CNN卷积第35页

【深度学习-图像分类】03 - VGG 论文学习与总结

论文地址：VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION论文学习1.摘要这篇论文探讨了在大规模图像识别任务中，卷积神经网络（ConvNets

CarNong_Blog·2023-12-30 07:36

PyTorch CNN

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上,已经有层出不穷的应用.更多可以查看官网:*PyTorch官网MNIST手写数据importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision

Jancd·2023-12-30 07:34

基于 Python 和 HuggingFace Transformers 进行目标检测

在卷积神经网络取得进展的推动下，已经创建了许多版本的目标检测方法。

小北的北·2023-12-30 07:05

模板匹配方法

模板匹配类似于卷积，模板在原图像上从原点进行滑动，计算模板与原图像被覆盖的地方的差别程度，共用6种计算方法，将每次计算的结果放到一个矩阵里，作为结果输出。

为暗香来·2023-12-30 07:33

目标检测-One Stage-SSD

的网络结构和流程二、SSD的创新点总结前言根据前文目标检测-TwoStage-YOLOv1可以看出YOLOv1的主要缺点是：每个格子针对目标框的回归是不加限制的，导致目标的定位并不是很精准和FasterRCNN

学海一叶·2023-12-30 06:56

卷积核和学习和训练

如果我们已知原始的图像数据，和这个图像经过某个卷积核计算后，得到的新的数据，那么如何计算出这个卷积核中的具体参数呢？

lock cylinder·2023-12-30 06:21

【Week-P3】CNN天气识别

文章目录一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结6.1不改变学习率的前提下，将训练epoch分别增加到50、60、70、80、90（1）epoch=50的训练情况如下：（2）epoch=60的训练情况如下：（3）epoch=70的训练情况如下：（4）epoch=80的训练情况如下：（5）epoch=90的训练情况如下：6.2在epoch=50、60、70、80、

m_Molly·2023-12-30 06:02

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet

《pytorch图像分类》p1卷积神经网络基础及代码一、卷积神经网络1.反向传播（backpropagation）2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层

失舵之舟-·2023-12-30 05:03

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab

机器学习之心·2023-12-30 05:01

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics

deephub·2023-12-30 05:56

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2023-12-30 05:25

基于MINIST的手写数字体识别

一、算法简述网络结构设计通过创建MnistNet类，定义了包含两个卷积层和两个全连接层的深度神经网络。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

Learning hand-eye coordinationfor robotic grasping with deep learning and large-scale data collecti

为了学习手眼协调抓取，我们训练了一个大型卷积神经网络来预测抓取器的任务空间运动成功抓取的概率，只使用单目摄像机图像，独立于摄像机标定或当前机器人姿态。

cocapop·2023-12-30 02:17

ResNet 详解（Python代码实现）

0️⃣ResNet的介绍ResNet代码（含详细的使用说明）：https://github.com/GarsonWw/resnet-garson.git当谈到深度学习中的卷积神经网络时，ResNet（ResidualNetwork

GarsonW·2023-12-30 00:20

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1

tenju·2023-12-30 00:49

模型剪枝算法——L1正则化BN层的γ因子

在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图，通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。

thetffs·2023-12-29 20:05

vue小写转大写

constnum=790175.40this.numberChinese(num)//柒拾玖万零壹佰柒拾伍元肆角numberChinese(money){//汉字的数字varcnNums=newArray

圆脸喜欢吃菠萝·2023-12-29 19:46

python keyerror(0)

11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步

AI视觉网奇·2023-12-29 17:39

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

节点表示对数据的操作，例如加法、乘法或卷积等。张量是在节点之间流动的多维数组，可以看作是数据的容器。使用TensorFlow进行机

文森特的猫·2023-12-29 17:08

【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案

2023CCF大数据与计算智能大赛基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案WELL刘渝人工智能研一西安交通大学中国-西安[email protected]史政立网络空间安全研一西安交通大学中国

