CNN卷积

机器人可操作度 matlab,并联机器人可操作度分析的蒙特卡罗方法

文献[78]在D-H法求串联机器人位置正解的基础上,基于卷积理论推导出了蒙特卡罗法生成的串联机器人工作空间上点的分布不均匀程度与机器人可操作度的关
weixin_39957027·2023-12-15 22:47

Audio Signal (MATLAB)代码学习——重叠相加（overlap And add)）

引言过滤，卷积都是音频信号处理的常用操作，但是直接对一整个信号进行处理，时间消耗巨大。为了解决这一问题，我们引入重叠相加的方法（Overlap-And-Add）OLA。
CCC_bi·2023-12-15 21:10

2018-12-06 CNN

Japanhassomanyvacanthomesit'sgivingthemawayheseriesonJapan'sdemographicreckoningisfundedbythePulitzerCenteronCrisisReporting.NoneofthematerialinthisseriesmaybereproducedwithoutanexplicitcredittoCNNand
黑大帅233·2023-12-15 21:18

使用NCNN在华为M5部署Yolov5

使用NCNN在华为M5平板部署Yolov5一、NCNN二、下载解压NCNN三、下载ncnn-android-yolov5工程四、下载AndroidStudio[前提已经配置了jdk版本]1、安装NDK、
豫州刺史·2023-12-15 20:02

YoloV8改进策略：双动态令牌混合器（D-Mixer）的TransXNet，实现YoloV8的有效涨点

D-Mixer通过分别在均匀分割的特征片段上应用有效的全局注意力模块和输入依赖的深度卷积，使网络具有强大的归纳偏差和扩大的有效感受野。
静静AI学堂·2023-12-15 20:57

YOLOv5改进 | 2023卷积篇 | AKConv轻量级架构下的高效检测（既轻量又提点）

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是AKConv是一种创新的变核卷积，它旨在解决标准卷积操作中的固有缺陷（采样形状是固定的），AKConv的核心思想在于它为卷积核提供了任意数量的参数和任意采样形状，能够使用任意数量的参数
Snu77·2023-12-15 20:56

通信系统的正交调制(IQ)解调与希尔伯特变换原理

实信号的复数表示→解析信号(预包络)z(t)时域表达式：其中*为卷积；频域：Or：希尔伯特变换(HilbertTransform)(HilbertTransform)希尔伯特变换可以把一个实信号表示成其频谱仅在正频率域有值的复信号
XiaoMing_sususu·2023-12-15 20:06

深度学习 Day13——P2彩色图片分类

1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day16——P5运动鞋识别

前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day17——P6好莱坞明星识别

引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:27

深度学习 Day12——P1实现mnist手写数字识别

1我的环境2代码实现与执行结果2.1前期准备2.1.1引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4查看数据2.1.5.数据可视化2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:57

深度学习 Day6——T6好莱坞明星识别

项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.可视化数据7.再次检查数据8.配置数据集9.构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:56

深度学习 Day10——T10数据增强

项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.再次检查数据7.配置数据集8.可视化数据9.构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:56

深度学习 Day11——T11优化器对比实验

项目定制文章目录前言一、我的环境二、代码实现与执行结果1.引入库2.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）3.导入数据4.查看数据5.加载数据6.再次检查数据7.配置数据集8.可视化数据9.构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:56

MobileNet网络

介绍MobileNet网络专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络，相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量（相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG
Kelly_Ai_Bai·2023-12-15 20:55

深度学习 Day14——P3天气识别

引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 20:19

详解Keras3.0 Layers API: Convolution layers（Conv1D、Conv2D、Conv3D）

1、Conv1Dlayer通常对一维度数组（例：arr=np.array([1,2,3,4,5])）进行卷积操作keras.layers.Conv1D(filters,kernel_size,strides
缘起性空、·2023-12-15 19:12

【深度学习目标检测】四、基于深度学习的抽烟识别（python，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·2023-12-15 18:06

【深度学习目标检测】七、基于深度学习的火灾烟雾识别（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·2023-12-15 18:06

基于OpenCV+CNN+IOT+微信小程序智能果实采摘指导系统——深度学习算法应用(含python、JS工程源码)+数据集+模型（五）

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境Python环境TensorFlow环境JupyterNotebook环境Pycharm环境微信开发者工具OneNET云平台模块实现1.数据预处理2.创建模型并编译3.模型训练及保存4.上传结果5.小程序开发1）查询图片2）查询识别结果系统测试1.训练准确率2.测试效果3.外部访问效果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目基于Keras框架
小胡说人工智能·2023-12-15 18:36

