CNN卷积网络第28页

VIT论文介绍

1.引言本文来讲解一篇论文VIT，这篇算是引起VIT跟CNNs之争的开端。

赵卓不凡·2023-12-05 15:25

YOLOv8-Seg改进：简单高效的模块-现代反向残差移动模块 (iRMB) | | ICCV2023 EMO

本文改进：设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块(InvertedResidualMobileBlock,iRMB)，它吸收了类似CNN的效率来模拟短距离依赖和类似Transformer

会AI的学姐·2023-12-05 12:28

YOLOv8优化策略：简单高效的模块-现代反向残差移动模块 (iRMB) | | ICCV2023 EMO

本文改进：设计了一种面向移动端应用的简单而高效的现代反向残差移动模块(InvertedResidualMobileBlock,iRMB)，它吸收了类似CNN的效率来模拟短距离依赖和类似Transformer

会AI的学姐·2023-12-05 12:27

YOLOv8优化策略：SENetV2，squeeze和excitation全面升级，效果优于SENet | 2023年11月最新成果

t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.SENetV2论文：https://arxiv.org/pdf/2311.10807v1.pdf摘要：卷积神经网络（CNNs

会AI的学姐·2023-12-05 12:55

语音识别从入门到精通——1-基本原理解释

语音识别流程1.2.1预处理1.2.2语音检测和断句1.2.3音频场景分析1.2.4识别引擎(**语音识别的模型**)1.传统语音识别模型2.端到端的语音识别模型基于Transformer的ASR模型基于CNN

小陈phd·2023-12-05 09:18

从零开始实现神经网络(二)_CNN卷积神经网络

参考文章:介绍卷积神经网络1介绍卷积神经网络2在过去的几年里，关于卷积神经网络（CNN）的讨论很多，特别是因为它们彻底改变了计算机视觉领域。

ourkix·2023-12-05 09:34

时序预测 | MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测

时序预测|MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测目录时序预测|MATLAB实现CNN-SVM卷积支持向量机时间序列预测预测效果基本介绍研究回顾程序设计参考资料预测效果基本介绍CNN-SVM

机器学习之心·2023-12-05 06:29

CNN,DNN,RNN,GAN,RL+图像处理常规算法(未完待续)

神经网络模型：1.CNN（卷积神经网络）原理：CNN主要用于处理图像数据。它包含卷积层、池化层和全连接层。

不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:08

卷积神经网络（CNN）：艺术作品识别

与Loss图2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN

NoteLoopy·2023-12-05 05:46

卷积神经网络（CNN）：乳腺癌识别.ipynb

与Loss图2.混淆矩阵3.各项指标评估一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN

NoteLoopy·2023-12-05 05:07

RGCN，GCN，GRAPHSAGE论文阅读实践

图神经网络在本文中，我们将图神经网络划分为五大类别，分别是:图卷积网络(GraphConvolutionNetworks,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks)、图自编码器

乘风破浪的猫·2023-12-05 04:17

GCN, GAT, GraphSAGE对比【整理】

Kadima08·2023-12-05 04:46

YOLOv8改进有效涨点 | 2023 | SPD-Conv空间深度转换卷积（高效空间编码技术）

SPD-Conv的基本概念：它是一种将图像空间信息转换为深度信息的技术，从而使得卷积神经网络（CNN）能更加有效地学习图像特征。

Snu77·2023-12-04 21:17

21、Resnet50 中包含哪些算法？

卷积卷积算法是CNN网络的核心，它的主要作用是对图片（第一层卷积的输入是原始的图片）或者特征图（中间的卷积的输入是上面卷积输出的特征图）进行

董董灿是个攻城狮·2023-12-04 15:40

Pytorch搭建ResNet网络进行垃圾分类

网络结构因为把初始化函数__init__()打错了，所以调了很久的bug，这种因为打错而调试的bug还是让我废了很大功夫才找出来，期间也发现了卷积网络

威少的书童·2023-12-04 14:57

Python基于深度学习机器学习卷积神经网络实现垃圾分类垃圾识别系统(GoogLeNet，Resnet，DenseNet，MobileNet，EfficientNet，Shufflent)