算能开发者社区·2023-12-29 15:42

【转载】语义分割网络DeepLab-v3的架构设计思想和TensorFlow实现

id=1595995875370065359&wfr=spider&for=pc选自Medium作者：ThallesSilva机器之心编译参与：NurhachuNull、刘晓坤深度卷积神经网络在各类计算机视觉应用中取得了显著的成功

dopami·2023-12-29 15:11

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化

阿利同学·2023-12-29 12:10

目标检测-Two Stage-Mask RCNN

文章目录前言一、MaskRCNN的网络结构和流程二、MaskRCNN的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是：ROIPooling有两次量化操作

学海一叶·2023-12-29 10:50

目标检测-One Stage-YOLOv1

文章目录前言一、YOLOv1的网络结构和流程二、YOLOv1的损失函数三、YOLOv1的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-MaskRCNN提到了TwoStage算法的局限性：速度上并不能满足实时的要求因此出现了新的

学海一叶·2023-12-29 10:50

毕业设计-基于深度学习的无人机实时密集小目标检测系统 YOLO python 目标检测人工智能卷积神经网络机器学习

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1空间-通道注意力模块2.2自注意力主干网络三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家

Krin_IT·2023-12-29 09:39

毕业设计-基于计算机视觉的的指针式仪表自动读数算法系统 YOLO python 卷积神经网络人工智能

目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1加入全局注意力模块2.2引入解耦头三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析实现效果图样例最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过

Krin_IT·2023-12-29 09:38

大创项目推荐深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络4Yolov55模型训练6实现效果7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向

laafeer·2023-12-29 07:59

[DL]深度学习_AlexNet

激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling)5、数据增强6、Dropout一、AlexNet1、详细介绍AlexNet是一种经典的卷积神经网络模型

IAz-·2023-12-29 06:58

LSTM Siamese neural network

大家是否还记得，在「核心基础」课程中，我们讲过CNN以及LSTM。

茶桁·2023-12-29 06:58

[DAU-FI Net开源 | Dual Attention UNet+特征融合+Sobel和Canny等算子解决语义分割痛点]

核心采用了一个多尺度深度可分离卷积块，捕获跨尺度的局部模式。这个块由一个空间-通道挤压与激励（scSE）注意力单元补充，该单元

落叶霜霜·2023-12-29 06:51

LSKA（大可分离核注意力）：重新思考CNN大核注意力设计

静静AI学堂·2023-12-29 06:17

三十七章：Slide-Transformer:Hierarchical Vision Transformer with Local Self-Attention ——具有局部自注意力的分层视觉的TF

相比之下，局部注意力将每个查询的感受野限制在其相邻像素上，同时享受卷积和自注意力的优势，即局部归纳偏差和动态特征选择。然而，当前的局部注意

Joney Feng·2023-12-29 06:44

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器（ViT）的视角重新审视CNN

一、本文介绍本文给大家来的改进机制是RepViT，用其替换我们整个主干网络，其是今年最新推出的主干网络，其主要思想是将轻量级视觉变换器（ViT）的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。

Snu77·2023-12-29 06:11

ViT中的上采样和下采样——patch merge

与传统的卷积神经网络（CNN）不同，ViT使用自注意力机制而不是卷积操作来处理输入图像，因此上采样和下采样的方式也有所不同。

盐巴饭团193·2023-12-29 05:41

频谱论文：RadioUNet：使用卷积神经网络的快速无线电地图估计

#频谱#R.Levie,Ç.Yapar,G.KutyniokandG.Caire,"RadioUNet:FastRadioMapEstimationWithConvolutionalNeuralNetworks,"inIEEETransactionsonWirelessCommunications,vol.20,no.6,pp.4001-4015,June2021,doi:10.1109/TWC.

