CNN图像质量评价第19页

2023年终总结｜回顾学习Tensorflow、Keras的历程

学习了数据切割、张量梯度计算、遍历元素、类别索引转换等技巧，并掌握了CNN输出特征图形状的计算方法。在数据处理方面，学习了数据切割、张量梯度计算和遍历元素的技巧，这些技能在处理大规模数据集时极为重要。

缘起性空、·2024-01-01 12:18

编写C语言版本的卷积神经网络CNN之一：前言与Minst数据集

https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265前言卷积神经网络是深度学习的基础，但是学习CNN却不是那么简单，虽然网络上关于CNN的相关代码很多

非鱼知乐·2024-01-01 10:55

离线语音识别 sherpa-ncnn 尝鲜体验

文章目录1、ubuntu编译运行依赖安装下载与编译模型下载运行2、树莓派4B编译运行确认树莓派4B环境交叉编译交叉编译模型下载与运行模型对比测试树莓派4B运行大模型Sherpa-NCNN是一个基于C++

杭州_燕十三·2024-01-01 08:04

多维时序 | MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测

多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention麻雀算法优化卷积网络结合门控循环单元网络融合空间注意力机制多变量时间序列预测目录多维时序|MATLAB实现SSA-CNN-GRU-SAM-Attention

机器学习之心·2024-01-01 06:51

【深度学习：Convolutional Neural Networks】卷积神经网络入门指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域最引人注目的成就之一。自从LeCun等人在20世纪90年代初引入以来，CNN在图像处理、视频分析和自然语言处理等领域取得了显著的成就。

脆鲨Nana7mi·2024-01-01 06:21

工智能基础知识总结--什么是CNN

什么是CNN卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习

北航程序员小C·2024-01-01 02:58

2020广东事业单位面试热点：“李子柒”式文化走出去

CNN，作为美国影响力最大媒体之一，在YouTube上也只有792万粉丝，而李子柒的单个视频播放量，更多是在CNN十倍以上，但在外网上的视频并没有英文字幕，依旧受到非常多人的喜爱。

dcf82b55a13f·2024-01-01 01:12

论文笔记：DELPHI:预测蛋白质相互作用位点的精确深度集成模型

文章目录摘要：一、介绍二、材料和方法（一）、数据库（二）、测试集（三）、训练集和验证集（四）、输入特征（六）、CNN模型架构（七）、RNN网络的体系结构（八）、综合网络架构（九）、实现（十）、参数调整三

wangpan007·2023-12-31 23:52

2023下半年的总结

对于人脸识别，可以采用了基于深度学习的特征提取方法，通过训练卷积神经网络（CNN）来提取人脸特征，并使用余弦相似度进行特征匹配，实现人脸的快速识别。

从零开始的奋豆·2023-12-31 22:39

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

2、CNN基本问题层级结构：输入层->卷积层->激活层->池化层->卷积层->激活层->池化层->全连接层····

dopami·2023-12-31 19:52

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层

小白学习记录·2023-12-31 18:19

图像分割实战-系列教程2：Unet系列算法（Unet、Unet++、Unet+++、网络架构、损失计算方法）

现在也是虽然用的不是很多，在16年特别火，在医学领域、小目标领域做分割，其实到现在为止也还在用，因为在深度学习中网络越简单越好，这篇内容也会介绍Unet++版和Unet最新版相比于yolo、maskrcnn

机器学习杨卓越·2023-12-31 12:28

车牌识别系统设计与实现

车牌识别系统设计与实现项目概述本项目旨在设计和实现一套车牌识别系统，通过使用车牌字符数据集进行训练，应用OpenCV、CNN（卷积神经网络）和PyQt5技术，实现车牌图像的预处理、位置选定、定位、字符分割和最终的车牌识别功能

爱欲无极·2023-12-31 11:01

CNN架构的演变：EfficientNet 简介

概述在各种卷积神经网络中，EfficientNet是其中最重要的一种。与所有前辈相比，它提供了更好的性能。EfficientNet是复合缩放和神经架构搜索（NAS）的产物。在本文中，我们将深入探讨EfficientNet的细节。什么是DenseNet？DenseNet是一种使用卷积层的深度学习架构。它是其前身ResNet（ResidualNetwork）的改进版本。残差网络通过将上一层的输出连接到

新华·2023-12-31 07:11

【deep learning】利用卷积神经网络做音乐推荐 Recommending music on Spotify with deep learning

原文地址：http://benanne.github.io/2014/08/05/spotify-cnns.htmlThissummer,I’minterningatSpotifyinNewYorkCity

xceman1997·2023-12-31 07:10

深度学习 | ModernTCN模型结构

TCN是一种使用卷积神经网络（CNN）进行时间序列建模的方法，它通过卷积操作捕捉时间序列中的局部和全局模式。ModernTCN在TCN的

机器学习之心·2023-12-31 06:25

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

一、用自己的语言解释以下概念局部感知、权值共享局部感知是只连接相邻层的部分神经元。若每一层神经元之间使用全连接（Fully-Connected）的结构，在数据量较大时，训练速度会非常的慢，需要较大的计算内存。图像局部范围内的像素有较高的关联性，随着距离的加长，像素的信息相关性会降低，因此在经元时，不需要同时输入全局信息给单个神经元，只需要感知图像的局部信息，随着层数的增加深层的神经元会拥有广阔的感

