CNN卷积

竞赛保研 基于卷积神经网络的乳腺癌分类 深度学习 医学图像

部分代码实现5.2.1导入库5.2.2图像加载5.2.3标记5.2.4分组5.2.5构建模型训练6分析指标6.1精度，召回率和F1度量6.2混淆矩阵7结果和结论8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的乳腺癌分类该项目较为新颖
iuerfee·2023-12-27 05:12

.NET环境中实现深度学习进行动物识别

模型选择与搭建：选择适合图像识别的深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）。
wangyue4·2023-12-27 02:49

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第三周测验

课程4_第3周_测验题目录第一题1.现在你要构建一个能够识别三个对象并定位位置的算法，这些对象分别是：行人（c=1），汽车（c=2），摩托车（c=3）。下图中的标签哪个是正确的？注：y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]y=[p_c,b_x,b_y,b_h,b_w,c_1,c_2,c_3]y=[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]A.【 】y=[1,0.3,0.7,0.
coldstarry·2023-12-27 01:13

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第二周测验

课程4_第2周_测验题目录第一题1.在典型的卷积神经网络中，随着网络的深度增加，你能看到的现象是？
coldstarry·2023-12-27 01:12

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验

课程4_第1周_测验题目录第一题1.你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？[01−1013−3−113−3−101−10]\begin{bmatrix}0&1&-1&0\\1&3&-3&-1\\1&3&-3&-1\\0&1&-1&0\end{bmatrix}01101331−1−3−3−10−1−10A.【 】会检测45度边缘B.【 】会检测垂直边缘C.【 】会检测水平边缘D.【 】会检测
coldstarry·2023-12-27 01:42

sheng的学习笔记-【中】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第四周测验

课程4_第4周_测验题目录第一题1.面部验证只需要将新图片与1个人的面部进行比较，而面部识别则需要将新图片与K个人的面部进行比较。A.【 】正确B.【 】错误答案：A.【√】正确第二题2.在人脸验证中函数d(img1,img2)起什么作用？A.【 】只需要给出一个人的图片就可以让网络认识这个人B.【 】为了解决一次学习的问题C.【 】这可以让我们使用softmax函数来学习预测一个人的身份，在这个
coldstarry·2023-12-27 01:42

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。
智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

041、基于CNN的样式迁移

之——基于CNN的滤镜目录之——基于CNN的滤镜杂谈正文1.基于CNN的样式迁移2.实现杂谈通过CNN的特征提取，可以实现将一个图片的样式模式特征迁移到另一张图像上。
Here we are——wxl·2023-12-26 15:42

超分任务中的转置卷积、pixelshuffle 和插值上采样

前言超分任务中，有两种上采用的方式：先插值上采样，再进行卷积操作；先卷积操作，再插值上采样。一般随着训练的推进，2方法会比1方法获取更加高频且准确的信息，而且2方法比1方法计算开销小。
木水_·2023-12-26 13:27

时序预测 | Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测目录时序预测|Matlab实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍
机器学习之心·2023-12-26 13:42

【AI】人工智能复兴的推进器之神经网络

目录一、神经网络的定义二、神经网络的发展2.1初创期2.2低潮期2.3复兴期2.4深度学习期三、LSTM（LongShort-TermMemory）四、2个经典模型的案例4.1多层感知器（MLP）4.2卷积神经网络
giszz·2023-12-26 13:42

29、Convnet For BCI:人类第一次深思CNN构架，用于脑机接口编码解码

前言：本文所讲论文是人类第一次真正认真思量[CNN构架如何设计，以适用于BCI数据]的问题，比EEGNet(2018年美国陆军实验室提出)ForBCI模型早一年，看完本文豁然开朗，补上了自己BCICNN
是馒头阿·2023-12-26 13:09

AI一点通：卷积神经网络的输出节点大小如何计算？全连接层必要输入大小如何设置

在使用卷积网络（CNN）时，一个步骤是计算经过卷积和池化步骤后的输出大小，以便我们可以将输出连接到一个完全收集的线性层。
robot_learner·2023-12-26 12:20

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是SENetV2，其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫)，其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。
Snu77·2023-12-26 12:25

目标检测-Two Stage-RCNN

文章目录前言一、R-CNN的网络结构及步骤二、RCNN的创新点候选区域法特征提取-CNN网络总结前言在前文：目标检测之序章-类别、必读论文和算法对比（实时更新）已经提到传统的目标检测算法的基本流程：图像预处理
学海一叶·2023-12-26 11:06

