CNN反向传播第42页

【深度学习】CV_基于CNN的图像分类模型_代码逐行注释解析

目录前言一、任务描述和关键环节（一）数据预处理（二）网络模块设置（三）网络模型保存与测试二、具体步骤（一）任务分析与图像数据处理1.导包2.数据读取与预处理2.1数据读取2.2数据预处理（1）制作数据源（2）将预处理的数据指定好2.3读取标签对应的实际名字（二）模型设置1.选用经典网络预训练模型2.结合实际更新模型参数3.重定义模型全连接层（将预训练模型改为自己需要的）4.模型初始化：设置需训练层

ColinCooper·2023-11-09 13:24

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python

卷积神经网络（CNN）实现图像分类——Python文章目录1.代码运行2.注意事项3.代码分析4.源代码1.代码运行输入1测试一张图片并预测结果输入2对测试集整体进行测试，得出准确率（10秒左右）输入其他数字自动退出程序

桃木山人·2023-11-09 13:52

简单的二层BP神经网络-实现逻辑与门（Matlab和Python）

故设输入X,输出Y为权值W1为2*2矩阵,W2为2*1矩阵(1).前向计算过程第1个神经元输出为：第2个神经元输出为：其中：(2).反向传播过程公式由链式求导法则得出，这里不做推导。

仲夏夜之梦xz·2023-11-09 13:32

深度学习基础-ReLU和Sigmoid对比

ReLU大于0则原样输出，小于0，截断Sigmoid函数ReLU相比于Sigmoid几乎是碾压的，如果能用ReLU且能用Sigmoid直接ReLU效果上：1.sigmoid函数反向传播时，很容易就会出现梯度消失的情况

BUAA_小胡·2023-11-09 12:12

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。

ru-willow·2023-11-09 08:12

论文阅读——InternImage（cvpr2023）

arxiv.org/abs/2211.05778github：https://github.com/OpenGVLab/InternImage一、介绍大部分大模型都是基于transformer的，本文是一个基于CNN

じんじん·2023-11-09 06:58

无需标注海量数据，目标检测新范式OVD

而识别出图像或视频中物体的类别、位置和大小信息，是现实生产中众多人工智能应用的关键，例如自动驾驶中的行人车辆识别、安防监控应用中的人脸锁定、医学图像分析中的肿瘤定位等等已有的目标检测方法如YOLO系列、R-CNN

学术菜鸟小晨·2023-11-09 05:44

使用faster rcnn进行目标检测（pytorch）

参考FasterR-CNNObjectDetectionwithPyTorch|LearnOpenCV在R-CNN中，每个边界框由图像分类器独立分类，有2000个区域提案，图像分类器计算了每个区域提案的特征图

007_rbq·2023-11-09 05:40

pytorch faster R-CNN源码测试、训练自己的数据集

本文参考了这位大佬的博客，总结的相当到位本文使用的pytorch版fasterR-CNN源码https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch.git本机配置8代

日常搬砖xbw·2023-11-09 05:09

Pytorch搭建Faster R-CNN目标检测平台

学习前言什么是FasterRCNN目标检测算法源码下载Faster-RCNN实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、获得Proposal建议框3、Proposal建议框的解码4、对Proposal建议框加以利用

beihangzxm123·2023-11-09 05:38

R语言使用YOLO和Faster R-CNN进行目标检测

YOLO和FasterR-CNN的背景2.YOLO（YouOnlyLookOnce）YOLO算法简介

Hello NiKo·2023-11-09 05:07

目标检测 pytorch复现R-CNN目标检测项目

目标检测pytorch复现R-CNN目标检测项目1、R-CNN目标检测项目基本流程思路2、项目实现1、数据集下载：2、车辆数据集抽取3、创建分类器数据集3、微调二分类网络模型4、分类器训练5、边界框回归器训练

郭庆汝·2023-11-09 05:36

Pytorch R-CNN目标检测-汽车car

R-CNN的全称是Region-CNN(区域卷积神经网络),是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。R-CNN基于卷积神经网络(CNN),线性回归,和支持向量

赛博炼丹师·2023-11-09 05:02

深度学习中的“钩子“（Hook）：基于pytorch实现了简单例子

目录基本概念一个详细的示例基于resnet50的一个hook应用例子前向传播示例反向传播示例基本概念在深度学习中，“钩子”（Hook）是一种机制，可以在神经网络的不同层或模块中插入自定义的代码，以便在网络的前向传播或反向传播过程中执行额外的操作或捕获中间结果

_刘文凯_·2023-11-09 05:49

神经网络可视化：卷积核可视化

文章目录前言一般过程：一、代码示例二、卷积核和输入图片相乘可视化总结前言卷积核可视化是一种用于理解卷积神经网络(CNN)中卷积层的工作原理和特征提取能力的方法。

_刘文凯_·2023-11-09 05:49

————CNN一些实践性技巧，高效BP方法

转载：http://lib.csdn.net/article/deeplearning/42985《NeuralNetworksTricksoftheTrade.2nd》这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧、原理、算法性文章，对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有30篇论文，本书期望里面的文章随着时间能成为经典，不过正如bengio（超级大神）说的“thewis

hellocsz·2023-11-09 04:33

使用Python将Faster R-CNN的ckpt模型转换为pb模型并进行调用

使用Python将FasterR-CNN的ckpt模型转换为pb模型并进行调用在深度学习中，许多模型都会被保存为checkpoint(ckpt)格式，但在实际应用中，我们通常需要将其转换成更适合部署和使用的格式