【深度学习目标检测】六、基于深度学习的路标识别（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·2023-12-15 18:54

36、什么是池化算法

池化算法也是CNN网络中非常常见的算法。池化这一算法理解起来比较简单，从名字中或许可以看到一些东西：从一个像素池子中选取一些有代表性的像素出来。常见的池化有最大池化和平均池化。
董董灿是个攻城狮·2023-12-15 17:53

AI：89-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类

欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~文章目录一.基于卷积神经网络的遥感图像地物分类1.背景2.卷积神经网络的工作原理2.1卷积层2.2池化层2.3
一见已难忘·2023-12-15 17:55

使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数

这篇是我对哔哩哔哩up主@霹雳吧啦Wz的视频的文字版学习笔记感谢他对知识的分享1和4是之前讲过的alexnet和resnet模型2是分析中间层特征矩阵的脚本3是查看卷积核参数的脚本1设置预处理方法和图像训练的时候用的预处理方法保持一致
芒果香菠菠·2023-12-15 17:36

卷积神经网络18种有效创新方法汇总，涵盖注意力机制、空间开发等7大方向

作为深度学习中非常重要的研究方向之一，卷积神经网络（CNN）的创新不仅表现在提升模型的性能上，还更进一步拓展了深度学习的应用范围。
深度之眼·2023-12-15 16:49

【深度学习目标检测】五、基于深度学习的安全帽识别（python，目标检测）

深度学习目标检测方法则是利用深度神经网络模型进行目标检测，主要有以下几种：R-CNN系列：包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN等，通过候选区域法生成候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征
justld·2023-12-15 16:15

深度学习 Day15——P4猴痘病识别

引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 16:36

【改进YOLOv8】融合感受野注意力卷积RFCBAMConv的杂草分割系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割成为了一个重要的研究领域。图像分割可以将图像中的不同对象或区域进行有效的分离，对于许多应用领域具有重要的意义，如医学图像分析、自动驾驶、智能监控等。其中，杂草分割是农业领域中的一个重要应用，可以帮助农民准确地识
xuehaikj·2023-12-15 16:14

如何通过球面投影(Spherical Projection)将点云转换为距离图像(Range Images)

点云转换为距离图像后，通常会被输入给一个2维卷积神经网络去实现目标检测、语义分割等任务。
AI松子666·2023-12-15 15:25

CPGNet点云语义分割简介

该方法通过将LiDAR点云分别投影到鸟瞰视图bird`s-eyeview(BEV)和距离视图rangeview(RV)，然后在两个视图上应用2D全卷积网络提取语义特征，接
AI松子666·2023-12-15 15:25

【改进YOLOv8】矿物尺寸图像分析系统：融合位置感知循环卷积(ParC)改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域中得到了广泛的应用。其中，物体检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。物体检测的目标是在图像或视频中准确地识别和定位出物体的位置。这项技术在许多领域中都有着重要的应用，如智能交通系统、安防监控、无人驾驶
xuehaishijue·2023-12-15 14:45

【改进YOLOv8】融合Context_Grided_Network(CGNet)的晶粒大小分布统计系统

随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法取得了显著的进
xuehaishijue·2023-12-15 14:15

深度学习 Day18——P7咖啡豆识别

引入库2.1.2设置GPU（如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPU）2.1.3导入数据2.1.4可视化数据2.1.4图像数据变换2.1.4划分数据集2.1.4加载数据2.1.4查看数据2.2构建CNN
LittleRuby·2023-12-15 14:02

传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪 Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking

原文链接论文地址：https://arxiv.org/pdf/1501.04587.pdf摘要阻碍CNN应用于视觉跟踪的主要障碍是缺乏适当标记的训练数据。
代码的路·2023-12-15 14:12

OpenCV-Python16:图像平滑操作

目录图像平滑基础本文目标2D卷积图像模糊（图像平滑）平均模糊高斯模糊中值模糊双边滤波图像平滑基础在尽量保留图像原有信息的情况下，过滤掉图像内部的噪声，这一过程称为对图像的平滑处理，所得的图像称为平滑图像
图灵追慕者·2023-12-15 13:54

微信小程序实现加密解密WXBizMsgCrypt，与后台交互

/crypto-js')constaesKey='7ooWX2U6m4ajRspZiCNnuSFOJepKcr6kKK8zoiOWFj5='constappid='wx52d258a012126799'
狠狠亲一口·2023-12-15 13:00

