CNN卷积第2页

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

LeNet-5卷积神经网络详解

LeNet-5卷积神经网络详解1.历史背景LeNet-5是由YannLeCun等人在1998年提出的一种卷积神经网络架构，是深度学习领域的一个重要里程碑。

LChuck·2025-03-13 02:12

论文阅读 EEG-TCNet

AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络

Plan-C-·2025-03-13 01:36

YOLOv12改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

必读内容船新的YOLOv12改进专栏~1️⃣什么！不知道如何改进模型⁉️本专栏所使用并改进的每一个模块均包含详细的模块分析、原理讲解、个人总结、多种改进方式以及完整的修改流程，所有改进100%可直接运行，性价比极高。2️⃣找不到合适的模块⁉️所有改进点均为近三年顶会，顶刊提出的先进算法，将其融入到YOLOv12中，并进行二次创新，新颖度高，创新度高，能够适应不同的任务场景。3️⃣不确定自己改进的步

Limiiiing·2025-03-13 00:27

Bottleneck、CSP、DP结构详细介绍

文章目录前言一、BottleneckDarknetBottleneck二、CSPCSP思想pp-picodet中的CSPLayerDP卷积前言本篇文章详细介绍了三种神经网络中常见的结构，bottleneck

CV工程师小朱·2025-03-12 17:45

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

计算机视觉深度学习入门（4）

在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型，这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业，那么很可能会在实践中遇到这种情况。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

情感识别（Emotion Recognition）

深度学习方法：使用卷积神经网络（CN

路野yue·2025-03-12 08:10

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

光流，liteflownetcode:mmflowCVPR20181.前言FlowNet2是最先进的光流估计卷积神经网络(CNN)，需要超过160M的参数来实现精确的流量估计。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘

今天在复现fasterRCNN网络时，出现AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'astype'报错，如下图所示通过dug,发现im的shape为none

冰虺·2025-03-12 06:55

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

阿_旭·2025-03-12 05:51

PointNet++改进策略：模块改进 | x-Conv | PointCNN，结合局部结构与全局排列提升模型性能

目录前言PointCNN实现细节1.XXX-Conv操作输入输出步骤2.PointCNN网络架构层级卷积分类与分割任务3.数据增强4.效率优化前言这篇论文介绍了一种名为PointCNN的方法，旨在从点云

我是瓦力·2025-03-12 03:30

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络

shiter·2025-03-12 02:21

基于PyTorch的深度学习5—神经网络工具箱

nn中已实现了绝大多数层，包括全连接层、损失层、激活层、卷积层、循环层等，这些层都是nn.Module的子类，能够自动检测到自己的Parameter，并将其作为学习参数，且针对GPU运行进行了cuDNN

Wis4e·2025-03-12 00:09

在pytorch中的卷积操作

卷积操作：#1.卷积核的输入通道数与输入数据的通道数保持一致，所以卷积核的对应通道与输入数据的对应通道进行卷积操作，以卷积核conv_i为例：#2.卷积核conv_i的对应通道与输入数据对应通道进行对应位置元素的乘法

FY_2018·2025-03-12 00:08

1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础

LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络

Unknown To Known·2025-03-11 21:09

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子

·2025-03-11 19:35

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

池化的定义与核心思想

一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

PointPillars:数据预处理

在PointPillars算法中，将点云划分为点柱（Pillars）是核心步骤之一，用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示，方便后续2D卷积操作。

壹十壹·2025-03-11 16:55

深度解析：DETR的多尺度特征融合

传统的目标检测方法，如FasterR-CNN和YOLO，通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而，这些方法存在一些固有的局限性：人工先验知识:锚框的设

AI天才研究院·2025-03-11 15:17

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

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·2025-03-11 11:44

深度学习与普通神经网络有何区别？

例如，ResNet（2015）包含152个卷积层。二、特征学习方式普通神经网络：特征提取通常依赖人工设计，需要领域专家的经验。这意味着在处

是理不是里·2025-03-11 06:39

AI 技术引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A

小赖同学啊·2025-03-11 06:39

学习总结项目

近段时间学习了机器学习、线性回归和softmax回归、多层感知机、卷积神经网络、Pytorch神经网络工具箱、Python数据处理工具箱、图像分类等的知识，学习了利用神经网络实现cifar10的操作、手写图像识别项目以及其对应的实验项目报告总结

苏小夕夕·2025-03-10 18:07

深度学习项目十一：mmdetection训练自己的数据集

转coco格式)yolo数据集格式coco数据集格式yolo转coco数据集格式yolo转coco数据集格式的代码三：训练dataset数据文件配置configs1.在configs/faster_rcnn

