CNN回归算法

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

在原论文中，作者对比了三种模型，一种是ViT，即“纯”Transformer模型；一种是ResNet网络；另一种是Hybrid模型，它是将传统CNN和Transformer混合起来的模型。
深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

python+numpy+cv2实现图片卷积运算代码详细注解

"""@ProjectName:CNNfeaturemap@Author:milanboy@Time:2019-06-27,09:37@PythonVersion:python3.6@CodingScheme
六五酥·2024-01-17 18:07

js 截取指定字符串

text.substring(text.indexOf('_')+1,text.indexOf(','));//截取到的字符传是01040109_6885910这一串字符串slice()//使用一个参数varstmp="abcnn.cn
七月_Mo·2024-01-17 18:23

yolov5 主要流程

YOLO算法使用卷积神经网络（CNN）模型来检测图像中的物体。该算法只需要通过给定的神经网络进行一次前向传播就能检测到图像中的所有物体。这使YOLO算法在速度上比其他算法更有
isserendipity·2024-01-17 17:47

十分钟读完 Transformer 经典论文- Attention is all you need

全新神经网络架构Transformer，用自注意力机制颠覆序列转换模型引言：自注意力机制的崛起在过去的几年中，序列转换模型的领域一直由基于复杂的循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）的架构所主导
夕小瑶·2024-01-17 10:14

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归与Lasso回归是什么Ridge回归和Lasso回归是机器学习中常用的线性回归算法的变种。Ridge回归是一种线性回归算法，通过在损失函数中添加一个正则化项，以控制模型的复杂度。
亦旧sea·2024-01-17 08:38

简单线性回归算法

概述线性回归本来是是统计学里的概念，现在经常被用在机器学习中。是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。如果2个或者多个变量之间存在“线性关系”，那么我们就可以通过历史数据，摸清变量之间的“套路”，建立一个有效的模型，来预测未来的变量结果。image.png我们以上图为例，坐标轴上的点就是我们得到的原始数据集，我们可以找到一条直线，这条
ppixiu·2024-01-17 06:10

回归预测 | Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测

回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络-长短期记忆神经网络多特征回归预测目录回归预测|Matlab实现MSADBO-CNN-LSTM基于改进蜣螂算法优化卷积神经网络
机器学习之心·2024-01-17 05:27

回归预测 | Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）

回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention麻雀优化卷积长短期记忆神经网络注意力机制多变量回归预测（SE注意力机制）目录回归预测|Matlab实现SSA-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-17 05:21

使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN在数据集上的实际实现CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像和视频而设计的深度学习算法
小白学视觉·2024-01-17 03:46

c++读取文件的一些常规操作代码

获取文件夹下的所有文件名字stringimage_dir="/work/ai_lab/miner/os/Ultralight-SimplePose/ncnnsample/test_image/02/images
qq_37516798·2024-01-17 01:20

transfomer中Decoder和Encoder的base_layer的源码实现

工作原理：首先，通过卷积神经网络（CNN）提取输入图像的特征。然后，这些特征通过一系列自注意力的变换层进行处理，每个变换层都会将特征映射进行编码并产生一个新的特征映射。
zwhdldz·2024-01-17 00:14

[易语言]使用易语言部署工业级人脸检测模型

它利用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），实现了高精度的脸部定位。这个库是在C++语言中编写的，但是提供了Python的绑定，使得研究人员和开发者可以方便地在各种应用中使用它。
FL1623863129·2024-01-17 00:00

Faster R-CNN

FasterR-CNN流程图相较于R-CNN与FastR-CNN而言，其采用了RPN去代替之前的SS算法去生成候选区域。
DQ小恐龙·2024-01-16 23:39

CNN和Transformer相结合的模型

©作者|小欣CNN广泛应用于计算机视觉的各种任务中，比如分类，检测，分割，CNN通过共享卷积核提取特征，减少网络参数数量，提高模型效率，另一方面CNN具有平移不变性，即无论特征被移动到图像的哪个位置，网络都能检测到这些特征
CV案例精选·2024-01-16 23:01

面试必备！回归模型最强总结，内容太通透了！

~先来进行一个简单的介绍，回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型，实现预测、关系分析和特征重要性评估等多方面的应用。
Python数据挖掘·2024-01-16 22:03

机器学习算法实战案例：CNN-LSTM实现多变量多步光伏预测

文章目录1数据处理1.1导入库文件1.2导入数据集1.3缺失值分析2构造训练数据3模型训练3.1CNN-LSTM网络3.2模型训练4模型预测答疑&技术交流机器学习算法实战案例系列1数据处理1.1导入库文件
Python算法实战·2024-01-16 15:11