文章目录1前言+2卷积神经网络（CNN）详解+2.1CNN架构概述+2.1.1卷积层+2.1.2池化层+2.1.3全连接层2.2CNN训练过程+2.3CNN在垃圾图片分类中的应用3代码详解+3.1导入必要的库

purple_love·2023-12-04 14:25

40从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --深度学习在目标检测中的应用：R-CNN

R-CNN在传统的目标检测方法中，我们使用滑动窗口标记目标的位置、使用人工设计的特征和机器学习算法进行分类，此类方法虽然可以基本达到实时性的要求但是其缺点也比较明显。

Jachin111·2023-12-04 14:38

轻量级网络结构的目标检测算法——Yolov8介绍

1.Yolov8算法概述Yolov8是一种目标检测算法，它通过独特的双路径预测和紧密的连接的卷积网络进行目标检测。该算法采用了轻量级网络结构，同时保持了较高的性能，因此具有高效的特点。

LittroInno·2023-12-04 14:18

2 文本分类入门：TextCNN

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdfTextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络模型。它在卷积神经网络的基础上进行了一些修改，以适应文本数据的特点。

汀沿河·2023-12-04 09:06

python3.6深度学习图片集处理项目源代码（为cnn等准备图片集合，批量生成、删除、改名、旋转、调整大小）

为了方便深度学习，训练模型编写该代码，图片批量生成、删除、改名、旋转、调整大小、排序、计算图片数量，欢迎大家补充修改。代码#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/3/413:07#@File:imagespro.py#@Software:PyCharmimportosimportos.pathfromPILimportImagefrom

wyx100·2023-12-04 06:59

Head、Neck、Backbone介绍

Backbone：backbone是模型的主要组成部分，通常是一个卷积神经网络（CNN）或残差神经网络（ResNet）等。backbone负责提取输入图像的特征，以便后续的处理和分析。

mango1698·2023-12-04 06:28

Keras构建简单CNN详细解析及代码(包括报错处理)

Keras构建CNN参考github源码MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,是NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology)的缩小版，训练集(trainingset

aliwa.·2023-12-04 06:54

CV baseline概览|AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks基于深度卷积神经网络的图像分类

文章目录CVbaseline重要性CNN发展历程演化路径AlexNet概览AlexNet全文翻译摘要1引言2数据集3网络结构3.1ReLU非线性激活函数3.2在多GPU上训练3.3局部响应标准化LRN3.4

源代码•宸·2023-12-04 01:26

SETR

RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformershttps://arxiv.org/abs/2012.15840https://fudan-zvg.github.io/SETR/最新的语义分割方法采用了完全卷积网络

Valar_Morghulis·2023-12-04 00:47

通过pnnx导出ncnn。

巴啦啦魔仙变！！·2023-12-03 23:47

pymysql基本使用

关闭连接4.事务操作的方法3.游标对象的使用3.1游标对象用于执行sql语句3.2游标对象获取数据3.3游标的关闭4.一次添加多条数据事务练习1.入门体会导入模块importpymysql创建连接对象cnn

彭于晏的女朋友！·2023-12-03 22:00

深度学习记录--初印象

神经网络单元我理解成是一种通过输入大量的样本数据与结果数据，在一定的学习之后，尽可能给出准确的预测的一种单元几种不同的神经网络大致可以分为SNN(标准神经网络),CNN(卷积神经网络),RNN(循环神经网络

蹲家宅宅·2023-12-03 20:39

一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）

卷积神经网络–CNN最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。

easyAI人工智能知识库·2023-12-03 20:52

conan入门(三十):对腾讯ncnn进行Conan封装

ncnn是腾讯开源的一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。因为项目中需要用到它，所以我需要对它进行conan封装，以支持我们基于conan管理的项目的引用。

10km·2023-12-03 14:39

基于深度学习的卷积神经网络的水果分类系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要组成部分，已经在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成果。而水果分

xuehaikj·2023-12-03 12:35

【深度学习】卷积神经网络

卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)它的雏形是1998年LeCun的LeNet网络结构，卷积神经网络发展历程中的第一个卷积神经网络只要包含了卷基层的神经网络都可以理解为卷积神经网络

CODING_LEO·2023-12-03 12:32

keras 卷积网络

主要用到的卷积层有Conv1D、Conv2D；简单讲，神经网络中卷积层的作用是用来做特征提取的Conv1Dkeras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides=1,padding='valid',activation=None)一维卷积对提供的数据进行单维度处理，如果卷积层放在第一层之上，还需要提供input_shape参数，例如（10,128）表示10个