MATLAB （n,k,m）卷积码原理及仿真代码（你值得拥有）

卷积码原理介绍1.基本概念首先卷积码是一种纠错码，让我们先从大格局出发，去认识卷积码。
小小低头哥·2023-12-15 10:54

MATLAB 仿真实现任意（n,k,m）卷积码译码

MATLAB仿真实现任意（n,k,m）卷积码译码  上一节已经给大家展示了如何在MATLAB中进行任意的（n,k,m）卷积码的编码仿真操作，并给了具体函数。
小小低头哥·2023-12-15 10:23

图像融合——现有比较火的网络

这些网络可以基于不同的架构设计，下面是一些常用于图像融合任务的深度学习网络类型：卷积神经网络（CNNs）：常用于图像相关任务，因为它们可以有效地处理像素数据并提取空间特征。
Keep forward upup·2023-12-15 08:28

安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型转换

最近在研究ocr模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于工作中用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题，所以特意在此做一个记录
彧侠·2023-12-15 07:45

大道至简？ETH研究团队提出简化版Transformer模型，综合效率明显提升

与先前的CNN模型类似，Transformer同样遵循一个设计规范，即首先构造一个基础块，这个基础块通
TechBeat人工智能社区·2023-12-15 07:46

pytorch-mask-rcnn 官方

ThisisaPytorchimplementation实现ofMaskR-CNNthatisinlargepartsbasedonMatterport'sMask_RCNN.Matterport'srepositoryisanimplementationonKerasandTensorFlow.ThefollowingpartsoftheREADMEareexcerpts
pythonSuperman·2023-12-15 05:10

PyTorch实现TPU版本CNN模型

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMjMwODMyMQ==&mid=2456352664&idx=1&sn=5067f17e989f89e0ea2206c498c73c18&chksm=8c2f8d96bb580480350c03c68dbdd53f5aeb72237bc5c97888968c9a36a8611
d5cc63d9e177·2023-12-15 05:44

GCN（图卷积）学习笔记

  CNN在图像上可以非常有效的提取特征，但是CNN处理的图像中像素点是排列成一个很整齐的矩阵，无法直接应用于图结构中，因为图中每个节点的邻接节点的数目可能都是不同的，那就无法用一个相同尺寸的卷积核进行卷积运算
图学习的小张·2023-12-15 05:32

Deep Learning on Graphs: A Survey 详细学习笔记(2)------GCNs

图卷积的定义要了解GCN，首先要搞清楚什么是图卷积。卷积的操作想必对机器学习有所了解的读者再熟悉不过了，但是图卷积又是什么。这个部分笔者结合了论文和网上一些大神写的见解做了个总体的汇总。
纯木桨·2023-12-15 05:22

信号处理（1）——为什么要求包络谱

文章目录前言一、信号的幅值调制和包络二、程序总结前言在信号处理中，通过求解信号的包络谱会获得信号中隐含的信息，毕竟对于系统来说，各种信号之间存在一个非常复杂的关系（调制（卷积）），如果仅仅通过FFt变换
heavy_truck·2023-12-15 01:30

【PyTorch】现代卷积神经网络

文章目录1.理论介绍1.1.深度卷积神经网络（AlexNet）1.1.1.概述1.1.2.模型设计1.2.使用块的网络（VGG）1.3.网络中的网络（NiN）1.4.含并行连结的网络（GoogLeNet
盛世隐者·2023-12-14 23:10

AI：100-基于卷积神经网络的农作物生长状态监测

欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~一.基于卷积神经网络的农作物生长状态监测人工智能技术在农业领域的应用日益受到关注，其中基于卷积神经网络（Con
一见已难忘·2023-12-14 22:54

番茄病虫害检测系统：融合感受野注意力卷积（RFAConv)改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义番茄是全球重要的蔬菜作物之一，具有广泛的经济和营养价值。然而，番茄病虫害的严重威胁导致了产量和质量的损失。因此，开发一种高效准确的番茄病虫害检测系统对于农业生产的可持续发展至关重要。传统的番茄病虫害检测方法主要依赖于人工目视观察，这种方法存在着效率
xuehai996·2023-12-14 21:36

用 C 写一个卷积神经网络

用C写一个卷积神经网络深度学习领域最近发展很快，前一段时间读transformer论文《AttentionIsAllYouNeed》时，被一些神经网络和深度学习的概念搞得云里雾里，其实也根本没读懂。
zerok775·2023-12-14 21:37
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