斯汤雷·2023-12-29 03:56

YoloV8改进策略：基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

摘要SE注意力机制是一种通过显式建模卷积特征的信道之间相互依赖性的方法，旨在提高网络产生的表示的质量。SE注意力机制包括两个步骤：Squeeze和Excitation。

静静AI学堂·2023-12-29 02:26

RT-DETR改进策略：AAAI 2024 最新的轴向注意力| 即插即用，改进首选|全网首发，包含数据集和代码，开箱即用！

为了处理病变区域或器官的个体尺寸和形状的显著变化，我们还在每个轴向注意力路径中使用多个具有不同内核大小的条形卷积，以提高编码空间信息的效率。我们将提出的

静静AI学堂·2023-12-29 02:25

[卷积神经网络]FCOS--仅使用卷积的Anchor Free目标检测

项目源码：FCOShttps://github.com/tianzhi0549/FCOS/一、概述作为一种AnchorFree的目标检测网络，FCOS并不依赖锚框，这点类似于YOLOx和CenterNet，但CenterNet的思路是寻找目标的中心点，而FCOS则是寻找每个像素点，这点更类似语义分割。本文的主要贡献总结起来有以下两个：①将目标检测任务与语义分割任务统一起来，是的模型可以更简单的扩展

ViperL1·2023-12-29 02:18

【数字信号处理】FFT

月18日#elecEngeneer【数字信号处理】DFT文章目录FFT1.快速傅里叶变换-FFT1.1时间抽取FFT（Decimation-in-timealgorithm）1.2FFT做多项式乘法（卷积

你哥同学·2023-12-29 01:54

GoogleNetv1：Going deeper with convolutions更深的卷积神经网络

文章目录GoogleNetv1全文翻译论文结构摘要1引言2相关工作3动机和高层考虑稀疏矩阵4结构细节引入1x1卷积核可以减少通道数5GoogleNet6训练方法7ILSVRC2014分类挑战赛设置和结果

源代码•宸·2023-12-29 00:42

深度学习 | 基础卷积神经网络

卷积神经网络是人脸识别、自动驾驶汽车等大多数计算机视觉应用的支柱。可以认为是一种特殊的神经网络架构，其中基本的矩阵乘法运算被卷积运算取代，专门处理具有网格状拓扑结构的数据。

西皮呦·2023-12-28 23:35

分别使用MLP，CNN和Attention对Kaggle上的LOL比赛数据进行预测胜负

写在前面这篇博客只是记录一下在训练神经网络中的一些问题和熟悉一下流程，毕竟好久没有训练一个模型了。课程正好需要我们去进行训练，我就选择了三个比较经典的模型进行预测。过程分为：处理数据，划分训练集和预测集，定义模型和优化器，生成混淆矩阵。整个部分比较简单，使用了GPU进行训练，主要是熟悉训练网络的流程和框架。处理数据首先是读入数据，使用了pandas读数据csv_data='./data/high_

LANGZHIZHEN·2023-12-28 22:06

掌握激活函数（一）：深度学习的成功之源

Sigmoid函数应用于二分类任务Sigmoid激活函数的局限性举例ReLU激活函数公式ReLU函数的数学特性ReLU函数的特点示例基于NumPy和PyTorch实现ReLU函数搭建基于ReLU函数的卷积神经网络

高斯小哥·2023-12-28 22:05

深度学习-异常处理-You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.

异常代码Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/AiLearning/tf-demo/chapter08/mnist_cnn.py",line292,indisplay_nn_structure

木卫二号Coding·2023-12-28 21:53

人工智能学习笔记-Keras介绍及简单应用

Keras的设计理念为简单而便捷，你可以通过几行代码构建一个复杂的卷积神经网络或循环神经网络。1.

Tauren2614·2023-12-28 21:52

Python深度学习技术进阶篇|Transformer模型详解

GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

zmjia111·2023-12-28 19:21

【Digest】YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介

http://arxiv.org/abs/1506.02640代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet核心思想：将整张图片作为网络的输入（类似于Faster-RCNN

gikod·2023-12-28 18:04

CNN Explainer----卷积神经网络可视化可解释工具

可以使用上传的图像，可视化的看卷积、激活函数的计算过程和输出结果形成的过程。示例如选择张杯子的图像作为输入。彩色图像一开始为3通道，即3个特征图，R、G、B。

木彳·2023-12-28 18:29

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