与AI零距离·2023-12-03 12:14

深度学习回顾：七种网络

一、说明本文揭开CNN、Seq2Seq、FasterR-CNN和PPO，以及transformer和humg-face—编码和创新之路。对于此类编程的短小示例，用于对照观察，或做学习实验。

无水先生·2023-12-03 12:25

神经网络中的 Grad-CAM 热图（Gradient-weighted Class Activation Mapping）

Grad-CAM（Gradient-weightedClassActivationMapping）是一种用于可视化卷积神经网络（CNN）中特定类别的激活区域的方法。

温柔的行子·2023-12-03 11:22

基于深度学习的肺炎CT图像检测诊断系统

技术原理：深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在肺炎CT图像检测诊断中发挥了

雅致教育·2023-12-03 10:02

卷积神经网络-3D医疗影像识别

可视化模型性能八、对单次CT扫描进行预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境：TensorFlow2.4.1往期精彩内容：卷积神经网络（CNN

NoteLoopy·2023-12-03 07:33

卷积神经网络训练情感分析

文章目录1CNN在自然语言的典型应用2代码解释3建议1CNN在自然语言的典型应用卷积的作用在于利用文字的局部特征，一个词的前后几个词必然和这个词本身相关，这组成该词所代表的词群词群进而会对段落文字的意思进行影响

没有难学的知识·2023-12-03 04:58

软著项目推荐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

iuerfee·2023-12-03 04:55

Co-DETR | ATSS+Faster RCNN+DETR，成就绝对王者！

‍作者|AI视界引擎编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题，作者提出了一

自动驾驶之心·2023-12-03 03:00

强化学习简明教程

例如，我们之前研究过MNIST的卷积神经网络(CNN)分类模型；给定60000个数字图像和相应数字标签（例如“5”）的训练集，我们学习了一个能够预测新MNIST图像的数字标签的模型。

新缸中之脑·2023-12-03 01:34

图神经网络处理图片数据

其实与CNN把一张图片看成一个网格、Transformer把图片拉直成一个序列相比，图方法更适合学习不规则和复杂物体的特征。

mingqian_chu·2023-12-02 20:35

目标检测算法R-cnn系列

目标检测：R-cnn、faster-r-cnn等R-cnn：候选区域：使用选择性搜索(SelectiveSearch)等算法(合并像素，非常耗时)在输入图像中生成一组候选区域。

ouger爱编程·2023-12-02 18:02

计算机视觉

目标检测：R-cnn、faster-r-cnn、YOLO等R-cnn：候选区域：使用选择性搜索(SelectiveSearch)等算法(合并像素，非常耗时)在输入图像中生成一组候选区域。

ouger爱编程·2023-12-02 18:31

目标检测——Mask R-CNN算法解读

论文：MaskR-CNN作者：KaimingHeGeorgiaGkioxariPiotrDoll´arRossGirshick链接：https://arxiv.org/abs/1703.06870代码：

lishanlu136·2023-12-02 16:25

目标检测——Faster R-CNN算法解读

论文：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks作者：ShaoqingRen,KaimingHe,RossGirshick

lishanlu136·2023-12-02 16:53

手写数字识别加法器--深度学习实验

2.学会CNN网络原理。3.学会迁移学习原理。近年来，迁移学习受到广泛关注，相关研究呈现出持续的指

IT小艺·2023-12-02 10:42

深度学习今年来经典模型优缺点总结，包括卷积、循环卷积、Transformer、LSTM、GANs等

文章目录1、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）1.1优点1.2缺点1.3应用场景1.4网络图2、循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，

JJxiao24·2023-12-02 10:39

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型

融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）原理如下：①采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体，基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围，借此找出给定问题更好的备选解；②采用正余弦策略替换原始麻雀算法的发现者位置更新公式。当发现者搜寻的食物位于局部最优时，大量的跟随者会涌入到该位置，此时发现者与整个群体停滞不前，造成种群位置多样性出现损失；③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进；原始步长搜

玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:30

对 Vision Transformers 及其基于 CNN-Transformer 的变体的综述

AsurveyoftheVisionTransformersanditsCNN-TransformerbasedVariants摘要1、介绍2、vit的基本概念2.1patch嵌入2.2位置嵌入2.2.1

毕竟是shy哥·2023-12-02 09:27

【代码】CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测

程序名称：CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测实现平台：matlab代码简介：为更准确地预测，提出基于注意力机制的CNN-GＲU预测模型。

玉子（代码分享版）·2023-12-02 09:56

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