CNN卷积网络第30页

深度学习毕设项目基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕

DanCheng-studio·2023-11-29 20:41

YOLOv8-pose关键点检测：Backbone优化 |EMO，结合 CNN 和 Transformer 的现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文解决什么问题：面向移动端的轻量化网络模型EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，替换YOLOv8backboneYolov8-Pose关键点检测专栏介绍

AI小怪兽·2023-11-29 18:21

动手学深度学习笔记day9

卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）图像不是二维张量，而是一个由高度、宽度和颜色组成的三维张量，比如包含个像素。

努力学习的廖同学·2023-11-29 17:24

其实微信也懂得体量

而CNNIC报告则显示，截至2016年12月，我国搜索引擎用户规模达6.02亿，手机搜索用户数达5.75亿，微信的活跃用户数已经超越了搜索引擎用户数，移动端搜索将逐步成为未来搜索需求的主流。

白向的鸟·2023-11-29 15:36

每天五分钟计算机视觉：经典架构的力量与启示

在深度学习和计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）无疑是最为经典的架构之一。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

深度学习黎明时期的LeNet：揭开卷积神经网络的序幕

在深度学习的历史长河中，YannLeCun的LeNet是一个里程碑式的研究成果，它为后来的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）的发展奠定了基础。

幻风_huanfeng·2023-11-29 10:29

知识蒸馏—原理+代码实战(Distillation CNN 和 Progressive Distillation Diffusion)

文章目录1.Distillation基本概念2.DistillationMNISTCNN分类代码实战3.ProgressiveDistillationDiffusion生成代码实战3.1ProgressiveDistillation

Yuezero_·2023-11-29 09:58

控制自己的注意力：没有参与任何IEO，我觉得自己没有后悔

b06f28fc8ffa·2023-11-29 09:21

区块链底层技术和架构的自主研发日益受到重视

2月28日，互联网络信息中心（CNNIC）今日发布第43次《中国互联网络发展状况统计报告》。

鎶们·2023-11-29 08:25

CNN实现手写数字识别（Pytorch）

CNN结构CNN（卷积神经网络）主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后，最后经过若干个全连接层获得最终的输出。

羊羊猪·2023-11-29 07:31

CNN网络实现手写数字（MNIST）识别代码分析

CNN网络实现手写数字（MNIST）识别代码分析(自学用)Github代码源文件本文是学习了使用Pytorch框架的CNN网络实现手写数字（MNIST）识别#导入需要的包importnumpyasnp/

夸克喵·2023-11-29 07:56

手搓卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别(python)

为了让自己更深入地理解卷积神经网络，我只用numpy、pandas等几个库手搓了一个识别MNIST数字的CNN。500张图单次训练，准确率70-80%。

Yurakucho·2023-11-29 07:51

（三）Pytorch快速搭建卷积神经网络模型实现手写数字识别(代码+详细注解)

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言Q1：卷积网络和传统网络的区别Q2:卷积神经网络的架构Q3:卷积神经网络中的参数共享，也是比传统网络的优势所在4、具体的实现代码

爱吐泡泡的小鱼苗·2023-11-29 06:34

GAN：DCGAN-深度卷积生成对抗网络

论文：https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf发表：ICLR2016一、架构创新1：全卷积网络：用逐步卷积代替确定性的空间池化函数（如maxpooling），使网络学习自己的空间下采样

微风❤水墨·2023-11-29 06:33

【代码】基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法

程序名称：基于卷积神经网络（CNN）-支持向量机（SVM）的分类预测算法实现平台：matlab代码简介：CNN-SVM是一种常用的图像分类方法，结合了卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）。

玉子（代码分享版）·2023-11-29 05:15

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南

它适用于各种类型的深度学习模型，包括CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等。TensorRT实现模型优化的方法和

Xy丶Promise·2023-11-29 02:12

图像分类网络总结回顾（上）

分类网络四、GoogLeNet分类网络1.Inception结构五、ResNet分类网络1.residual结构2.BatchNormalization总结参考前言由于在寒假学习目标检测的时候，在yolo，rcnn

在学习的王哈哈·2023-11-29 02:11

python基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

与传统的基于区域提议的目标检测方法（如FasterR-CNN）不同，DETR采用了全新的思路，将目标检测

Together_CZ·2023-11-29 01:37

AI智能生态系统（机器学习项目，在线部署）

该系统为国庆期间练手项目，目前已部署上线，项目链接：AI智能生态系统包含了以下四个项目：狗猫图像分类器（PetAIVision）任务描述：利用卷积神经网络（CNN）实现图像分类任务，以精确识别狗和猫的图像

github_czy·2023-11-28 23:44

苏黎世联邦提出TransCNN: 显著降低了计算/空间复杂度！

H-MHSA模块可轻松插入任何CNN架构中，并且可以通过反向传播进行训练。基于此，我们提出了一种新的骨干网络叫做TransCNN，它完美继承了CNN和Transformer的优点