小啊磊_Vv·2025-03-10 17:02

深度学习 PyTorch 中 18 种数据增强策略与实现

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用数据增强通过对训练数据进行多种变换，增加数据的多样性，它帮助我们提高模型的鲁棒性，并减少过拟合的风险。

@Mr_LiuYang·2025-03-10 16:25

大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习

文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现

安意诚Matrix·2025-03-10 15:44

深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析

目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络（CNN）3.2长短期记忆网络（LSTM）4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口

自由的晚风·2025-03-10 12:00

PSPNet在图像超分辨率中的应用

近年来,随着深度学习的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的

AI天才研究院·2025-03-10 12:55

基于文本特征的微博谣言检测

本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。

机器懒得学习·2025-03-10 11:24

Pytorch 第九回：卷积神经网络——ResNet模型

Pytorch第九回：卷积神经网络——ResNet模型本次开启深度学习第九回，基于Pytorch的ResNet卷积神经网络模型。这是分享的第四个卷积神经网络模型。

Start_Present·2025-03-10 09:05

每天五分钟深度学习pytorch：基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块

残差块我们分析一下这个残差块，x经过两个卷积层得到F(x)，然后F(x)+x作为残差块的输出，此时就有一个问题，这个问题就是F(x)+x的维度问题，如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小（height

每天五分钟玩转人工智能·2025-03-10 08:59

基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测（模型详解及代码复现）

整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。

清风AI·2025-03-09 18:59

深入探索Deeplearning4j（DL4J）：Java深度学习的全面指南

DL4J支持多种深度学习模型，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。自2014年首次发布以来，DL4J已经成为Java深度学习领域的

软件职业规划·2025-03-09 15:07

ResNet 改进：轻量级的混合本地信道注意机制MLCA

融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.MLCA注意力机制MLCA（MixedLocalChannelAttention）是一种轻量级的混合本地信道注意机制，旨在提升卷积神经网络

听风吹等浪起·2025-03-08 06:29

python前闭后开_opencv 形态学变换(开运算，闭运算，梯度运算)

译文形态学使用python+opencv讲解开运算开运算：对图像先进行腐蚀，然后对腐蚀后的图进行膨胀morphologyEx运算结果=cv2.morphologyEx(源图像img,cv2.MORPH_OPEN,卷积核

weixin_39814126·2025-03-08 05:09

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络

浪九天·2025-03-07 19:27

人工智能基础知识

首先分为两大类：一：机器视觉cv1.特征比较明显2.经典模型：cnn，resnet，deepface，yolov（1-12），vi-transformer。缺点：不能解决收听问题。

yzx991013·2025-03-07 16:24

从零理解人工智能：技术原理、底层逻辑与手写数字识别实战

www.captainbed.cn/north文章目录引言一、人工智能技术体系1.1核心技术栈二、神经网络底层逻辑2.1神经元数学模型2.2前向传播与反向传播三、手写数字识别实战（MNIST）3.1环境配置3.2数据预处理3.3CNN

北辰alk·2025-03-07 13:40

YOLOv5的Conv是什么，Conv就是卷积吗（1）

hjs314159·2025-03-06 20:33

【故障诊断】三角测量拓扑聚合器优化双向时间卷积神经网络TTAO-BiTCN轴承数据故障诊断【含Matlab源码 5101期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-03-06 20:58

基于Python深度学习的【害虫识别】系统~卷积神经网络+TensorFlow+图像识别+人工智能

一、介绍害虫识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，并收集了12种常见的害虫种类数据集【"蚂蚁（ants）","蜜蜂（bees）","甲虫（beetle

·2025-03-06 18:38

成为LLM大师的必读书籍：这几本大模型书籍，详细到让你一篇文章就收藏足够

书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网

AGI大模型老王·2025-03-06 13:58

深度学习进阶：TensorFlow实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow，涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作，深度学习基础如CNN和

ELSON麦香包·2025-03-06 13:53

TensorFlow.js - 使用 CNN(卷积神经网络) 识别手写数字

宁静_致远_·2025-03-06 13:53

卷积神经网络应用-训练手写体数字数据集并展示识别精度

#卷积神经网络(CNN)训练手写体数据集importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflow.kerasaskaimportdatetime

yeahamen·2025-03-06 12:17

深度学习实战：用TensorFlow构建高效CNN的完整指南

一、为什么每个开发者都要掌握CNN？在自动驾驶汽车识别路标的0.1秒里，在医疗AI诊断肺部CT片的精准分析中，甚至在手机相册自动分类宠物的日常场景里，卷积神经网络（CNN）正悄然改变着我们的世界。

芯作者·2025-03-06 11:13

推荐频道

CNN卷积