CNN卷积网络

MobileNet网络

介绍MobileNet网络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（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:55

深度学习 Day14——P3天气识别

引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:19

基于OpenCV+CNN+IOT+微信小程序智能果实采摘指导系统——深度学习算法应用(含python、JS工程源码)+数据集+模型（五）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境JupyterNotebook环境Pycharm环境微信开发者工具OneNET云平台模块实现1.数据预处理2.创建模型并编译3.模型训练及保存4.上传结果5.小程序开发1）查询图片2）查询识别结果系统测试1.训练准确率2.测试效果3.外部访问效果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Keras框架
小胡说人工智能·2023-12-15 18:36

36、什么是池化算法

池化算法也是CNN网络中非常常见的算法。池化这一算法理解起来比较简单，从名字中或许可以看到一些东西：从一个像素池子中选取一些有代表性的像素出来。常见的池化有最大池化和平均池化。
董董灿是个攻城狮·2023-12-15 17:53

卷积神经网络18种有效创新方法汇总，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向

作为深度学习中非常重要的研究方向之一，卷积神经网络（CNN）的创新不仅表现在提升模型的性能上，还更进一步拓展了深度学习的应用范围。
深度之眼·2023-12-15 16:49

【深度学习目标检测】五、基于深度学习的安全帽识别（python，目标检测）

深度学习目标检测方法则是利用深度神经网络模型进行目标检测，主要有以下几种：R-CNN系列：包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通过候选区域法生成候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征
justld·2023-12-15 16:15

深度学习 Day15——P4猴痘病识别

引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 16:36

CPGNet点云语义分割简介

该方法通过将LiDAR点云分别投影到鸟瞰视图bird`s-eyeview(BEV)和距离视图rangeview(RV)，然后在两个视图上应用2D全卷积网络提取语义特征，接
AI松子666·2023-12-15 15:25

【改进YOLOv8】融合Context_Grided_Network(CGNet)的晶粒大小分布统计系统

随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法取得了显著的进
xuehaishijue·2023-12-15 14:15

深度学习 Day18——P7咖啡豆识别

引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 14:02

传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪 Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf摘要阻碍CNN应用于视觉跟踪的主要障碍是缺乏适当标记的训练数据。
代码的路·2023-12-15 14:12

微信小程序实现加密解密WXBizMsgCrypt，与后台交互

/crypto-js')constaesKey='7ooWX2U6m4ajRspZiCNnuSFOJepKcr6kKK8zoiOWFj5='constappid='wx52d258a012126799'
狠狠亲一口·2023-12-15 13:00

图像融合——现有比较火的网络

这些网络可以基于不同的架构设计，下面是一些常用于图像融合任务的深度学习网络类型：卷积神经网络（CNNs）：常用于图像相关任务，因为它们可以有效地处理像素数据并提取空间特征。
Keep forward upup·2023-12-15 08:28

安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型转换

最近在研究ocr模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于工作中用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题，所以特意在此做一个记录
彧侠·2023-12-15 07:45

大道至简？ETH研究团队提出简化版Transformer模型，综合效率明显提升

与先前的CNN模型类似，Transformer同样遵循一个设计规范，即首先构造一个基础块，这个基础块通
TechBeat人工智能社区·2023-12-15 07:46

pytorch-mask-rcnn 官方

ThisisaPytorchimplementation实现ofMaskR-CNNthatisinlargepartsbasedonMatterport'sMask_RCNN.Matterport'srepositoryisanimplementationonKerasandTensorFlow.ThefollowingpartsoftheREADMEareexcerpts
pythonSuperman·2023-12-15 05:10

PyTorch实现TPU版本CNN模型

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjMwODMyMQ==&mid=2456352664&idx=1&sn=5067f17e989f89e0ea2206c498c73c18&chksm=8c2f8d96bb580480350c03c68dbdd53f5aeb72237bc5c97888968c9a36a8611
d5cc63d9e177·2023-12-15 05:44

GCN（图卷积）学习笔记

  CNN在图像上可以非常有效的提取特征，但是CNN处理的图像中像素点是排列成一个很整齐的矩阵，无法直接应用于图结构中，因为图中每个节点的邻接节点的数目可能都是不同的，那就无法用一个相同尺寸的卷积核进行卷积运算
图学习的小张·2023-12-15 05:32

