CNN反向传播第56页

图片翻译——让机器告诉你图片内容

Aneuralimagecaptiongenerator[C]//ComputerVisionandPatternRecognition.IEEE,2015:3156-3164.温馨提示：要看懂本文，必须先熟悉CNN

一梦到天涯·2023-10-23 23:52

R-C3D论文笔记

RegionConvolutional3DNetworkforTemporalActivityDetection论文地址:https://arxiv.org/pdf/1703.07814.pdf刚看完论文，先总结一下论文的创新点:1.推广faster-RCNN

義傑·2023-10-23 23:18

反向传播是怎么回事？详细教程2019-05-22

反向传播的详细推导一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation最近在看深度学习的东西，一开始看的吴恩达的UFLDL教程，有中文版就直接看了，后来发现有些地方总是不是很明确，又去看英文版

loveevol·2023-10-23 22:14

无条件下生成更真实的人脸图像PG-GAN！

当然作为当前最有竞争力的生成模型，相对于VAE,GAN虽然不稳定，相对于PixelCNN,GAN虽然没有提供明确的li

Lornatang·2023-10-23 21:40

雅可比矩阵和雅可比坐标

完成本教程后，您将了解：雅可比矩阵收集了可用于反向传播的多元函数的所有一阶偏导数。雅可比行列式在变量之间变化时非常有用，它充当一个坐标空间与另一个坐标空间之间的缩放因子。

无水先生·2023-10-23 19:01

Basic CNN-5）：Homework

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimportt

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:46

Basic CNN-4）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.optimimportoptimizerfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvisionimportt

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:45

Basic CNN-1）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）#代码片段"""基础卷积神经网络CNN"""importtorch#预设参数in_channel,out_channels

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

Basic CNN-3）

源自课程：《PyTorch深度学习实践》完结合集Chapter10卷积神经网络（基础篇）importtorchinput=[3,4,6,5,2,4,6,8,1,6,7,8,9,7,4,6]input=torch.Tensor(input).view(1,1,4,4)maxpooling_layer=torch.nn.MaxPool2d(kernel_size=2)output=maxpooling

曾叔叔要稳住·2023-10-23 18:15

深度学习 | Pytorch深度学习实践（Chapter 10、11 CNN）

十、CNN卷积神经网络基础篇首先引入——二维卷积：卷积层保留原空间信息关键：判断输入输出的维度大小特征提取：卷积层、下采样分类器：全连接引例：RGB图像（栅格图像）首先，老师介绍了CCD相机模型，这是一种通过光敏电阻

西皮呦·2023-10-23 18:02

AI学习路线

目前跟B站刘二大人老师学到了CNN，对深度学习有了一定的了解和认识，但是还不够深入，之前直接上李沐老师的视频太顶了555，不过自己基础确实不太行(╥╯^╰╥)在B站看到了一位up分享的学习路线，感觉很好

西皮呦·2023-10-23 17:37

Pytorch详细教程——11.CNN Flatten Operation Visualized

11.CNNFlattenOperationVisualized-TensorBatchProcessingForDeepLearning这一节课我们将形象的对一个灰度图像张量进行flatten操作，并将展示如何在一个张量中

爱冒险的梦啊·2023-10-23 15:35

Basic CNN - Pytorch

笔记来自课程《Pytorch深度学习实践》Lecture10如下图所示，在做全联接的时候，把图片（1*28*28，即C*W*H）全部都拉成了一长串（1*...），所以卷积层是为了保留它的空间特征。下采样时通道数C不变，下采样是为了减少数据量，从而减轻运算负担。我们把卷积和下采样这部分称为“特征提取器”，即FeatureExtraction。做了卷积之后，它的C和W和H都有可能会发生改变。左上角为图

人间折耳根·2023-10-23 15:34

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

此前的CNN通常使用平均池化，而AlexNet全部使用最大池化，成功避免了平均池化带来的模糊化效果提出LRN（局部响应归一化）使用GPU加速训练使用了数据增强策略（DataAugmentation

努力当总裁·2023-10-23 15:02

CNN-卷积操作pytorch实现

一、导入需要的模块importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFimportnumpyasnp二、选择MNIST数据集,图像大小为28X28,通过卷积操作转换向量。三、创建两套卷积核以及定义池化层，dropout层classNet(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()#

学AI的同学·2023-10-23 15:32

CNN记录】pytorch中flatten函数

pytorch原型torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)作用：将连续的维度范围展平维张量，一般写再某个nn后用于对输出处理，参数：start_dim：开始的维度end_dim：终止的维度，-1为最后一个轴默认值时展平为1维例子1、默认参数input=torch.randn(2,3,4,5)output=torch.flatten(input)输出维：

