CNN卷积第54页

caffe详解之优化算法

常见优化算法总结前面我们介绍了卷积神经网络中主流的数据层，卷积层，全连接层，池化层，激活函数层，归一化层，dropout层,softmax层。

AI异构·2023-11-26 13:29

使用VC++设计程序：实现常见的三种图像插值算法：最近邻插值，双线性插值，立方卷积插值

图像放大的三种插值算法获取源工程可访问gitee可在此工程的基础上进行学习。该工程的其他文章：01-一元熵值、二维熵值02-图像平移变换，图像缩放、图像裁剪、图像对角线镜像以及图像的旋转03-邻域平均平滑算法、中值滤波算法、K近邻均值滤波器04-分段线性变换，直方图均衡化、锐化处理05-基于拉普拉斯算子、Canny的边缘检测功能、实现Otsu分割方法文章目录图像放大的三种插值算法实验内容一、插值算

宁77吖·2023-11-26 12:35

[深度学习]动手学深度学习笔记-10

Task5——卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶10.1卷积神经网络（CNN）基础卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构，被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域，

田纳尔多·2023-11-26 12:16

24. 深度学习进阶 - 矩阵运算的维度和激活函数

我们要学到超参数，优化器，卷积神经网络等等。看起来，任务还是蛮重的。行吧，让我们开始。矩阵运算的维度首先，我们之前写了一份拓朴排序的代码。那我们是否了解在神经网络中拓朴排序的作用。

茶桁·2023-11-26 12:40

[译] TensorFlow 教程 #15 - 风格迁移

01-简单线性模型|02-卷积神经网络|03-PrettyTensor|04-

weixin_34349320·2023-11-26 12:06

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Cascade RCNN训练VisDrone数据集的日志信息+评估结果（五）

文章目录一、日志信息二、评估结果三、加epoch一、日志信息看一段日志信息：11/0219:23:05-mmengine-INFO-Epoch(train)[1][850/3236]:表示当前仍处于第一个训练周期，已经处理了850个批次（总共有3236个批次）的数据。“lr:2.0000e-02”:学习率（learningrate）为2.0000e-02，这是相对较大的学习率，用于控制模型参数的更

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Faster RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动+评估指标）（六）

如下所示：python/home/wangzhenkuan/mmdetection/tools/train.py/home/wangzhenkuan/mmdetection/configs/faster_rcnn

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Cascade-RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动）（四）

文章目录一、修改两处代码二、用训练命令生成配置文件三、正式训练一、修改两处代码第一处：mmdet/evalution/class_names.py代码下的defcoco_classes()的return内容改为自己数据集的类别；第二处：mmdet/datasets/coco.py代码下的classCocoDataset(CustomDataset)的CLASSES改为自己数据集的类别；注意：修改两

旅途中的宽~·2023-11-26 10:22

秃头的少女·2023-11-26 09:28

人工智能-注意力机制之Transformer

Transformer比较了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和自注意力（self-attention）。值得注意的是，自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势。

白云如幻·2023-11-26 09:42

MATLAB—信号与系统中的应用

文章目录一.理论知识1.线性系统的响应2.微分方程的解Ⅰ.经典解Ⅱ.完全响应3.零输入响应4.零状态响应5.冲激响应6.阶跃响应7.卷积求零状态响应二.连续信号的MATLAB描述1.单位冲激信号2.单位阶跃信号

Aspirant-GQ·2023-11-26 09:35

Co-DETR:DETRs与协同混合分配训练代码学习笔记

这种新的训练方案通过训练ATSS和FasterRCNN等一对多标签分配监督下的多个并行辅助头部，可以很容易地提高编码器在端到端检测器中的学习能力。此外，作者通过从这些辅助头部提取正坐标来进行额外的

athrunsunny·2023-11-26 07:52

第十九章解读利用pytorch可视化特征图以及卷积核参数(工具)

feaaturemaps以及kernelweights的方法推荐可视化工具TensorBoard：可以查看整个计算图的数据流向，保存再训练过程中的损失信息，准确率信息等学习视频：使用pytorch查看中间层特征矩阵以及卷积核参数

小酒馆燃着灯·2023-11-26 05:08

制作自己的segnet数据集_语义分割【论文解读】经典网络SegNet 值得仔细反复阅读...

摘要：提出了一种新颖而实用的深度全卷积神经网络结构用于语义像素分割称为SegNet。这个核心的可训练分割引擎包括一个编码器网络，一个相应的解码器网络，以及一个像素级的分类层。

weixin_39903571·2023-11-26 05:36

(二)Faster-RCNN--NIPS2015论文解读

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks更快的R-CNN：利用区域提案网络实现实时目标检测摘要最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设对象位置

灯会_hust·2023-11-26 05:00

pkl文件的简介（Python中的Pickle）

文章目录Pickle模块简介Pickle模块的使用最近从Github上下载了一个预训练好的Faster-RCNN模型用于科研任务，突然对该文件的格式，.pkl文件产生了一丝疑惑，便去特意了解了一下该格式的文件的含义