深度学习技术前沿·2023-11-28 22:49

一维卷积网络用于HAR（hunman activity recognition）

原文链接：https://blog.csdn.net/bhneo/article/details/83092557HAR（人体活动识别）是根据加速度计序列数据，将活动分类为已知的预定义的活动类别，其数据是由专业设备或智能机记录的。解决这个问题的传统方法需要手工制作特征，这些特征来自于基于固定大小的窗口和训练机器学习模型的时间序列数据，例如集成决策树。而难点在于，这种特征工程需要在该领域拥有深厚的专

阿委困的不能行·2023-11-28 21:28

基于卷积神经网络CNN开发构建HAR人类行为识别Human Activity Recognition【完整代码实践】

Together_CZ·2023-11-28 21:25

原生js将数字金额转汉字金额 vue中数字金额转汉字金额

功能是将数字金额转为汉字金额vue中，自行在assets新建js，封装如下，复制粘贴进去即可/***数字金额转汉字金额*val为字符串类型*/exportconsttoChies=(val)=>{//汉字的数字varcnNums

牵手相守·2023-11-28 19:49

【vue js】小写数字转大写汉字

小写数字转大写汉字numTocoggle(money){//汉字的数字varcnNums=newArray('零','壹','贰','叁','肆','伍','陆','柒','捌','玖');//基本单位

侯秃顶·2023-11-28 19:43

Vue数字金额转大写

利用Vue过滤器实现{{model.balance|toChies(amount)}}filters:{toChies(amount){//汉字的数字constcnNums=["零","壹","贰","

Youaremysalvatio·2023-11-28 19:42

软著项目推荐深度学习动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

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

iuerfee·2023-11-28 19:21

自己动手实现一个深度学习算法——八、深度学习

1.加深网络1）向更深的网络出发创建一个如下图所示的网络结构的CNN这个网络的层比之前实现的网络都更深。

千里之行起于足下·2023-11-28 19:13

自己动手实现一个深度学习算法——七、卷积神经网络

卷积层1）全连接层存在的问题2）卷积运算3）填充4）步幅5）3维数据的卷积运算6）结合方块思考7）批处理3.池化层1）池化层的特征4.卷积层和池化层的实现1）im2co2）卷积层的实现3）池化层的实现5.CNN

千里之行起于足下·2023-11-28 19:35

YOLO系列/20230903

深度学习经典检测方法1.two-stage（分两阶段）：Faster-Rcnn和Mask-Rcnn系列-------检测过程中加了预选框步骤速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用框架Mask-Rcnn

lucharaar·2023-11-28 18:10

CNN对 MNIST 数据库中的图像进行分类

加载MNIST数据库MNIST是机器学习领域最著名的数据集之一。它有70,000张手写数字图像-下载非常简单-图像尺寸为28x28-灰度图fromkeras.datasetsimportmnist#使用Keras导入MNIST数据库(X_train,y_train),(X_test,y_test)=mnist.load_data()print("TheMNISTdatabasehasatraini

伪_装·2023-11-28 06:09

用mtcnn+keras+facenet实现简易的人脸识别

人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法文章目录人工智能-人脸识别采用mtcnn+keras+facenet深度学习算法前言：在前段时间的挑板杯和互联网+的双赛中，我们和校企合作的项目疲劳驾驶检测预警

胖头鱼青年·2023-11-28 03:58

Transformer —— attention is all you need

www.cnblogs.com/rucwxb/p/10277217.htmlTransformer——attentionisallyouneedTransformer模型是2018年5月提出的，可以替代传统RNN和CNN

weixin_30511107·2023-11-28 01:11

Transformer——《Attention is all you need》

该模型基于纯注意力机制（Attentionmechanisms），完全抛弃了RNN和CNN网络结构，在机器翻译任务上取得了很好的效果。

NPC_0001·2023-11-28 01:41

Transformer——理论篇

序在看这一篇之前，我希望你有一定的基础知识：1.CNN,RNN,Transformer比较2.Attention机制3.self-attention机制本文将紧接着前文的内容，对Transformer再进行一次探索

