CNN卷积第14页

m基于CNN卷积神经网络的IBDFE单载波频域均衡算法

1.算法描述单载波频域均衡(SC-FDE)是解决符号间干扰(ISI)问题的一项重要技术。相比于单载波时域均衡(SC-TDE)技术和正交频分复用(OFDM)技术,SC-FDE技术具有复杂度低、峰均功率比小的优点。但是,SC-FDE技术中,均衡算法的性能与复杂度存在制约关系,传统均衡算法无法在二者之间取得较好的折衷。在单载波频域均衡系统中，线性均衡算法虽然简单易行，但是其抑制噪声干扰和符号间干扰的能力

AI小白龙*·2024-01-29 21:05

《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》算法详解

LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks官方代码(caffe):http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d/由Facebook和Dartmouth学院提出被ICCV2015收录一、核心创新网络全部使用3D卷积和

ce0b74704937·2024-01-29 21:47

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

一阶段与两阶段深度学习目标检测器物体检测用例和应用物体检测发展里程碑流行的物体检测算法YOLO：你只看一次SSD:Single-shotDetectorR-CNN：基于区域的卷积神经网络下一步是什么

jcfszxc·2024-01-29 20:30

AD/DA基础知识

采样：采样是将连续变化的模拟波形通过与采样脉冲串（或者周期方波信号）做卷积运算，将连续变化的量变成时间离散的模拟量。根据奈奎斯特定理，S(t)对应的采样频率fs与输入信

若忘即安·2024-01-29 17:24

机器学习周报第23周

目录摘要Abstract一、卷积神经网络1.1padding1.2卷积步长1.3单层卷积网络1.4池化层二、文献阅读：BERTmodelsforBrazilianPortuguese:pretraining

Ramos_zl·2024-01-29 16:21

《Confusion Graph: Detecting Confusion Communities in Large Scale Image Classification》阅读笔记

初读摘要问题描述：对于基于深度卷积神经网络（CNN）的图像分

AncilunKiang·2024-01-29 15:49

《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记

论文标题《VisualTreeConvolutionalNeuralNetworkinImageClassification》图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin

AncilunKiang·2024-01-29 15:45

Deeplab系列语义分割模型

目录一、网络模型1.deeplabv12.deeplabv23.deeplabv34.deeplabv3+二、空洞卷积三、代码实现总结一、网络模型1.deeplabv1深度卷积神经网络（DCNN）和条件随机场

CPones·2024-01-29 14:57

通俗易懂理解MobileNet网络模型

参考资料详细且通俗讲解轻量级神经网络——MobileNets【V1、V2、V3】MobileNetv1和MobileNetv2二、MobileNetv1原始论文：[1]MobileNet网络详解【深度学习】轻量化CNN

花花少年·2024-01-29 13:54

【RT-DETR有效改进】反向残差块网络EMO | 一种轻量级的CNN架构（轻量化网络，参数量下降约700W）

其的构成块iRMB在之前我已经发过了，同时进行了二次创新，本文的网络就是由iRMB组成的网络EMO，所以我们二次创新之后的iEMA也可以用于这个网络中，再次形成二次创新，同时本文的主干网络为一种轻量级的CNN

Snu77·2024-01-29 13:49

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

介绍摘要空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。

程序员半夏·2024-01-29 13:06

CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积

©作者|玉米爆米花介绍本文作者提出了一种名为SCConv（SpatialandChannelreconstructionConvolution，空间和通道重建卷积）的卷积模块，目的是减少卷积神经网络中特征之间的空间和通道冗余

PaperWeekly·2024-01-29 13:32

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。

我悟了-·2024-01-29 13:01

【YOLOv8改进-论文笔记】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积

文章目录介绍摘要创新点文章链接基本原理空间重构单元（SRU）分离操作重构操作通道重构单元（CRU）分割操作转换操作融合操作核心代码YOLOv8引入下载YoloV8代码直接下载

程序员半夏·2024-01-29 13:59

Yann LeCun荣获全球AI大奖！Keras之父和Deepmind创始人也曾获奖

YannLeCun因为为深度学习作出的杰出贡献（主要是发明了CNN卷积神经网络）和Hinton和Bengio三人共同获得了图灵奖。最近几年，LeCun所领

夕小瑶·2024-01-29 12:21

基于FFT + CNN - BiGRU-Attention 时域、频域特征注意力融合的电能质量扰动识别模型

导入部分数据，扰动信号可视化第二步，扰动·信号经过FFT可视化2电能质量扰动数据的预处理2.1导入数据第一步，按照公式模型生成单一信号2.2制作数据集第一步，定义制作数第二步，制作数据集与分类标签3基于FFT+CNN-BiGRU-Attention

