CNN卷积

基于opencv答题卡识别判卷

【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LS
深度学习乐园·2025-03-06 10:31

TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别

卷积神经网络（Convolu
AI街潜水的八角·2025-03-06 08:45

从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。链路预测：评估IPC之间的相似度概率。
pk_xz123456·2025-03-05 23:59

沃丰科技AI浅谈｜语音交互的三驾马车：ASR、NLP、TTS

基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人，它是融合自
沃丰科技·2025-03-05 20:08

《YOLOv12魔术师专栏》专栏介绍 & 专栏目录

《YOLOv12魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新（更新日期25.03.05）：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【主干篇】【neck优化】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失
AI小怪兽·2025-03-05 15:24

QKV 注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？

QKV注意力机制在Transformer架构中的作用，和卷积在卷积神经网络中的地位，有哪些相似之处？
安意诚Matrix·2025-03-05 08:56

深入理解 Transformer：用途、原理和示例

它打破了传统循环神经网络（RNN）按顺序处理序列、难以并行计算以及卷积神经网络（CNN）在捕捉长距离依赖关系上的局限，另辟蹊径地采用多头注意力机制
范吉民(DY Young)·2025-03-05 01:55

计算机视觉｜ConvNeXt：CNN 的复兴，Transformer 的新对手

一、引言在计算机视觉领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN）长期以来一直是核心技术，自诞生以来，它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果
紫雾凌寒·2025-03-04 16:20

端到端自动驾驶——cnn网络搭建

论文参考：https://arxiv.org/abs/1604.07316demo今天主要来看一个如何通过图像直接到控制的自动驾驶端到端的项目，首先需要配置好我的仿真环境，下载软件udacity：https://d17h27t6h515a5.cloudfront.net/topher/2016/November/5831f3a4_simulator-windows-64/simulator-win
白云千载尽·2025-03-04 15:10

神经网络之CNN文本识别

1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention
邪恶的贝利亚·2025-03-04 05:56

DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类

DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块
闲人编程·2025-03-04 01:29

【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要：深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法（WOA）优化长短期记忆神经网络（LSTM）模型的超参数选择方法。首先，我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后，我们
然哥爱编程·2025-03-03 10:25

论文阅读笔记2

OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对
sixfrogs·2025-03-03 03:59

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述：卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据（如图像、音频）而设计的深度学习模型。
浪九天·2025-03-02 21:19

matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类

并且我们演示了如何用时频变换，和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。
死月絲卡蕾特·2025-03-02 18:21

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

pytorch与深度学习随记——AlexNet

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。
黑色的山岗在沉睡·2025-03-02 08:46

卷积这个词在卷积神经网络中应该怎么理解

卷积的定义数学概念：在数学上，卷积是一种操作，通常用于两个函数之间的运算。对于图像处理而言，这些函数通常是输入图像和一个称为“卷积核”或“滤波器”的小矩阵。
abments·2025-03-02 06:05

卷积核在初始阶段的数据是怎么获取的

卷积核的初始化随机初始化：在大多数情况下，卷积核（滤波器）的权重在模型训练开始时是随机初始化的。常用的随机初始化方法包括以下几种：均匀分布初始化：权重从一个均匀分布中抽取值。
abments·2025-03-02 06:05

如何用 DeepSeek 进行卷积神经网络（CNN）的优化

如何用DeepSeek进行卷积神经网络（CNN）的优化卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，例如图像分类、目标检测和图像生成。
一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-01 20:57

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。
星辰瑞云·2025-03-01 17:08

基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别：从数据到部署的实战之旅

前言：本文将详细介绍基于Pytorch框架，利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程，涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练，再到模型的部署与预测，通过代码实现以及详细讲解，帮助读者深入理解并掌握这一技术
那年一路北·2025-03-01 14:16

互联网医院实时数据监测智能分析系统设计概述（上）

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的报告显示，我国互联网医疗用户规模达4.18亿人，较2023年12月增长372万人，占网民整体的37.7%，这表明互联网医
Allen_LVyingbo·2025-03-01 13:12

YOLOv5 + SE注意力机制：提升目标检测性能的实践

然而，随着应用场景的复杂化，传统的卷积神经网络在处理复杂背景和多尺度目标时可能会遇到性能瓶颈。为此，引入注意力机制成为了一种有效的改进方法。
那年一路北·2025-03-01 13:09

【模块】GNConv卷积模块

论文《GCNet:Non-localNetworksMeetSqueeze-ExcitationNetworksandBeyond》1、作用GCNet（GlobalContextNetwork）结合了非局部网络（Non-LocalNetwork，NLNet）的长距离依赖捕捉能力和Squeeze-ExcitationNetwork（SENet）的轻量级特性，有效地建模全局上下文信息。通过简化非局部块
dearr__·2025-03-01 10:47

Python深度学习实践：使用TensorFlow构建图像分类器

我们将深入探讨卷积神经网络（CNN）的基本原理，实现一个能够识别MNIST手写数字的数据集模型，并通过实战代码演示整个过程，最终展示模型的训练与评估。
Evaporator Core·2025-02-28 13:42