为什么CNN反向传播计算梯度时需要将权重旋转180度

参考博客https://manutdzou.github.io/2016/05/17/Why-computing-the-gradients-CNN,-the-weights-need-to-be-rotated.html
spectre_hola·2024-01-16 15:29

单变量线性回归

一、模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们使用的数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。现在我根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出图像。
时间邮递员·2024-01-16 14:53

AIGC必备知识点：你不可不知的CNN（卷积神经网络）-知识全解析！

(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)是一类主要用于计算机视觉领域的深度学习算法，它被广泛地运用于包括图像和视频识别、自然语言处理等，以游戏领域为例，CNN可以用于训练NPC（
OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

阿里云IP地址段

阿里云IP地址段包括AS号AS37963、AS45102、AS45096、AS45103和AS45104AS37963CNNIC-ALIBABA-CN-NET-APAS号：AS37963，区域名称：CNNIC-ALIBABA-CN-NET-AP
heaptek·2024-01-16 13:26

Python实现滚动回归模型(RollingOLS算法)项目实战

本项目通过RollingOLS回归算法来构建滚动回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(
胖哥真不错·2024-01-16 11:00

Python实现对角但非同一性协方差结构回归模型(WLS算法)项目实战

本项目通过WLS回归算法来构建对角但非同一性协方差结构回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号变量名称描述1x12x23x34x
胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现分位数回归模型(quantreg算法)项目实战

本项目通过quantreg回归算法来构建分位数回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：编号变量名称
胖哥真不错·2024-01-16 11:30

Python实现递归最小二乘法回归模型(RecursiveLS算法)项目实战

本项目通过RLS回归算法来构建递归最小二
胖哥真不错·2024-01-16 11:55

使用 Python 和 scikit-learn 学习回归算法

建立注册或登录。通过从试用IBMWatson页面登录到IBMCloud帐户来激活WatsonStudio。通过登录https://dataplatform.cloud.ibm.com访问WatsonStudio。创建一个空项目。单击“创建项目”或“新建项目”。选择“创建空项目”。为项目命名。选择现有的对象存储服务实例或创建一个新实例。单击创建。添加笔记本。单击“+添加到项目”。单击“笔记本”。单击
AI-智能·2024-01-16 10:12

34组--Non-local neural networks

一个典型的CNN网络是由一系列卷积操作累积起来的。对于使用
简书程序是我写的·2024-01-16 09:29

高光谱分类论文解读分享之HybridSN：基于 3-D–2-D CNN 的高光谱分类（经典回顾）

IEEEGRSL2019：HybridSN：基于3-D–2-DCNN的高光谱分类题目HybridSN:Exploring3-D–2-DCNNFeatureHierarchyforHyperspectralImageClassification
曦曦逆风·2024-01-16 08:28

大创项目推荐 深度学习疲劳驾驶检测 opencv python

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构
laafeer·2024-01-16 08:22

pytorch集智-5手写数字识别器-卷积神经网络

1简介简称：CNN，convolutionalneuralnetwork应用场景：图像识别与分类（CNN），看图说话（CNN+RNN）等优越性：和多层感知机相比，cnn可以识别独特的模式，可以自动从数据中提取特征
peter6768·2024-01-16 07:15

分类预测 | Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】

分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测【24年新算法】目录分类预测|Matlab实现ZOA-CNN-MATT-SVM斑马优化卷积神经网络多头注意力机制结合支持向量机的数据分类预测
机器学习之心·2024-01-16 07:36

【论文分享】TCCT: Tightly-coupled convolutional transformer on time series forecasting

TCCT:时间序列预测的紧耦合卷积Transformer提高Transformer的效率和增强局部性，将Transformer与CNN进行了不同程度的结合。
Holy姜姜·2024-01-16 06:58

深度学习---从入门到放弃（四）优化器

1.1网络构建思路1.网络种类：MLP通常来说在对于图片的分类上，卷积神经网络（CNN）应用更为广泛且效果更好，但是鉴于目前只了解了MLP，那么请允许我用MLP
佩瑞·2024-01-16 02:33

caffe版本Faster-RCNN：py-faster-rcnn-master/lib/datasets/factory.py ->用于集成程序默认提供的数据集

分析：这个代码分两个部分：1）首先往__sets()字典的key中注入名字，往对应的val中注入对应的初始化函数。下次只要在__sets()字典中输入key的名字就可以执行对应的初始化函数。__sets（）的具体情况如下：2）get_imdb(name)用于配套__sets()的初始化，输入__sets（）中存在key，调用他对应的val进行初始化list_imdbs()用于配套__sets()，
a1103688841·2024-01-16 02:31