建模先锋·2024-01-29 12:36

吉林省第二实验远洋学校今日微团课八年一班任天琦

是一个由加拿大科学家领导的科学团体在近日探测到了太空中重复的快速射电暴（FastRadioBurst），1月9日，关于这一发现的两篇论文（未编辑版）在《自然》（Nature）上线，随之得到了BBC、《卫报》、CNN

KidChao·2024-01-29 11:08

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！

芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

PyTorch复现网络模型VGG

VGG以其对卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）结构的研究而闻名，特别是在ILSVRC（ImageNetLargeScal

DogDaoDao·2024-01-29 08:13

【ArcGIS微课1000例】0097：栅格重采样（以数字高程模型dem为例）

Contents1.最邻近法（NearestNeighbor）2.双线性内插法（BilinearInterpolation）3.三次卷积法（CubicConvolution）4.ArcGIS重采样工具（

刘一哥GIS·2024-01-29 08:05

2023年算法OOA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）

OOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测Matlab语言。

树洞优码·2024-01-29 06:37

当卷积数为3时准确率达到最大值82.09。_33卷积+13卷积+3*1卷积=白给的精度提升...

作者|BBuf编辑|唐里ICCV2019:通过非对称卷积块增强CNN的核骨架下面要介绍的论文发于ICCV2019，题为「ACNet:StrengtheningtheKernelSkeletonsforPowerfulCNNviaAsymmetricConvolutionBlocks

三水蜀黍·2024-01-29 06:51

【MATLAB第95期】#源码分享 | 基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）

【MATLAB第95期】#源码分享|基于MATLAB的卷积神经网络CNN图像分类源代码分享（含两个案例）一、案例一1、背景介绍目的：训练和测试卷积神经网络，以检测钻头三种类型。

随风飘摇的土木狗·2024-01-29 06:20

用于不对称卷积的验证参数的小程序

非对称卷积的特征图尺寸计算此处只例举输入图像是正方形的情况。

梦在黎明破晓时啊·2024-01-29 06:48

时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测

Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测Multihead-Attention-TCN-LSTM（多头注意力-TCN-LSTM）是一种结合了多个注意力机制、时序卷积网络

机器学习之心·2024-01-29 05:34

opencv 形态学图像处理-自适应阈值二值化

什么是形态学处理基于图像形态进行处理的一些基本方法这些处理方法基本上是对二进制图像进行处理卷积核决定着图像处理的效果形态学图像处理的方法腐蚀与膨胀开运算闭运算顶帽黑帽什么是二值化将图像的每个像素变为两种值

美老师·2024-01-29 05:21

深度学习-卷积神经网络

图像卷积运算对图像矩阵与滤波器矩阵进行对应相乘再求和运算，转化得到新的矩阵。

小旺不正经·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络的结构&经典网络介绍

卷积神经网络的结构总体结构通产情况下，卷积神经网络由若干个卷积层、激活层、池化层、以及全连接层构成。卷积层卷积层是卷积神经网络的核心所在，通过卷积运算可以达到提取特征和降维处理两个重要的目的。

AI_王布斯·2024-01-29 03:54

深度学习-卷积神经网络实现图像风格转换

卷积神经网络可以实现图像风格的转换。小浪也来写个程序，实现下这个功能。

寻风浪·2024-01-29 03:24

图像膨胀腐蚀——opencv

图像腐蚀：图像二值化，将图像的灰度值根据阈值进行0，1处理得到的图像；卷积核，对应信号处理中的高低频滤波器。

snowpigppp·2024-01-29 03:18

Chapter 7 - 16. Congestion Management in Ethernet Storage Networks以太网存储网络的拥塞管理

PFCandECNPFCisahop-by-hopflowcontrolmechanism.Incontrast,ECNnotifiesthedestination,whichinturninformsthesendertoreduceitstrafficrateforcongestionprevention.Aspreviouslyexplained

mounter625·2024-01-29 03:15

[DCN]Deformable Convolutional Networks

DeformableConvolutionalNetworks3.1DeformableConvolution3.2DeformableRoIPooling3.3Position-Sensitive(PS)RoIPooling3.4DeformableConvNets1.Motivation由于CNNs

Ah丶Weii·2024-01-29 02:11

deformable convolutional networks

转自：点击打开链接上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加

麦兜ppig·2024-01-29 02:11

Deformable Convolutional Networks

[1]github源码Deformable-ConvNets[2]论文DeformableConvolutionalNetworksDeformableconvolution文章提出了可变卷积，添加了位移