NiNNet

目录一、网络介绍1、全连接层存在的问题2、NiN的解决方案(NiN块)3、NiN架构4、总结二、代码实现1、定义NiN卷积块2、NiN模型3、训练模型一、网络介绍NiN（NetworkinNetwork
奉系坤阀·2023-12-26 11:27

GoogLeNet(V1)

Inception后续变种5、总结二、代码实现1、Inception块2、GoogLeNet模型3、训练模型4、总结一、GooLeNet介绍GoogLeNet是由Google团队于2014年提出的深度卷积神经网络架构
奉系坤阀·2023-12-26 11:27

深度学习大作业-MobileNetV2水果识别模型

FruitRecognitionDeepLearning深度学习大作业，利用CNN和MobileNetV2搭建的水果识别模型。github地址Lab文件夹中有七个深度学习课程相关实验以及文档。
Giperxr·2023-12-26 10:32

DL-Paper精读：CPVT-可变position encoding

因为CNN所关注的是有限感受野内的信息，而Transformer的自注意力机制则可以捕获长距离信息
星月野1·2023-12-26 09:19

付费会员制逐步侵占零售业，一个巨大的财富缺口等你来开启！

2月28日，中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第43次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2018年12月，我国网民规模为8.29亿，全年新增网民5,653万，互联网普及率达59.6%，较2017
陈嘻嘻吖·2023-12-26 09:44

《Learning Fine-grained Features via a CNN Tree for Large-scale Classification》阅读笔记

论文标题《LearningFine-grainedFeaturesviaaCNNTreeforLarge-scaleClassification》通过CNN树学习细粒度特征，实现大规模分类作者ZhenhuaWang
AncilunKiang·2023-12-26 09:09

【深度学习-目标检测】03 - Faster R-CNN 论文学习与总结

论文地址：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks论文学习1.摘要与引言研究背景与挑战：当前最先进的目标检测网络依赖于区域提议
CarNong_Blog·2023-12-26 08:06

【深度学习目标检测】十二、基于深度学习的钢铁缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2023-12-26 08:35

【深度学习-目标检测】02 - Fast R-CNN 论文学习与总结

论文地址：FastR-CNN论文学习1.摘要（Abstract）FastR-CNN方法的提出：论文提出了一种快速区域卷积网络的办法，基于之前的R-CNN网络进行改进。
CarNong_Blog·2023-12-26 08:35

【深度学习目标检测】十一、基于深度学习的电网绝缘子缺陷识别（python，目标检测，yolov8）

Darknet-53是一个53层的卷积神经网络，用于提取图像特征。与传统的卷积神经网络相比，Darkne
justld·2023-12-26 07:30

Python遥感影像深度学习指南(3)-卫星图像语义分割之用PyTorch创建一个简单的U-Net 模型

1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块
gis收藏家·2023-12-26 07:28

Pytorch项目肺癌检测项目之七 （总结）

1.两个模型的构建，分类模型（卷积）和分割模型（U-Net）模型2.数据加载、损失、训练验证登录环节的代码编写3.用F1Score进行模型评估（混淆矩阵）4.数据重复采样和数据增强等优化方法5.使用Tensorboard
永远的HelloWorld·2023-12-26 07:55

抖音矩阵系统，抖音矩阵系统源码。抖音SEO源码。

（据CNNIC第43次互联网发展报告显示，短视频用户数已达6.4亿，短视频网民使用率高达78%，已超过网络视频的使用率。
weixin_49920138·2023-12-26 07:50

3dmm近期论文综述

关于如何求解3dmm的形状及纹理参数，又可以分为对2d图片做卷积处理，或是直接在mesh上做处理。在mesh上做图卷积是最近冒出来的新方向，在解决非欧几里德结构数据上有优越表现。
霞客环肥·2023-12-26 07:50

[论文翻译]Attention Is All You Need

经典论文翻译系列摘要现在主导的序列转导(transduction)模型不是基于复杂的循环网络或就是基于卷积网络，它们都包含一个编码器和一个解码器。
愤怒的可乐·2023-12-26 06:07

FSOD论文翻译

InanR-CNNframework,anRPN
莫里衰·2023-12-26 06:46

基于深度学习的动物检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov5  yolov5主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2023-12-26 05:12

基于深度学习的安全帽检测识别系统（含UI界面、yolov5、Python代码、数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov5  yolov5主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM、CA等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2023-12-26 05:12

基于深度学习的钢铁缺陷检测系统（含UI界面，Python代码，数据集、yolov5）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov5  yolov5主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2023-12-26 05:41