Morning.&·2023-12-31 06:53

【机器学习】卷积神经网络（一）

一、网络结构典型CNN结构卷积神经网络是一种能够从图像、声音或其他类型的数据中学习特征的人工智能模型。

十年一梦实验室·2023-12-31 06:11

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理

【Pytorch】学习记录分享10——PyTorchTextCNN用于文本分类处理1.TextCNN用于文本分类2.代码实现1.TextCNN用于文本分类具体流程：2.代码实现#coding:UTF-8importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpclassConfig

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-31 06:10

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的

向着光噜噜·2023-12-31 06:53

【Matlab】CNN卷积神经网络时序预测算法

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/88681558一，概述CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）是一种前馈神经网络

千源万码·2023-12-31 05:34

基于CNN神经网络的手写字符识别实验报告

作业要求具体实验内容根据实际情况自拟，可以是传统的BP神经网络，Hopfield神经网络，也可以是深度学习相关内容。数据集自选，可以是自建数据集，或MNIST，CIFAR10等公开数据集。实验报告内容包括但不限于：实验目标和动机，应明确说明输入数据，和网络输出数据；所设计相关网络的基本架构；核心架构的具体实现；网络训练和推理过程及说明；实验结果比对和分析；总结和讨论…可根据需要自行扩展评分标准：符

全是头发的羊羊羊·2023-12-31 05:27

初识CNN

读研以来不断地说机器学习，但是机器学习究竟是什么还是不清楚，直到老师要自己讲机器学习算法，我又正好抽到卷积神经网络和循环神经网络，研究了很久，有了些个人的体会，如今写下这篇博文，希望可以对大家起到一个抛砖引玉的作用。本文的写成引用和参考了很多大佬的心得体会，作者只是站在他们的肩膀上进行了一次总结，在这里先向大佬们表达诚挚的谢意和敬意，引用的部分我会注明。话不多说，开讲啦！首先最需要明确的一点就是，

将_4c15·2023-12-31 01:42

边缘检测——PidiNet网络训练自己数据集并优化推理测试（详细图文教程）

PiDiNet采用了新颖的像素差卷积，将传统的边缘检测算子集成到现代CNN中流行的卷积运算中，以增强任务性能。

佐咖·2023-12-30 23:43

图像分割之常用损失函数-Focal Loss

twoStage：主要指FastRCNN、RFCN等这样需要regionpropos

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

根据DCT特征训练CNN

记录一次改代码的挣扎经历：看了几篇关于DCT频域的深度模型文献，尤其是21年FcaNet：基于DCT的attentionmodel，咱就是说想试试将我模型的输入改为分组的DCT系数，然后就开始下面的波折了。第一次尝试：我直接调用了库函数，然后出现问题了：这个库函数是应用在numpy数组上，得在CPU上处理。fromscipy.fftpackimportdct,idct...dct_block=dc

youyiketing·2023-12-30 20:21

Python深度学习技术进阶篇|注意力（Attention）机制详解

GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等）、生成式模型（变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型DiffusionModel等）、目标检测算法（R-CNN

AIzmjl·2023-12-30 19:02

Self-attention学习笔记（Self Attention、multi-head self attention）

SelfAttention的实现方法以及网络结构Multi-headSelfAttentionpositionalencoding3、SelfAttention方法的应用4、SelfAttention与CNN

shuyeah·2023-12-30 16:49

Mask-RCNN网络——实例分割

Mask-RCNN网络——实例分割实例分割任务可以看做分为两部分：目标检测和语义分割1、Mask-RCNN的网络结构框架2、Mask-RCNN网络的的具体步骤2.1主干特征提取网络ResNet101这里默认输入图片大小为

shuyeah·2023-12-30 16:19

pytorch 训练超分辨率模型的技巧是什么？

模型选择：选择适合任务的模型，如SRCNN、ESPCN、EDSR等。同时，也可以考虑使用已经预训练好的模型进行微调。损失函数：选择适合任务的损失函数，如MSE、MAE、SSIM、LPIPS等。可

weixin_44616020·2023-12-30 12:07

RCNN，Fast RCNN and Faster RCNN

找到了三篇很好的文章，贴链接如下，留作自读：-【目标检测】RCNN算法详解：【目标检测】RCNN算法详解-CSDN博客-【目标检测】FastRCNN算法详解：【目标检测】FastRCNN算法详解-CSDN

biubiubiuoooooo·2023-12-30 11:58

Faster RCNN源码解读(1)-NMS非极大值抑制

py_cpu_nms.pyimage.png#---------------------------#非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素#在fasterrcnn

疯人愿的疯言疯语·2023-12-30 08:55

互联网加竞赛基于CNN实现谣言检测 - python 深度学习机器学习

文章目录1前言1.1背景2数据集3实现过程4CNN网络实现5模型训练部分6模型评估7预测结果8最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于CNN实现谣言检测该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐

