不同的视觉任务中以较少的参数学习表示。然而，这些网络在空间上是局部的。
AI专题精讲·2025-07-05 12:01

视觉表征和多模态融合

方法：卷积神经网络(CNN)：传
一只齐刘海的猫·2025-07-05 11:27

目标检测在国防和政府的应用实例

一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务，通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位，当前主流技术包括：经典算法：YOLO系列（实时性强）、FasterR-CNN（精度高）、SSD（平衡速度与精度
MzKyle·2025-07-05 03:34

PyTorch实战：从零开始构建CIFAR-10图像分类模型 (附详细代码与图解)

今天，我们将一起踏上一段激动人心的深度学习之旅：使用强大的PyTorch框架，从零开始构建一个卷积神经网络（CNN），来解决经典的CIFAR-10图像分类问题。
电脑能手·2025-07-04 12:21

day41

#原始模型（2层卷积）classOriginalCNN(nn.Module):def__init__(self):super().
m0_62568655·2025-07-04 12:19

Day44

1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN
·2025-07-04 12:19

RT-DETR改进|爆改模型|涨点|使用VMamba作为骨干网络（附代码+修改教程）

VMamba是一种全新的视觉框架，VMamba结合了CNNs和ViTs的优势，同时优化了计算效率，能够在保持全局感受野的情况下实现线性复杂度。为了解决方向敏感性问题，VMamba引入
爆改模型·2025-07-04 02:14

Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程

使用Rust和FasterR-CNN进行目标检测FasterR-CNN是目标检测领域广泛使用的深度学习模型。Rust生态中可以通过tch-rs（Torch绑定）调用预训练的PyTorch模型实现。
KENYCHEN奉孝·2025-07-03 21:42

【深度学习-Day 33】从零到一：亲手构建你的第一个卷积神经网络（CNN）

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·2025-07-03 13:43

【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理

【深度学习】卷积神经网络原理1.卷积神经网络的组成2.卷积层2.1卷积运算过程3.padding-零填充3.1ValidandSame卷积3.2奇数维度的过滤器4.stride-步长5.多通道卷积5.1多卷积核（多个Filter）6.卷积总结7.池化层(Pooling)8.全连接层9.总结1.卷积神经网络的组成定义卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷
chaser&upper·2025-07-03 07:02

深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络卷积神经网络（CNN）1.卷积神经网络的基本组成2.卷积操作3.激活函数（ReLU）4.池化操作5.全连接层6.卷积神经网络的完整实现项目示例项目目标1.加载数据2.卷积层：图像的特征探测器
Linductor·2025-07-03 07:02

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小

嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小关键词：嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要：当我们用手机拍照时，AI能瞬间识别出“这是一只猫”；智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入
AI智能探索者·2025-07-03 04:40

DAY 45 Tensorboard使用介绍

目录DAY45Tensorboard使用介绍1.tensorboard的发展历史和原理2.tensorboard的常见操作3.tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型作业：对resnet18
HINOTOR_·2025-07-03 01:10

【AI】AI大模型发展史：从理论探索到技术爆发

1.2神经网络初步实践1980年：卷积神经网络（CNN）雏形诞生1998年：LeNet-5模型成功应用于手写数字识别，成为首个商用深度学习模型关键局
不想当程序汪的第N天·2025-07-01 21:44

YOLOv12 正式发布 | 检测效果超越YOLO11！！

代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/yolov12提升YOLO框架的网络架构一直至关重要，尽管注意力机制在建模能力方面已被证明具有优越性，但长期以来一直专注于基于CNN
·2025-07-01 03:54

推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成

总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取（FFmpeg/SceneDetect）↓帧图像（.jpg）↓图像模型提取特征（CLIP/CNN/ViT）↓多帧聚合成视频向量（均值池化等）↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐
·2025-07-01 03:20

TensorFlow运行时核心：DirectSession::Run全解析

TensorFlow运行时核心：DirectSession::Run全解析TensorFlow的本地执行模式通过DirectSession::Run实现高效计算图处理，其核心流程分为三个阶段：图剪枝生成
Jay Kay·2025-06-30 17:13

人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN（网格状数据处理：输入层，卷积层，激活函数，池化层，全连接层，输出层等）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频、音频）设计的深度学习模型。
weisian151·2025-06-30 11:30

CNN-GRU混合模型学习笔记

GRU学习笔记CNN：卷积神经网络GRU（GateRecurrentUnit），门控循环单元CNN：卷积神经网络3个组成部分：1.卷积层——提取图像局部特征2.池化层——降维（防止过拟合）3.全连接层—
weixin_54372988·2025-06-30 11:28

CPO-CNN-GRU-Attention、CNN-GRU-Attention、CPO-CNN-GRU、CNN-GRU四模型多变量时序预测对比

本文旨在系统地比较四种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（GRU）的不同架构，包
Matlab科研辅导帮·2025-06-30 10:26

CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】

1CNN（卷积神经网络）部分作用：特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。组成部分：卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。
沅_Yuan·2025-06-30 04:19