基于深度学习的安全帽检测识别系统（含UI界面，yolov8、Python代码，数据集）

项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：  yolov8  yolov8主要包含以下几种创新：    1.添加注意力机制（SE、CBAM等）    2.修改可变形卷积（DySnake
Python图像识别·2023-12-26 05:10

【毕业设计选题】基于深度学习的唐卡元素自动识别检测系统 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卷积神经网络2.2特征提取网络结构三、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
weixin_55149953·2023-12-26 02:09

【毕业设计选题】基于深度学习的煤矸目标检测算法系统 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2.1ShufflNetV22.2CBAM注意力机制三、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和
weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的交通标志检测与识别系统 YOLO 卷积神经网络 算法

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卷积神经网络2.1YOLOv5算法三、交通标志检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.2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
weixin_55149953·2023-12-26 02:08

毕业设计-基于深度学习的车辆实时检测与跟踪系统 YOLO 卷积神经网络 人工智能 CNN

目录前言课题背景和意义实现技术思路一、YOLOv5算法1.1YOLOv5算法特点1.2YOLOv5s的损失函数1.3注意力机制二、数据集建立和模型训练2.1模型训练2.2目标跟踪三、实验效果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
Krin_IT·2023-12-26 02:06

毕业设计-基于深度学习的交通路面障碍物目标检测系统 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、算法理论原理三、检测的实现3.1数据集3.2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和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质
weixin_55149953·2023-12-26 02:06

目标追踪：使用ByteTrack进行目标检测和跟踪

多目标跟踪（MOT）你可能听说过目标检测，有许多算法如FasterRCNN、SSD和YOLO的各个版本，它们可以以很高的准确性检测物体。但有一个更新的问题是多
小北的北·2023-12-26 01:14

智能优化算法应用：基于卷积优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化 - 附代码

智能优化算法应用：基于卷积优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码文章目录智能优化算法应用：基于卷积优化算法3D无线传感器网络(WSN)覆盖优化-附代码1.无线传感网络节点模型2.覆盖数学模型及分析
智能算法研学社（Jack旭）·2023-12-26 00:07

js 金额转大写

convertCurrency(money){//汉字的数字varcnNums=newArray('零','壹','贰','叁','肆','伍','陆','柒','捌','玖');//基本单位varcnIntRadice
0000000asdasd·2023-12-25 23:54

利用MATLAB设计一个(2,1,7)卷积码编译码器

1、条件：输入数字信号，可以随机产生，也可手动输入2、要求：（1）能显示编码树、网格图或状态转移图三者之一；（2）根据输入数字信号编码生成卷积码并显示；（3）在信号传输加引入误码；（4）在纠错范围内能进行纠错译码并显示比较
Wcowin·2023-12-25 22:16

opencv入门到精通——图像平滑

目录目标2D卷积（图像过滤）图像模糊（图像平滑）1.平均2.高斯模糊3.中位模糊4.双边滤波目标学会：使用各种低通滤镜模糊图像将定制的滤镜应用于图像（2D卷积）2D卷积（图像过滤）与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器
陈子迩·2023-12-25 21:29

pycharm中如何安装tensorflow、cv2

做卷积神经网络时用到了Python，记录一下遇到的问题，首先，anaconda和pycharm的安装可按照网上的教程来。
CleloGauss·2023-12-25 21:32

2017Ultrasound image-based thyroid nodule automatic segmentation using convolutional neural networks

阅读文献2017-Ultrasoundimage-basedthyroidnoduleautomaticsegmentationusingconvolutionalneuralnetworks方法：基于cnn
jinzi_a·2023-12-25 20:31

图像分割网络FCN详解与代码实现

全卷积网络（FCN）：卷积神经网络从图像分类到到对象检测、实例分割、到图像语义分割、是卷积特征提取从粗糙输出到精炼输出的不断升级，基于卷积神经网络的全卷积分割网络FCN是像素级别的图像语义分割网络，相比以前传统的图像分割方法
金戈鐡馬·2023-12-25 20:31

Python实现FCN

FCN(全卷积神经网络)是一种深度学习模型，其中每一层都是卷积层。它被广泛用于图像分类和语义分割等任务。要在Python中实现FCN，你可以使用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch。
又可乐·2023-12-25 20:01

VGG: Very deep convolutional networks for large-scale image recognition大规模图像识别的深度卷积神经网络

文章目录VGG全文翻译论文结构摘要1引言2卷积网络配置2.1网络结构2.2网络配置VGG16参数计算VGG16结构示意图VGG特点2.3探讨3分类框架3.1训练训练图像尺寸3.2测试Densetest（
源代码•宸·2023-12-25 18:55
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