深度学习基础回顾

深度学习基础浅层网络VS深层网络深度学习常用的激活函数Sigmoid函数ReLU函数Softplus函数tanh函数归纳偏置CNN适用数据归纳偏置RNN适用数据归纳偏置浅层网络VS深层网络浅层神经网络参数过多
一根老麻花·2023-12-14 19:48

论文阅读——Deformable ConvNets v2

https://github.com/chengdazhi/Deformable-Convolution-V2-PyTorch1.介绍可变形卷积能够很好地学习到发生形变的物体，但是论文观察到当尽管比普通卷积网络能够更适应物体形变
Sciws·2023-12-14 18:35

Python轴承故障诊断 (四)基于EMD-CNN的故障分类

目录前言1经验模态分解EMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2制作数据集和对应标签2.3故障数据的EMD分解可视化2.4故障数据的EMD分解预处理3基于EMD-CNN的轴承故障诊断分类
建模先锋·2023-12-14 17:42

CNN 卷积神经网络之 DenseNet 网络的分类统一项目(包含自定义数据集的获取)

1.DenseNet网络介绍本章实现的项目是DenseNet网络对花数据集的五分类，下载链接：基于迁移学习的DenseNet图像分类项目DenseNet网络是在ResNet网络上的改进，大概的网络结构如下：1.1卷积的简单介绍图像识别任务主要利用神经网络对图像进行特征提取，最后通过全连接层将特征和分类个数进行映射。传统的网络是利用线性网络对图像进行分类，然而图像信息是二维的，一般来说，图像像素点和
听风吹等浪起·2023-12-14 15:00

Pytorch-CNN轴承故障一维信号分类(二)

目录前言1数据集制作与加载1.1导入数据1.2数据加载，训练数据、测试数据分组，数据分batch2CNN-2D分类模型和训练、评估2.1定义CNN-2d分类模型2.2定义模型参数2.3模型结构2.4模型训练
建模先锋·2023-12-14 15:27

注意力机制和自注意力机制

大数据中对于重要的数据，我们要使用；对于不重要的数据，我们不太想使用，但是，对于一个模型而言（CNN、LSTM），很难决定什么重要，什么不重要。由此，注意力机制诞生了。注意力机制是一
可keke·2023-12-14 13:39

DCGAN生成网络模型

它结合了卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络的概念，旨在生成具有高质量的逼真图像。
普通研究者·2023-12-06 18:02

论文翻译：GRAPH ATTENTION NETWORKS

我们以这种方式处理西瓦拉问题：卷积神经网络(CNNs)已被成功应用于解决图像分类(Heetal.，
王壹浪·2023-12-06 18:20

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

demo仓库和视频演示找048期：到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili效果展示图如下：代码文件展示如下：运行01数据集文本生成制作.py可以读取图片路径保存再txt文本中，运行02CNN
gfsfsdfs·2023-12-06 17:57

045基于卷积神经网络的94种矿石识别

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神经网络（Convo
gfsfsdfs·2023-12-06 17:27

042基于深度学习的手指静脉识别

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是
gfsfsdfs·2023-12-06 17:26

044基于深度学习的鱼类检测

科普下卷积神经网络相关知识：CNN是卷积神经网络（Conv
gfsfsdfs·2023-12-06 17:26

论文笔记：Bilinear CNN在fine grained图片分类上的进展

1.BilinearCNNModelsforFine-grainedVisualRecognition论文链接：http://vis-www.cs.umass.edu/bcnn/docs/bcnn_iccv15
TerenceChen1210·2023-12-06 17:33

基于Python的人脸识别系统 深度学习 毕业设计 （附源码）

特别是卷积神经网络（CNN）的出现，使得人脸识别系统在准确性、鲁棒性和性能上都有了显著提升。总体来说，人脸识别系统在算法的准确性和鲁棒性方面取得了显著进展。然而，仍然存在着一些技术挑战和伦理问
源码之家·2023-12-06 12:21

图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析

【MobileNetv1】MobileNetv1是一种轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，由Google团队在2017年提出。
Together_CZ·2023-12-06 11:22

024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版

运行02CNN迁移学习训练模型.py会将txt文本中的图像数据读取进行模
hlalfsf·2023-12-06 11:23

分类预测 | Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测

分类预测|Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测目录分类预测|Matlab实现OOA-CNN-SVM鱼鹰算法优化卷积支持向量机分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述
机器学习之心·2023-12-06 10:12