多维时序 | Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention淘金算法优化卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现GRO-CNN-LSTM-Attention
机器学习之心·2024-01-16 02:10

基于Python实现地标景点识别

目录前言简介地标景点识别的背景地标景点识别的原理卷积神经网络（CNN）的基本原理地标景点识别的工作流程使用Python实现地标景点识别的步骤数据收集数据预处理构建卷积神经网络模型模型训练参考文献前言简介地标景点识别是一种基于计算机视觉技术的应用
摔跤猫子·2024-01-15 19:52

文本分类的一些记录

常用模型TEXTCNNText
hema12138·2024-01-15 18:29

文本检测最近文章检索（2）

期刊1）RotatedcascadeR-CNN:Ashaperobustdetectorwithcoordinateregression旋转叶栅R-CNN：具有坐标回归的形状鲁棒检测器YixingZhu
葛葛葛立鹏啊·2024-01-15 17:08

【文本分类】Attention Is All You Need

Transformer是继于MLP、RNN、CNN模型的又一大模型，且解决了RNN应用于长输入乏力的情况，随后提出的BERT、GPT都是基于Transformer。
征途黯然.·2024-01-15 16:09

《超强掌控》分享

几十年来，他一直致力于“身体语言”和“非语言行为”的研究，多次受到CNN（美国有线电视新闻网）、ABC（美国
Erica愛蕊珂梦·2024-01-15 15:35

FGSM方法生成交通信号牌的对抗图像样本

背景：生成对抗样本，即扰动图像，让原本是“停车”的信号牌识别为“禁止驶入”实验准备模型：找一个训练好的，识别交通信号牌的CNN模型，灰度图像模型地址：GitHub-Daulettulegenov/TSR_CNN
Rnan-prince·2024-01-15 15:48

深度学习-标注文件处理（txt批量转换为json文件）

接上篇，根据脚本可将coco128的128张图片，按照比例划分成训练集、测试集、验证集，同时生成相应的标注的labels文件夹，最近再看实例分离比较火的maskrcnn模型，准备进行调试但由于实验室算力不足
交换喜悲·2024-01-15 12:42

【转载】用Masking GAN让100,000人都露出灿烂笑容

继卷积神经网络（CNN）掀起深度学习的浪潮后，生成对抗网络（GAN）逐渐成为了计算机
dopami·2024-01-15 11:11

基于多媒体的深度学习 Midreport自我总结分析

ResistorOhmValueEstimationChallenge需要将误差降低到1%以下1、调整模型架构：增加模型的复杂性，例如增加卷积层或全连接层的数量，增加神经元数量等#在ResistorEstimator类的CNN
okimaru·2024-01-15 10:28

Python轴承故障诊断 (11)基于VMD+CNN-BiGRU-Attenion的故障分类

目录往期精彩内容：前言模型整体结构1变分模态分解VMD的Python示例2轴承故障数据的预处理2.1导入数据2.2故障VMD分解可视化2.3故障数据的VMD分解预处理3基于VMD-CNN-BiGRU-Attenion
建模先锋·2024-01-15 10:39

多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型

目录往期精彩内容：前言1多特征变量数据集制作与预处理1.1导入数据1.2数据集制作与预处理2基于Pytorch的CNN-Transformer预测模型2.1定义CNN-Transformer预测模型2.2
建模先锋·2024-01-15 10:05

Mask R-CNN 学习笔记

MaskR-CNN学习笔记前述从VGGNet到ResNet从ROIPooling到ROIAlign量化误差是从哪来的ROIAlign的改进之处网络结构FPN网络损失函数参考博客前述从R-CNN，fastR-CNN
丶夜未央丶·2024-01-15 09:55

实例分割模型Mask2Former解析

Masked2Former是在maskrcnn基础上改进的一个实例分割模型，参考了一些经典模型的思想，如DETR，实验表明效果很好。
交换喜悲·2024-01-15 09:15

mask rcnn项目复现debug记录：‘FreeTypeFont‘ object has no attribute ‘getsize‘

这是因为安装了新版本的Pillow,查看了一下我安装的pillow版本是10.x版本，pipinstalltf-models-official删除了该getsize功能，降级到Pillow9.5解决了该问题：pipunintsallPillowpipinstallPillow==9.5再次运行代码，bug解决。
交换喜悲·2024-01-15 09:14

实例分割论文精读：Mask R-CNN

摘要本文提出了一种概念简单、灵活、通用的实例分割方法，该方法在有效地检测图像中的物体同时，为每个物体实例生成一个实例分割模板，添加了一个分支，用于预测一个对象遮罩，与现有的分支并行，用于边界框识别，MaskR-CNN
交换喜悲·2024-01-15 09:40
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