DAY 41 简单CNN

知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)importtorchimporttorch.nnasnnimpo
冬天给予的预感·2025-06-30 04:15

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

@浙大疏锦行知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)这里相关的概念比较多，如果之前没有学习过复试班强化班中
traMpo1ine·2025-06-30 04:44

浅谈卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。
cyc&阿灿·2025-06-29 16:53

【第二章:机器学习与神经网络概述】03.类算法理论与实践-(3)决策树分类器

第二章:机器学习与神经网络概述第三部分：类算法理论与实践第三节：决策树分类器内容：信息增益、剪枝技术、过拟合与泛化能力。
IT古董·2025-06-29 16:51

卷积神经网络

一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。
亿只小灿灿·2025-06-29 11:55

【2024 CVPR-Backbone】RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective

摘要近期，轻量级视觉Transformer（ViT）在资源受限的移动设备上表现出比轻量级卷积神经网络（CNN）更优异的性能和更低的延迟。
无敌悦悦王·2025-06-29 10:45

Python编程：使用 YOLO 目标检测

与传统的两阶段目标检测方法（如R-CNN系列）不同，YOLO将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上进行一次推理即可预测边界框和类别概率。
倔强老吕·2025-06-29 09:37

基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集

defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝（巢）带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN
QQ67658008·2025-06-29 09:36

【day51】复习日

内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高
daomingwu017·2025-06-29 07:55

DAY 41 简单CNN

@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Den
yizhimie37·2025-06-29 07:51

Densenet模型花卉图像分类

【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.
深度学习乐园·2025-06-28 21:02

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:01

ResNet（Residual Network）

ResNet（ResidualNetwork）是深度学习中一种经典的卷积神经网络（CNN）架构，由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。
不想秃头的程序·2025-06-28 16:00

人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级

一、技术背景：视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，通过提取面
智驱力人工智能·2025-06-28 14:16

基于Python Anaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案

以下是一个基于PythonAnaconda环境，使用CNN-LSTM模型预测碳交易价格的完整技术方案。
神经网络15044·2025-06-28 05:44

Pytorch模型安卓部署

目前多数的研究都是在于算法上，个人觉得把算法落地是一件很有意思的事情，因此本人准备分享一些模型落地的文章(后续可能分享微信小程序部署，PyQt部署以及exe打包，ncnn部署，tensorRT部署，MNN
python&java·2025-06-28 01:24

OpenCV边缘填充方式详解

边缘填充的主要应用场景包括：图像滤波（如高斯滤波、中值滤波等）卷积神经网络（CNN）中的卷积层形态学操作（如膨胀、腐蚀）图像特征提取二、OpenCV中
慕婉0307·2025-06-27 00:28

Python打卡训练营-Day43-复习日

@浙大疏锦行作业kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件
traMpo1ine·2025-06-26 21:04

C4.5算法深度解析：决策树进化的里程碑

作为ID3的革命性升级，它不仅解决了前代的核心缺陷，更开创了连续特征处理和剪枝技术的先河，成为现代决策树的奠基之作。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。
大千AI助手·2025-06-26 20:27

深度学习在人脸识别中的应用及Python实现

深度学习模型通常基于卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
loop_syntax648·2025-06-26 18:43

cnn 一维时序数据_AI顶会解读|时序动作分割与检测，附代码链接

时序动作分割与检测时序动作的分割与检测是视频计算机视觉技术的一大常规任务，对自动驾驶和机器人等应用至关重要，下面3篇论文是腾讯AILab在这一方向的探索成果。1.动作识别中的时序帧间差异表征学习TemporalDistinctRepresentationLearningforActionRecognition本文由腾讯AILab、腾讯优图实验室、新加坡南洋理工大学、美国纽约州立大学布法罗分校合作完
·2025-06-26 14:18

DAY 43 复习日 CNN训练与Grad-CAM可视化（模块化实现）

目录Kaggle图像分类项目：项目结构一、数据准备模块1.config/paths.py2.data/preprocessing.py3.data/dataset.py二、模型定义模块1.models/cnn_model.py2
沐兮兮兮·2025-06-26 08:12

基于PyTorch的MNIST手写数字识别（配置手写板使用）

基于PyTorch的MNIST手写数字识别（配置手写板使用）代码详见：https://github.com/xiaozhou-alt/CNN_MNIST文章目录基于PyTorch的MNIST手写数字识别
热心不起来的市民小周·2025-06-26 02:03

Tensorflow实现经典CNN网络AlexNet

1、概念AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破（第二名为26.2%），其原理来源于2012年Alex的论文《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》，这篇论文是深度学习火爆发展的一个里程碑和分水岭，加上硬件技术的发展，深度学习还会继续火下去。2、AlexNet网络结构由于受限于当时
您懂我意思吧·2025-06-26 02:01

一[3.0]、 yolov8 工作原理

在所有流行的物体识别机器学习模型（如FasterR-CNN、SSD和Reti
他人是一面镜子，保持谦虚的态度·2025-06-25 21:53

60天python训练营打卡day41

学习目标：60天python训练营打卡学习内容：DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图
tan90�=·2025-06-25 12:50
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