北岛寒沫·2023-11-26 05:14

Less is More: Focus Attention for Efficient DETR

摘要类似detr的模型显著提高了探测器的性能，甚至优于经典的卷积模型。然而，在传统的编码器结构中，所有的标记都带来了冗余的计算负担。

JAT9321·2023-11-26 04:07

【论文翻译】A Survey of Convolutional Neural Networks: Analysis, Applications, and Prospects

原文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2004/2004.02806.pdf摘要卷积神经网络(CNN)是深度学习领域最重要的网络之一。

虎克船长AL·2023-11-26 03:09

卷积神经网络（Inception-ResNet-v2）交通标志识别

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、构建一个tf.data.Dataset1.加载数据2.配置数据集三、构建Inception-ResNet-v2网络1.自己搭建2.官方模型五、设置动态学习率六、训练模型七、模型评估八、模型的保存与加载九、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook

NoteLoopy·2023-11-26 03:09

卷积神经网络（AlexNet）鸟类识别

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、AlexNet(8层）介绍四、构建AlexNet(8层）网络模型五、编译六、训练模型七、模型评估八、保存and加载模型九、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译器：jupyternotebook深度学习环境

NoteLoopy·2023-11-26 03:38

LSTM+CNN实现时间序列预测(负荷预测)

文章目录LSTM+CNN实现时间序列预测(PyTorch版)基于PyTorch搭建LSTM+CNN模型实现风速时间序列预测配置类时序数据集的制作数据归一化数据集加载器搭建LSTM+CNN模型定义模型、损失函数

安替-AnTi·2023-11-26 03:31

卷积神经网络（Inception V3）识别手语

文章目录一、前言二、前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建InceptionV3网络模型1.自己搭建2.官方模型五、编译六、训练模型七、模型评估二、构建一个tf.data.Dataset1.预处理函数七、保存和加载模型八、预测一、前言我的环境：语言环境：Python3.6.5编译

NoteLoopy·2023-11-26 03:31

【读点论文】FMViT: A multiple-frequency mixing Vision Transformer-期待源码

然而，由于自关注的时间和内存复杂度是二次的，并且与输入token的数量成正比，大多数现有的(Visiontransformer,vit)在实际工业部署场景中难以实现高效的性能，例如传统cnn所具有的TensorRT

羞儿·2023-11-26 02:12

MATLAB-深度网络设计器

中的深度网络设计器2、点击建立空白网络3、根据图像数据的具体情况建立神经网络，本文以2为图像数据为例4、调整分类数，本文演示2分类5、导入数据本文演示的数据为“123”文件夹下A/B两类图片数据6、训练模型二、卷积神经网络原理

江垣紫·2023-11-26 01:55

使用matlab深度学习工具箱实现CNN卷积神经网络训练仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述深度学习(DL,DeepLearning)是机器学习(ML,MachineLearning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI,ArtificialIntelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音

我爱C编程·2023-11-26 01:21

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

背景：使用SAGEConv卷积层的图神经网络，网络架构如下原因：我在卷积层之前改变了特征矩阵的维度，原本为[172,1,32]现在改为了[172,2,32]。

GarsonW·2023-11-25 23:32

贴吧发帖引流技巧，百度贴吧怎么发帖不删

想必问这个问题的大部分都是用贴吧来做引流的，做贴吧引流自然就少不了需要贴吧账号咯，先和大家推荐一家卖贴吧账号的商家www.xtyinliu.cnn这个就是网址复制在浏览器去打开，或者也可以加文章开头提到的

九千营销·2023-11-25 23:59

YOLOV7主干改进，使用fasternet轻量化改进主干（完整教程）

1，Pconv（来自Fasternet）（可作为模型中的基础卷积模块使用）论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.036672，为了大家方便的使用，这里我对原本的PConv的代码做了部分的改动

赢勾喜欢海·2023-11-25 22:01

通过卷积运算(二阶导数算子:拉普拉斯算子)实现计算机视觉特征提取

读取图像并转换为灰度图image=Image.open('lena.png').convert('L')#将图像转换为numpy数组image_array=np.array(image)#定义一个3x3的卷积核

半生924·2023-11-25 22:54

改进YOLOv8 | YOLOv5系列：RFAConv续作，即插即用具有任意采样形状和任意数目参数的卷积核AKCOnv

RFAConv续作，构建具有任意采样形状的卷积AKConv一、论文yolov5加入的方式论文源代码一、论文基于卷积运算的神经网络在深度学习领域取得了显著的成果，但标准卷积运算存在两个固有缺陷：一方面，卷积运算被限制在一个局部窗口

一休哥※·2023-11-25 21:13

竞赛选题题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习

文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4

laafeer·2023-11-25 20:19

深度学习图像分类算法研究与实现 - 卷积神经网络图像分类计算机竞赛

文章目录0前言1常用的分类网络介绍1.1CNN1.2VGG1.3GoogleNet2图像分类部分代码实现2.1环境依赖2.2需要导入的包2.3参数设置(路径，图像尺寸，数据集分割比例)2.4从preprocessedFolder