翠绿山川间探索冒险·2023-11-09 03:40

将全连接层替换为卷积层的意义（CNN和FCN）

全连接层：CNN将特征整合，用于分类，在图像中具体化为知道图像中有猫，但是不知道猫在哪儿。在传统CNN中，输入是唯一确定大小的。因为全连接层要求输入是固定的。

朽月初二·2023-11-09 02:15

论文笔记：SSD: Single Shot MultiBox Detector

Ssd:Singleshotmultiboxdetector.”Europeanconferenceoncomputervision.Springer,Cham,2016.二、研究背景相比FasterRCNN

snoopy_21·2023-11-09 02:45

SSD：Single Shot MultiBox Detector（论文部分翻译+一些总结）

前言目标检测算法可以分为两大类，一类是FasterR-CNN这种的，先生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类与回归，这是将目标检测视为一种分类问题。

头柱碳只狼·2023-11-09 02:45

[目标检测]SSD：Single Shot MultiBox Detector

基于”Proposal+Classification”的ObjectDetection的方法，RCNN系列(R-CNN、SPPnet、FastR-CNN以及FasterR-CNN)取得了非常好的效果，因为这一类方法先预先回归一次边框

张博208·2023-11-09 02:44

点云学习记录

-知乎(zhihu.com)1、图像语义分割1.1、基于全卷积网络的方法自2012年AlexNet[1]问世以来，CNN在图像分类和目标检测中均取得了巨大

一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)

让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络（BPN）上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。

geeks老师·2023-11-08 22:19

第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)

算法：1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构：模型架构如下图所示，其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数

geeks老师·2023-11-08 22:19

NLP实战：Pytorch实现6大经典深度学习中文短文本分类-bert+ERNIE+bert_CNN+bert_RNN+bert_RCNN+bert_DPCNN

导言数据集Python环境及安装相应依赖包Anaconda环境配置源代码地址预训练语言模型下载新建saved_dict文件夹Bert模型说明ERNIEERNIE1.0ERNIE2.0ERNIE3.0bert_CNN

小胡说人工智能·2023-11-08 19:55

【NLP】特征提取: 广泛指南和 3 个操作教程 [Python、CNN、BERT]

什么是机器学习中的特征提取？特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念，是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征，也称为变量或属性，是我们用来进行预测、对对象进行分类或从数据中获取见解的数据点的特定特征或属性。本质上，特征提取涉及以增强给定任务的数据质量和相关性的方式选择、转换或创建这些特征。它是干什么用的？由于多种原因，它是一项不可或缺的技术：降维：在许多数据集中，可能存在许

Sonhhxg_柒·2023-11-08 19:53

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

BP神经网络，也称为反向传播神经网络，是一种常用于分类和回归任务的人工神经网络（ANN）类型。它是一种前馈神经网络，通常包括输入层、一个或多个隐藏层和输出层。

带我去滑雪·2023-11-08 16:42

CNN入门实战：猫狗分类

前言CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种深度学习模型，特别适用于处理图像数据。它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

在预训练bert模型上fine-tune的一些经验（实习）

最近在改进一个研究语义进行二分类的分类器，原分类器是基于textcnn的，但是效果不是特别好，于是决定使用预训练bert模型进行微调（fine-tune），中间遇到了许多预料未及的问题，但是这些问题也让我学到了许多东西目录对数据集的处理模型训练主要代码和流程训练过程遇到的问题经验和所得对数据集的处理原数据集是

又三郎丶·2023-11-08 13:22

DL-FWI内训Day3

InversionNet-网络搭建InversionNet是在2019年提出的一种完全端到端网络算法，在众多的端到端网络中InversionNet网络较为简单，原因是该算法采用了最基础的CNN网络。

palemoons·2023-11-08 13:50

2023 7.31~8.6 周报 (多尺度的DL-FWI + 自然图像的风格迁移速度模型)

->目录高频]的图像处理过程.这个过程中,低频经验将融入到解码器中.固定蓝框的模型部分编码器,训练图中红框的CNN编码器.输入[观测数据->速度模型]的FWI过程,新的观测数据残差将更新速度模型以获得高频信息

LTA_ALBlack·2023-11-08 13:50

时序预测 | MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制）

时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制）目录时序预测|MATLAB实现WOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-11-08 09:41

[论文阅读]PV-RCNN++

PV-RCNN++PV-RCNN++:Point-VoxelFeatureSetAbstractionWithLocalVectorRepresentationfor3DObjectDetection论文网址