卿云阁·2024-01-29 02:09

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

首先，将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量，然后，构建重复次数不同的编码器，最后，双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合，得到更加丰富的互补特征信息，从而提高细粒度分类的精度

无妄无望·2024-01-28 22:06

SeisInvNet

算法说明网络结构设计思路嵌入操作邻域信息全局信息观测设置空间对齐解码过程损失函数算法说明在这种网络结构中,地震数据在输入到网络之前会经过了一系列嵌入手段来对数据的空间进行了重构(编码),并通过DNN来进行空间对齐,最后用CNN

outragee·2024-01-28 22:51

计算机毕业设计：python车牌识别系统 Django框架深度学习 CNN算法（源码） ✅

1、项目介绍1、关键词：Python语言、TensorFlow、卷积神经网络CNN算法、PyQt5界面、Django框架、深度学习包含：训练

q_3548885153·2024-01-28 22:20

深度学习参数调整—学习笔记

参数和超参数参数：由数据驱动调整，例如：卷积核的核参数。超参数：不需要数据驱动，在训练前或者训练中人为的进行调整，例如：学习率，卷积核数量、

studyeboy·2024-01-28 21:32

孪生卷积神经网络（Siamese Convolutional Neural Network）的设计思路

孪生卷积神经网络（SiameseConvolutionalNeuralNetwork）是一种特殊类型的卷积神经网络，主要用于处理需要成对比较的数据，例如判断两个输入是否相似。

小桥流水---人工智能·2024-01-28 21:02

【深度学习基础】什么是卷积？为什么要用卷积？

什么是卷积？为什么要用卷积？

BIT可达鸭·2024-01-28 19:18

为什么现在大家喜欢用3*3小卷积？

https://www.toutiao.com/a6706311102759698948/我们知道现在在构建CNN时大家喜欢用3*3的卷积，而不是早期的5*5，7*7等更大尺寸的卷积，如vgg系列网络中全部使用了

喜欢打酱油的老鸟·2024-01-28 19:48

并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是Concurrent Convolutional Neural Network (ConCNN) ，相对于普通卷积有什么优势？

问题描述：并发卷积神经网络(ConCNN)的英文全称是ConcurrentConvolutionalNeuralNetwork(ConCNN)，相对于普通卷积有什么优势？

神笔馬良·2024-01-28 19:48

【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)

文章来源：https://blog.csdn.net/alxe_made/article/details/885945501.扩张卷积的提出Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutionsDilatedResidualNetworks

华仔168168·2024-01-28 19:47

扩张卷积（dilated convolution）

【对扩张卷积的学习记录】ICLR-2016-DilatedConvolution：MULTI-SCALECONTEXTAGGREGATIONBYDILATEDCONVOLUTIONS论文地址：https

菜菜子hoho·2024-01-28 19:17

空洞卷积（扩张卷积dilated convolution）

为什么用空洞卷积？普通的DeepCNN中普遍包含Up-sampling/poolinglayer，导致内部数据结构丢失；空间层级化信息丢失。

NeroChang·2024-01-28 19:17

空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrous convolution）的一些总结与理解

空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrousconvolution）是一种区别于普通卷积的卷积方式，从字面理解，就是卷积层中有洞。

interesting233333·2024-01-28 19:47

几种常用的卷积操作原理（标准卷积、深度卷积、组卷积、扩张卷积和反卷积

本文为转载文章，原文链接0、标准卷积默认你已经对卷积有一定的了解，此处不对标准卷积细讲。举个例子，假设有一个3×3大小的卷积层，其输入通道为16、输出通道为32。

Never_Jiao·2024-01-28 19:45

扩张卷积相比普通卷积有什么优点？在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？

问题描述：扩张卷积相比普通卷积有什么优点？在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？

神笔馬良·2024-01-28 19:15

基于深度学习的目标检测入门：Faster R-CNN，YOLO，SSD

在学习深度学习的过程中，经常弹出不同的算法名称，同样是做目标检测的，每篇论文给出了不同的方式，这些算法之间到底有什么区别？目标检测算法有哪些？image.png图片分类给一张图片，预测这张图片中的对象是什么，就是图片分类。当我们创建了一个狗的分类器，拿一张狗的照片，然后预测照片的分类：image.png如果当狗和猫都出现在照片中呢？image.png我们的模型会预测出什么结果？我们可以训练一个多标

Real_man·2024-01-28 18:48

目标检测系列5——Faster R-CNN2（代码实现）

参考黑马程序员教程(1)train.py#trainimportosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdetection.datasetsimportcoco,data_generatorfromdetection.models.detectorsi

晓码bigdata·2024-01-28 16:19

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