金融风控与医疗影像算法创新前沿

医疗影像诊断领域则依托三维卷积神经网络（3D-CNN）架构，实现了对CT、MRI等多模态影像的精准病灶分割，诊断准确率较传统方法提升23.6%。
智能计算研究中心·2025-02-28 02:44

pytorch阶段性总结2

nn神经网络functional当中卷积的使用importtorchimporttorch.nn.functionalasF#数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],[0,1,2,3,1
Colinnian·2025-02-27 23:41

【模块】AKConv卷积模块

AKConv:ConvolutionalKernelwithArbitrarySampledShapesandArbitraryNumberofParameters》1、作用AKConv旨在解决深度学习中标准卷积操作的两个固有限制
dearr__·2025-02-27 22:10

每日Attention学习24——Strip Convolution Block

ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类PSP设计，采用四个并行分支提取不同维度的信息相比于经典的横向/纵向条形卷积
xiongxyowo·2025-02-27 22:08

DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现

早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络（CNN）取代，其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出，推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。
清风AI·2025-02-27 21:03

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例_2024-07-24_09-14-11.Tex

UNet：UNet在自然环境监测中的应用案例UNet模型概述UNet是一种广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络模型，由OlafRonneberger、PhilippFischer和ThomasBrox在
chenjj4003·2025-02-27 21:29

注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍

1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。
Jason_Orton·2025-02-27 20:46

VIT（Vision Transformer）【超详细 pytorch实现

CNN的局限性：传统的CNN通过局部卷积核提取特征，虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野，但仍然依赖于局部信息的逐步聚合，难以直接建模全局依赖关系。
周玄九·2025-02-27 17:54

深度学习-自学手册

人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb
谁用了尧哥这个昵称·2025-02-27 15:37

PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（2）代码详细解析

代码来源PyTorch模型安卓部署流程(NCNN)全流程实战（1）至于为什么要备注，因为我基础不好，就得一点一点来适合和我一样的慢羊羊学习项目整体结构1.布局文件不解析了比较简单最简单的线性布局main.xml2
咕咕学不会咋办·2025-02-27 15:06

Sobel边缘检测算法：图像处理的关键技术

Sobel算子通过卷积操作实现对水平和垂直方向的边缘检测，被广泛应用于各种图像处理场景。文章还将涉及如何使用编程语言和库来实现Sobel边缘检测算法，
Fkvision·2025-02-27 07:41

彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例

链接：原文出处作者：FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵
守得云开现月明·2025-02-27 07:39

计算机视觉：经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)

第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章
全栈你个大西瓜·2025-02-27 05:57

深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展

深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉
Jason_Orton·2025-02-27 03:09

第十三站：卷积神经网络（CNN）的优化

前言：在上一期我们构建了基本的卷积神经网络之后，接下来我们将学习一些提升网络性能的技巧和方法。这些优化技术包括数据增强、网络架构的改进、正则化技术。
武狐肆骸·2025-02-27 03:08

DeepSeep开源周，第三天：DeepGEMM是啥？

矩阵乘法（GEMM）是深度学习模型的核心运算（如全连接层、卷积层等），其性能直接影响训练和推理效率。
程序员差不多先生·2025-02-26 19:33

DeepSeek 智慧城市应用：交通流量预测（918）

**摘要：**本文探讨了利用DeepSeek技术框架解决城市交通流量预测问题的方法，主要内容包括基于时空图卷积网络（ST-GCN）的预测模型、多传感器数据融合策略以及实时推理API服务的搭建，旨在为智慧城市的交通管理提供高效
web13508588635·2025-02-26 16:18

GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络

GAN（GenerativeAdversarialNetwork）代表了深度学习中生成建模的尖端方法，通常利用卷积神经网络等架构。
算法资料吧！·2025-02-26 06:06

在PyTorch中使用插值法来优化卷积神经网络（CNN）所需硬件资源

适用场景：在卷积神经网络（CNN）中的应用场景中，经常遇到计算资源有限，比如显存不够或者处理速度慢，需要用插值来降低计算量。
mosquito_lover1·2025-02-26 03:45

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数
有幸添砖java·2025-02-25 22:11

【PyTorch 实战2：UNet 分割模型】10min揭秘 UNet 分割网络如何工作以及pytorch代码实现（详细代码实现）

UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径
xiaoh_7·2025-02-25 22:37

【PyTorch项目实战】图像分割 —— U-Net：Semantic segmentation with PyTorch

2.1、环境搭建2.1.1、下载源码2.1.2、下载预训练模型2.1.3、下载训练集2.2、环境配置2.3、代码优化+架构优化2.4、模型预测：predict.pyU-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构
胖墩会武术·2025-02-25 21:04

目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路

随着深度学习技术的飞速发展，目标检测算法也取得了巨大的突破，从最初的R-CNN到如今的YOLOv11，每一次的技术演进都为该领域带来了新的活力和可能性。
紫雾凌寒·2025-02-25 17:32

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和
superace7911·2025-02-25 15:50
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