侵蚀昨天·2023-10-23 15:00

autoware.ai中检测模块lidar_detector caffe

lidar_apollo_cnn_seg_detect模块：该模块主要是调用百度apollo的目标分割。

lsyhaoshuai·2023-10-23 13:17

18、(复现)--CNN、RNN、LSTM、vit视频动作分类

#关键词：CNN、RNN、LSTM、transform、vit、视频理解、动作分类#关键词：RNN的3个分类：simpleRNN、LSTM、GRU序列模型vision-transformerencodercnn-rnn

金城武555·2023-10-23 11:57

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的航拍图像旋转目标检测（中）

目录2.2目标检测基础2.2.1目标检测定义2.2.2目标检测原理2.3基于CNN的目标检测网络结构

林聪木·2023-10-23 08:06

记录一次tf-faster-rcnn代码强行升级环境的过程

因为处理量的增大，之前在本地linux上的一套tf-faster-rcnn的代码需要被移动到更高的环境下（之前是gtx1080ti的单显卡，目标机器是一台gtxtitanv的双显卡），我本以为移动会很简单

conner是位好少年·2023-10-23 07:03

多维时序 | MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测预测结果基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料预测结果基本介绍多维时序

机器学习之心·2023-10-23 07:21

区间预测 | MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测

区间预测|MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE多头注意力卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测目录区间预测|MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE

机器学习之心·2023-10-23 07:21

py-faster-rcnn编译过程中的问题记录

博主系统环境如下：编译py-faster-rcnn参考如下：caffe官网py-faster-rnn源码github博客：搭建faster-rcnn进行目标检测的环境论坛：fasterRCNNpython

2014wzy·2023-10-23 06:06

2018-04-23-FasterRCNN-rpn_msr

1.proposal_layer.py(产生proposal的文件)proposal的产生过程：（1）根据预设的scales和aspectratios，甚至angles获取anchors（2）anchors经过boundingboxregression的反变换bbox_transform_inv，获取proposals（3）使用_filter_boxes去除尺寸太小的proposals（4）按照s

siyecao99999·2023-10-23 05:45

yolov1网络理解

yolo的全称是youonlylookonce，意思是一次性把候选框和目标识别搞定，因此，与RCNN这类用RegionProposals方法提出候选框的算法相比，要快很多。

miahuang·2023-10-23 01:47

frostjsy·2023-10-22 23:52

Self-Attention和CNN和RNN的区别

Self-Attention、CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度学习中不同的神经网络层或机制，它们在处理数据和建模依赖关系时具有不同的特点。

Chen_Chance·2023-10-22 19:01

神经网络的问题总结

进展：神经网络在图像分类、文本分类、音频分类等方面取得了显著进展，特别是深度卷积神经网络（CNN）在图像分类中的应用。回归问题：特点：用于预测连续数值输出，通常与数值预测和回归分析有关。

Chen_Chance·2023-10-22 17:34

Fasttext (Bag of Tricks for Efficient Text Classification) 阅读笔记

BagofTricksforEfficientTextClassification论文信息EACL2017论文解读HytnChen更新时间2020-02-23文本分类相关方法用作文本分类的卷积神经网络，有多个使用流程示意图如下1维卷积堆卷积（GoldbergBook）延迟CNN

Nstar-LDS·2023-10-22 14:01

探游·R329·AI部署实战（二）移植搭建AI环境

由于周末抽时间做的，时间不稳定，抱歉呐~上次做了R329的第一期，也就是解决了配置R329开发板并跑起来的问题；这一期能解决的问题是：你能用R329上的AIPU跑个resnet50啥的，你能用R329的CPU跑起来NCNN

极术社区·2023-10-22 14:53

深度学习第二周

#学习目标，实现一个二分类具有一个隐藏层的神经网络，使用一个例如tanh的非线性激活函数#计算交叉熵损失函数，实现前向和反向传播#首先我们导入需要的包importnumpyasnpimportoperatorfromfunctoolsimportreduceimportmatplotlib.pyplotaspltfromtestCases_v2import

R一·2023-10-22 14:34

mmdetection 中 Mask Rcnn检测结果可视化（DICE计算、PR曲线绘制等）

mmdetection中的MaskRcnn是一个很不错的检测网络，既可以实现目标检测，也可以实现语义分割。

PandAiTech_Seven·2023-10-22 13:13

CNN：目标检测Head

一、概述ObjectDetection最早深度学习只支持一张图片包含单个目标时，对该图片进行classification或对图片中的单个物体进行classificationwithlocalization：classification:适用于一张图片中只有一个目标，以三分类为例y=[c1,c2,c3]，直接使用softmax即可；classificationwithlocalization:是指在

yuyuelongfly·2023-10-22 13:42

ImportError : Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.