Mr.D学长·2023-11-25 19:57

计算机也能成为艺术家？(基于论文A Neural Algorithm of Artistic Style的图像风格迁移)

引言卷积神经网络能做什么？不论是图像识别，物体检测，图像分割

helton_yan·2023-11-25 19:53

论文及代码详解——可变形卷积（DCNv2）

文章目录论文详解StackingMoreDeformableConvLayersModulatedDeformableModulesR-CNNFeatureMimicking代码详解DCNv2是在DCNv1

zyw2002·2023-11-25 19:49

IEEE--DSConv: Efficient Convolution Operator 论文翻译

pdf/1901.01928v1.pdf目录摘要1介绍2相关工作3DSConv层4量化过程5分布偏移6优化推断7训练8结果8.1ImageNet8.2内存和计算负载8.3转移性9结论摘要我们引入了一种卷积层的变体

森爱。·2023-11-25 19:45

深度好文：理解可变形卷积和光流对齐

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达摘要可变形卷积最近在对齐多个帧方面表现出了令人信服的性能，并且越来越多地被用于视频超分辨率。

小白学视觉·2023-11-25 19:44

(十二)可变形卷积DeformableConvolution

文章目录0.简介1.可变形卷积1.1常规卷积1.2可变形卷积1.3可变形卷积层2.可变形RoIPooling2.1常规RoIPooling2.2可变形RoI(DeformableRoI)2.3代码实现3

恒友成·2023-11-25 19:11

论文阅读-可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks

论文地址：DeformableConvolutionalNetworks工程地址：github链接0.摘要卷积神经网络对位置变化的建模存在天然缺陷，这是由于网络固定的位置结构。

不会算命的赵半仙·2023-11-25 19:41

可变形卷积从概念到实现过程

可变形卷积从概念到实现过程什么是可变形卷积？为什么要可变形卷积？可变形卷积结构形式？可变形卷积的学习过程？可变形卷积如何实现？

三景页三景页·2023-11-25 19:10

多篇论文介绍-可变形卷积

尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度，同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰，针对这一系列问题，提出了一种YOLOv8n_T方法，在YOLOv8的基础上首先针对骨干网络构建了基于可变形卷积的

森爱。·2023-11-25 19:08

卷积神经网络(CNN)介绍04-激活函数

激活函数为什么要用激活函数？如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合。如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。常用的激活函数Sigmoid：用于二分类神经网络输出sigmoid函数也叫Logistic函数，用于隐层神经元输出，取值范围为(0,1)，它可

林夕雨小月·2023-11-25 18:14

图像平滑(均值和中值滤波)和锐化(四种教科书卷积算子)处理以及MATLAB代码实现

目录MATLAB图像处理&遥感导论图像处理目录一、平滑的两种卷积（均值滤波和中值滤波）运算流程均值滤波：中值滤波：二、锐化的四种卷积算子介绍锐化基本概念：四种锐化卷积算子：sobel算子：perwitt

楠楠星球·2023-11-25 16:17

【机器学习】平滑滤波

它们实现的基本原理是基本一致的，指定一个滑动窗口，计算其中的均值、中值、卷积值输出到当前位置。均

人工智·2023-11-25 16:36

YoloV8改进策略：Intel的多维动态卷积，涨点更轻松

文章目录摘要结果比较官方结果改进策略改进一：使用ODConv替换Bottleneck中卷积改进方法测试结果改进二：使用ODConv替换Bottleneck和C2f中的卷积改进方法测试结果1测试结果2测试结果

静静AI学堂·2023-11-25 15:43

YOLOv8改进 | 2023 |CARAFE既减少参数又提高精度的上采样方法

论文地址：官方论文地址点击即可跳转代码地址：官方代码地址点击即可跳转一、本文介绍本文给大家带来的CARAFE（Content-AwareReAssemblyofFEatures）是一种用于增强卷积神经网络特征图的上采样方法

Snu77·2023-11-25 15:12

YOLOv8改进 | 2023 | LSKAttention大核注意力机制助力极限涨点

首先，我们介绍LSKAttention机制的基本原理，它主要通过将深度卷积层的2D卷积核分解为水平和垂直1D卷积核，减少了计算复杂性和内存占用。

Snu77·2023-11-25 15:05

VGG网络

VGGNet是牛津大学计算机视觉组和GoogleDeepMind公司的研究员仪器研发的深度卷积神经网络。

井底蛙蛙呱呱呱·2023-11-25 15:59

软著项目推荐深度学习 python opencv 火焰检测识别火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1

iuerfee·2023-11-25 14:59

Faster RCNN提取图片中的object feature

第一次使用FasterRCNN，尝试使用开源的代码来实现objectfeatureextraction。

沙漠之狐MSFollower·2023-11-25 14:54

【LLM_04】自然语言处理基础_2

一、神经网络1、循环神经网络（RNN）2、门控循环单元（GRU）3、长短期记忆网络（LSTM）4、双向RNN5、卷积神经网络（CNN）二、注意力机制1、注意力机制原理介绍2、注意力机制的各种变式3、注意力机制的特点一

温欣2030·2023-11-25 14:33

推荐频道

CNN卷积