Mr.D学长·2023-12-30 08:29

论文解读：细粒度分类---SCDA、RA-CNN

细粒度分类解决的问题我们在路边看到萌犬可爱至极，然后却不知道这个是哪种狗；看见路边的一个野花却不知道叫什么名字，吃着一种瓜，却不知道是甜瓜还是香瓜傻傻分不清……细粒度图像分析任务相对通用图像任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。大体分类细粒度分类目前的应用场景很广泛，现在的网络大多分为有监督的和半监督的。有监督的做法基于强监督信息的细粒度图像分类模型，是在模型训练时，为了获得更好的分类

机器学习算法工程师·2023-12-30 08:18

【深度学习-图像分类】02 - AlexNet 论文学习与总结

论文地址：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks论文学习1.摘要本研究训练了一个大型深度卷积神经网络（CNN），用于对ImageNetLSVRC

CarNong_Blog·2023-12-30 08:10

PyTorch CNN

卷积神经网络目前被广泛地用在图片识别上,已经有层出不穷的应用.更多可以查看官网:*PyTorch官网MNIST手写数据importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision#数据库模块importmatplotlib.pyplotasplt

Jancd·2023-12-30 07:34

目标检测-One Stage-SSD

的网络结构和流程二、SSD的创新点总结前言根据前文目标检测-TwoStage-YOLOv1可以看出YOLOv1的主要缺点是：每个格子针对目标框的回归是不加限制的，导致目标的定位并不是很精准和FasterRCNN

学海一叶·2023-12-30 06:56

【Week-P3】CNN天气识别

文章目录一、环境配置二、准备数据三、搭建网络结构四、开始训练五、查看训练结果六、总结6.1不改变学习率的前提下，将训练epoch分别增加到50、60、70、80、90（1）epoch=50的训练情况如下：（2）epoch=60的训练情况如下：（3）epoch=70的训练情况如下：（4）epoch=80的训练情况如下：（5）epoch=90的训练情况如下：6.2在epoch=50、60、70、80、

m_Molly·2023-12-30 06:02

SCI一区级 | Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测

SCI一区级|Matlab实现KOA-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention开普勒算法优化卷积双向长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时间序列预测目录SCI一区级|Matlab

机器学习之心·2023-12-30 05:01

基于CNN和双向gru的心跳分类系统

CNNandBidirectionalGRU-BasedHeartbeatSoundClassificationArchitectureforElderlyPeople是发布在2023MDPIMathematics

deephub·2023-12-30 05:56

图像识别的技术前沿：人工智能与机器学习的融合

深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），已经

matlabgoodboy·2023-12-30 05:25

基于MINIST的手写数字体识别

这个网络的设计灵感来自于经典的CNN结构，其中卷积层用于提取图像特征，而全连接层则用于将这些特征映射到最终的类别。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

[1DCNN] 简单使用自制音频数据集进行模型训练

本文打算使用自制的西瓜数据集进行深度学习的模型训练.通过对手部敲击西瓜的音频进行分析,进行快速傅里叶变换提取频域特征,使用一维卷积神经网络模型进行模型训练,构建西瓜成熟度检测模型.目录一.数据集预处理1.数据采集2.数据预处理2.1端点检测2.2数据增强2.3快速傅里叶变换(FFT)2.4数据集制作二.模型训练1.模型设计2.模型训练超参数设置3.模型性能评估指标4.模型训练5.模型训练结果与分析

tenju·2023-12-30 00:49

vue小写转大写

constnum=790175.40this.numberChinese(num)//柒拾玖万零壹佰柒拾伍元肆角numberChinese(money){//汉字的数字varcnNums=newArray

圆脸喜欢吃菠萝·2023-12-29 19:46

python keyerror(0)

11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步

AI视觉网奇·2023-12-29 17:39

【2023 CCF 大数据与计算智能大赛】基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案

2023CCF大数据与计算智能大赛基于TPU平台实现超分辨率重建模型部署基于FSRCNN的TPU平台超分辨率模型部署方案WELL刘渝人工智能研一西安交通大学中国-西安[email protected]史政立网络空间安全研一西安交通大学中国

算能开发者社区·2023-12-29 15:42

Understanding Deep Image Representations by Inverting Them（2014）

文章目录AbstractIntroductionContribution-SummaryhhAbstract从SIFT和视觉词袋到卷积神经网络(cnn)，图像表示几乎是任何图像理解系统的关键组成部分。

怎么全是重名·2023-12-29 15:06

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride

怎么全是重名·2023-12-29 15:36

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化

阿利同学·2023-12-29 12:10

目标检测-Two Stage-Mask RCNN

文章目录前言一、MaskRCNN的网络结构和流程二、MaskRCNN的创新点总结前言前文目标检测-TwoStage-FasterRCNN提到了FasterRCNN主要缺点是：ROIPooling有两次量化操作

学海一叶·2023-12-29 10:50

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