问题描述fromkeras.utils.vis_utilsimportplot_modelplot_model(cnn_1D,to_file='model.png',show_shapes=True,show_layer_names

wit_dd·2023-10-22 13:33

Transformer学习路线

2.学习深度学习:了解神经网络的基本结构和训练方法，包括前向传播、反向传播等。3.熟悉自然语言处理:学习关于NLP的基础知识，如词嵌入、词袋模型、循环神经网络（RNN）等。

jio本小子·2023-10-22 13:55

cnn 直线检测笔记

目录mlsd直线检测：ULSD-ISPRS曲线检测划线标注工具：可视化标注代码：mlsd直线检测：mlsd_pytorch

AI视觉网奇·2023-10-22 12:41

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十三 (训练)

保姆级Keras实现FasterR-CNN十三训练一.将FasterR-CNN包装成一个类二.修改模型结构1.修改input_reader函数2.增加RoiLabelLayer层三.损失函数1.自定义损失函数

Mr-MegRob·2023-10-22 12:03

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十一

保姆级Keras实现FasterR-CNN十一一RoI区域二.定义RoiPoolingLyaer1.call函数2.compute_output_shape函数三.将RoiPoolingLayer加入模型四

Mr-MegRob·2023-10-22 12:33

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十二

保姆级Keras实现FasterR-CNN十二一.定义FastR-CNN网络二.定义FasterR-CNN模型三.代码下载上一篇文章中我们实现了RoiPoolingLayer层,它将的功能是将不同大小的

Mr-MegRob·2023-10-22 12:33

保姆级 Keras 实现 Faster R-CNN 十四 (预测)

保姆级Keras实现FasterR-CNN十四一.预测模型二.TargetLayer三.预测四.显示预测结果五.加载训练好的参数六.效果展示七.代码下载上一篇文章中我们完成了FasterR-CNN训练的功能

Mr-MegRob·2023-10-22 12:52

[2023年综述]将CNN和Transformer优势相结合的混合模型在计算机视觉领域的研究综述

目录摘要关键词1.引言2.CNN简述3.Transformer简述3.1.引言3.2.NLP领域的Transformer3.3.CV领域的VisionTransformer4.结合CNN与Transformer

4miles·2023-10-22 12:06

Reparameterization trick（重参数化技巧）

这个技巧的目的是使模型可微分（differentiable），以便使用梯度下降等反向传播算法来训练模型，也就是将随机采样的过程转换为可导的运算，从而使得梯度下降算法可以正常工作。

重剑DS·2023-10-22 12:31

2.卷积神经网络(CNN)

一句话引入：如果我们要做图像识别，用的是一个200x200的图片，那么BP神经网络的输入层就需要40000个神经元，因为是全连接，所以整个BP神经网络的参数量就是160亿个，显然不能这样来训练网络，所以我们就需要在输入层之前，加入一个处理图片的操作，而这个操作的目的，1.为了把图片的特征提取出来，减去没有必要的噪音。2.降低矩阵的参数数量。然后再输入到BP神经网络中去训练权重和偏置量。1.感受野：

牛像话·2023-10-22 11:53

深度学习---卷积神经网络

CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中

lichunericli·2023-10-22 11:50

Pytorch机器学习——3 神经网络（六）

outline神经元与神经网络激活函数前向算法损失函数反向传播算法数据的准备PyTorch实例：单层神经网络实现3.4损失函数损失函数又称为代价函数，是一个非负的实值函数，通常用表示。

辘轳鹿鹿·2023-10-22 10:44

【3D 图像分割】基于 Pytorch 的 VNet 3D 图像分割1（综述篇）

在上一个关于3D目标的任务，是基于普通CNN网络的3D分类任务。在这个任务中，分类数据采用的是CT结节的LIDC-IDRI数据集，其中对结节的良恶性、毛刺、分叶征等等特征进行了各自的等级分类。

钱多多先森·2023-10-22 06:48

python+DCGAN模型生成验证码+训练CNN模型+测试模型准确率

python+DCGAN模型生成验证码+训练CNN模型+测试模型准确率目录python+DCGAN模型生成验证码+训练CNN模型+测试模型准确率前言摘要本文主要解决的问题一、生成真实验证码二、定义DCGAN

七里香还是稻香·2023-10-22 03:44

【深度学习-第4篇】使用MATLAB快速实现CNN多变量回归预测

上一篇我们讲了使用CNN进行分类的MATLAB代码。这一篇我们讲CNN的多变量回归预测。是的，同样是傻瓜式的快速实现。一、什么是多变量回归预测多变量回归预测则是指同时考虑多个输入特征进行回归预测。

Mr.看海·2023-10-22 03:22

2020-4-22晨间日记

：好纪念日：拿到真正属于自己的东西任务清单昨日完成的任务，最重要的三件事：沟通/日更/阅读改进：深度阅读计划需要精进习惯养成：早读一小时/睡前阅读一小时周目标·完成进度深入阅读计划跟进学习·信息·阅读CNN

小简法·2023-10-22 01:24

DistributedDataParallel数据不均衡

背景在使用DistributedDataParallel进行数据并行训练时，每次反向传播都需要执行all_reduce操作以同步各个进程的梯度。

weixin_43870390·2023-10-22 00:44

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