目标检测网络选择 （Faster R-CNN，SSD，R-FC） Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors

Speed/accuracytrade-offsformodernconvolutionalobjectdetectors现代卷积目标检测器的速度/精度折衷主要内容：如何选择目标检测网络：FasterR-CNN
_szxy·2023-12-06 09:22

TensorFlow深度学习目标检测模型及源码架构解析

本文主要讲解基于深度学习的目标检测模型（FasterRCNN，Yolo和Yolo2，SSD）及TensorFlow目标检测源码架构。
chiluo1155·2023-12-06 09:19

华为ICT——第七章：目标检测与目标分割01

目录目标检测目标检测算法（1）目标检测算法（2）目标检测性能度量目标检测算法评估指标运行速度准确率和召回率R-CNNFast-CNNFasterR-CNNYOLO(1)YOLO(2)YOLOv3网络结构
希斯奎·2023-12-06 09:00

27、卷积 - 卷积特征的可视化和一个神奇的网站

就是想要看一看，在CNN网络中，那么多卷积，到底提取了哪些特征。这就涉及到了卷积特征的可视化技术。我们可以通过一定的方法，将神经网络每一层卷积的输出（也就是
董董灿是个攻城狮·2023-12-06 05:14

机器学习中Fine-tuning应用实例

假设我们有一个在大规模图像数据集上预训练的卷积神经网络（CNN）模型，比如在ImageNet上进行了预训练。现在，我们希望将这个模型用于医学图像分类任务，例如乳
金木讲编程·2023-12-06 04:51

深度学习在图像识别中的应用

深度学习在图像识别中的应用摘要：本文介绍了深度学习在图像识别领域的应用，包括卷积神经网络（CNN）的基本原理、常见模型以及在图像识别中的优势。并通过实验展示了深度学习在图像识别中的实际应用和效果。
a谷雨c·2023-12-06 03:57

【读点论文】A survey of the Vision Transformers and its CNN-Transformer based Variants近年来这个方向的文献阅读记录

AsurveyoftheVisionTransformersanditsCNN-TransformerbasedVariantsAbstract视觉Transformer作为卷积神经网络(cnn)的可能替代品
羞儿·2023-12-05 23:02

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络分类模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(
胖哥真不错·2023-12-05 20:19

Python实现FA萤火虫优化算法优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化CNN回归模型。2.数据获取本次建模数据
胖哥真不错·2023-12-05 20:19

23、什么是卷积的 Feature Map?

FeatureMap,中文称为特征图，卷积的FeatureMap指的是在卷积神经网络（CNN）中，通过卷积这一操作从输入图像中提取的特征图。上一节用示意动图介绍了卷积算法是如何完成的。
董董灿是个攻城狮·2023-12-05 17:37

目标检测——R-CNN系列检测算法总结

R-CNN系列算法详细解读文章：R-CNN算法解读SPPNet算法解读FastR-CNN算法解读FasterR-CNN算法解读MaskR-CNN算法解读目录1、概述1.1获取目标候选框1.2候选框提取特征
lishanlu136·2023-12-05 16:14

深度学习与TensorFlow:FCN论文学习笔记

这篇文章陆陆续续看了快两周,其中也遇到了自己很多的知识的漏洞,踩了很多坑,这里希望能够和大家说一说,也希望大家可以分享一下自己的看法.1:FCN基本思路自从CNN成功之后,很多人都在尝试使用CNN进行图像分割
云时之间·2023-12-05 15:28

成功解决Could not load library libcudnn_cnn_infer.so.8. Error: libcuda.so: cannot open shared object fil

成功解决Couldnotloadlibrarylibcudnn_cnn_infer.so.8.Error:libcuda.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory
旋转的油纸伞·2023-12-05 15:29

ViT

ViTAnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale目录abstractintroViT延申参考abstract之前或是直接CNN
Mr.Light·2023-12-05 15:26

Vision Transformer（VIT）原理总结

基于纯Transformer结构来做图像分类任务，论文中相关实验证明在大规模数据集上做完预训练后的ViT模型，在迁移到中小规模数据集的分类任务上以后，能够取得比CNN更好的性能。
白三点·2023-12-05 15:26
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