MoonLer·2023-11-28 01:10

CNN内部计算及卷积核、通道数关系

目录CNN内部计算具体实现：tensorflow1*1卷积的作用卷积和池化后的大小计算CNN局部连接：不是全连接，而是使用size相对input小的kernel在局部感受视野内进行连接（点积运算）权值共享

dabingsun·2023-11-28 00:14

CNN中输入通道数、卷积核的深度、卷积核的个数和输出通道数之间的关系

当涉及卷积神经网络（CNN）中卷积核的数量和通道数时，通常存在一些混淆。让我为您解释清楚：通道数（Channel）：在CNN中，输入数据通常是一个三维张量，具有宽度、高度和通道数。

weixin_44194001·2023-11-28 00:43

深度学习第3天：CNN卷积神经网络

☁️主页Nowl专栏《机器学习实战》《机器学习》君子坐而论道，少年起而行之文章目录介绍CNN的主要结构卷积层激励层池化层Kears搭建CNN搭建代码直观感受卷积的作用结语介绍卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

Nowl·2023-11-27 20:27

阿里云安全恶意程序检测（速通三）

特征构建细节特点业务理解和结果分析结合模型理解业务多分类问题预测结果分析特征工程进阶基于LightGBM模型验证模型结果分析模型测试优化技巧与解决方案升级内存管理控制加速数据处理技巧其他开源工具包深度学习解决方案：TextCNN

盖盖的博客·2023-11-27 19:40

PaddleDetection——开始训练及评估预测

roadsign_voc_template.ymlyolov3_mobilenet_v1_roadsign_coco_template.ymlppyolo_resnet50_vd_roadsign_coco_template.ymlfaster_rcnn_r50

赖床冠军·2023-11-27 17:02

属性级情感分析（于restaurant14和laptop14数据集上使用LSTM和GRU、 MemNet和IAN以及CNN等）的对比分析

随着人们的社交活动、消费习惯、工作内容也逐渐由线下转移到线上，从互联网上海量文本中自动挖掘出人们对各类事务的需求、喜好、观点、态度等，具有广阔的应用场景和很高的商业价值。在自然语言处理领域，情感分析是一种从文本中自动抽取该文本中表达的对某些实体(比如产品、服务、话题、事件等)的情感、观点、态度的技术。情感分析主要分为三个级别【1】：(1)句子级别的情感分析(SentimentAnalysis)，(

Monkey typist·2023-11-27 13:17

微软提出MiniViT | 把DeiT压缩9倍，性能依旧超越ResNet等卷积网络

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童VisionTransformer由于其较高的模型性能在计算机视觉领域受到广泛关注。然而，VisionTransformer受到大量参数的影响，限制了它们在内存有限的设备上的适用性。为了缓解这一问题，本文提出了一种新的压缩框架MiniViT，MiniViT能够在保持相同性能的同时实现了VisionTrans

Tom Hardy·2023-11-27 13:33

3 时间序列预测入门：TCN

0引言TCN（全称TemporalConvolutionalNetwork），时序卷积网络，是在2018年提出的一个卷积模型，但是可以用来处理时间序列。

汀沿河·2023-11-27 12:37

探索计算机视觉：深度学习与图像识别的融合

我们将介绍卷积神经网络（CNN）的原理、常用的图像数据集以及图像识别的实际应用场景，并通过代码示例展示如何使用TensorFlow框架进行图像识别任务的实践。

a谷雨c·2023-11-27 11:49

2023一区优化套用:KOA-CNN-BiGRU-Attention融合注意力机制预测程序代码！直接运行！

同样的，我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量回归预测模型

预测及优化·2023-11-27 10:04

SCI、中科院1区算法应用：（BWO-CNN-BiGRU-Attention）白鲸优化深度学习-融合注意力机制预测程序代码！包含特征可视化，数据Excel导入，直接运行！

我们利用该高创新算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化。该论文进行了一系列实验，包括定性分析、定量分析和可扩展性测试。

预测及优化·2023-11-27 10:03

目标检测｜实战总结

ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。来自UNC团队2016年发表在ECCV上。SSD最大的特点就是在较高的准确率下实现较好的检测准确度。

voice_an·2023-11-27 09:07

第五章目标检测中K-means聚类生成Anchor box(工具)

例如，在SSD、Faster-RCNN中，设计了9个不同大小和宽高比的anchor。

小酒馆燃着灯·2023-11-27 08:24

YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（SwitchableAtrousConvolution,SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计

Snu77·2023-11-27 07:15

[论文阅读]CBAM——代码实现和讲解

CBAM论文网址：CBAM论文代码：CBAM本文提出了一种卷积块注意力模块（CBAM），它是卷积神经网络（CNN）的一种轻量级、高效的注意力模块。

一朵小红花HH·2023-11-27 06:57

那些幸福的女人们

就在去年，2017年，PayScale和CNNMoney也将软件工程师评为他们认为的美国最好的工作。LinkedIn领英公司发布雇主最需要的技能排名当中，充斥着大量的软件工程师所必备的一些编程技能。

英贤社·2023-11-27 05:03

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