一朵小红花HH·2023-11-08 07:04

Pytorch 自定义激活函数前向与反向传播 ReLu系列含优点与缺点

文章目录ReLu公式求导过程优点：缺点：自定义ReLu与Torch定义的比较可视化LeakyReLuPReLu公式求导过程优点：缺点：自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化自定义PReLuELU公式求导过程优点缺点自定义LeakyReLu与Torch定义的比较可视化importmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpi

jasneik·2023-11-08 05:04

理解卷积神经网络中的输入与输出形状 | 视觉入门

CNN的输入数据如下图所示。我们假设我们的数据是图像的集合。输入的形状你始终必须将4D

小白学视觉·2023-11-08 05:25

CNN-卷积神经网络

一、基本的神经网络结构神经网络其实就是按照一定规则连接起来的多个神经元，输入向量的维度和输入层（InputLayer）神经元个数相同，分类问题的类别个数决定输入层（OutputLazyer）的神经元个数。第N层的神经元与第N-1层的所有神经元连接，称为全连接，输入层和输出层之间的层叫做隐藏层（HIddenLayer），因为它们对于外部来说是不可见的，层与层的每条连接上都有一个权值。然而，用全连接神

学AI的同学·2023-11-08 05:21

卷积神经网络中 6 种经典卷积操作

深度学习的模型大致可以分为两类，一类是卷积神经网络，另外一类循环神经网络，在计算机视觉领域应用最多的就是卷积神经网络（CNN）。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:14

从0开始的视觉研究生涯（6）YOLOv8-seg实战应用NCNN加速详解（进阶，多线程、Int8量化）

在前面的章节中，介绍了如何自建数据集，如何复现深度学习模型，如何训练测试模型以及导出模型的基础知识，这节将详细介绍如何以YOLOv8为例，真正实现计算机视觉应用，并用NCNN在arm架构芯片上进行加速推理

fisherisfish·2023-11-08 00:19

基于改进Faster R-CNN的空中目标检测文献阅读笔记

在防空应用背景下，自建了空中目标静态和视频图像数据集用于训练和测试，改进了基于深度学习的目标检测框架FasterR-CNN，将其专用于空中目标检测。

Glingli·2023-11-07 23:30

什么GAN生成对抗网络？生成对抗网络可以干什么？

神经网络分很多种，有普通的前向传播网络，有分析图片的CNN卷积神经网络，有分析系列化数据比如语言、文字的RNN循环神经网络，这些神经网络都是用来输入数据，得到想要的结果，我们看中的是这些神经网络中很好地将数据与结果通过某种关系联系起来

花落指尖❀·2023-11-07 23:52

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+RepLKNet，超大核模型，精度嘎嘎提升，小目标检测性能嘎嘎提升，提升效果拉满！！！

自从VGG提出以后，各种CNN网络层出不穷，但是他们都遵循了VGG的设计思想，通过多个小卷积核叠加来

AI棒棒牛·2023-11-07 23:47

YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

摘要SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。

静静AI学堂·2023-11-07 23:17

【神经网络】LSTM为什么能缓解梯度消失

的计算公式：1.遗忘门：2.输入门：3.细胞状态4.输出门2.LSTM的梯度路径根据LSTM的计算公式，可以得出LSTM的cellstate与、、都存在计算关系，而、、的计算公式又全部都与有关，所以从到的反向传播的公式如下

DonngZH·2023-11-07 21:42

LSTM与梯度消失

在反向传播中，根据求导的链式法则，这种形式求得的梯度为一个矩阵W与激活函数导数的乘积。如果进行n次反向传播，梯度变化将会变为（W*f”）的n次方累乘。

杨晓茹·2023-11-07 21:12

模型训练----对输入变量原地操作（inplace operation）报错

意思是对输入x原地操作（inplaceoperation），一个变量在反向传播过程中被修改了，而不是按照预期的版本（version0）更新，导致梯度不正确。

理塘纯真丁一郎·2023-11-07 20:05

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

在示例代码中，构建了一个名为Tudui的卷积神经网络（CNN）模型。这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。

不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

竞赛深度学习疲劳检测驾驶行为检测 - python opencv cnn

iuerfee·2023-11-07 18:55

【无标题】

11-06周一神经网络之前向传播和反向传播代码实战时间版本修改人描述2023年11月6日20:54:13V0.1宋全恒新建文档简介在神经网络的世界中，参数和权重是非常重要的概念，尤其是当下，大模型横行其道

思影影思·2023-11-07 18:49

Coremail与国家信息安全漏洞库（CNNVD）达成深度合作！

漏洞信息共享合作单位证书近日，Coremail获得由国家信息安全漏洞库（CNNVD）颁发的“CNNVD漏洞信息共享合作单位”证书。

Coremail邮件安全·2023-11-07 18:31

竞赛选题深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络3.4Neck网络3.5Head输出层4数据集准备4.1数据标注简介4.2数据保存5模型训练5.1修改数据配置文件5.2修改模型配置文件5.3开始训练模型6实现效果6.1图片效果6.2视频效果

laafeer·2023-11-07 17:13

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