CNN滤波器第25页

【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

滤波器opencv

在OpenCV中，滤波器用于对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作。

朱雀333·2023-12-31 10:50

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

Halcon纹理分析texture_laws/trans_from_rgb

Halcon纹理分析文章目录Halcon纹理分析1.纹理滤波器2.织物折痕检测纹理是图像表面的一种灰度变化。有的纹理很规则，会以局部小区域为单元重复出现，而有的纹理则呈现出随机性。

electrical1024·2023-12-30 23:22

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

MATLAB信号处理与应用读书笔记一

完成了基本操作，今天组数也正常，需要对应解决fsctrl文件中的信号处理相关重点关注4傅里叶变换，6FIR滤波器，10信号处理中的应用字符的链接['aa','bb']；N1=8;N2=16;n=0:N-

chinxue2008·2023-12-30 19:52

【数字图像处理实验】1. 对输入的原始图像分别做理想、巴特沃斯、高斯低通滤波及高通滤波处理，对比实验效果。 2. 对输入的原始图像叠加不同类型的随机噪声，对比不同的空间滤波方法的图像复原效果。

实验内容理想滤波器理想低通滤波器在以原点为圆心，以D0为半径的圆内，无衰减地通过所有频率，而在该圆外“阻断”所有频率的二维低通滤波，称为理想低通滤波器。

雨林木风11·2023-12-30 18:14

【数字图像处理】比特平面分割，对比空间平滑滤波器的尺寸对滤波效果，对比均值滤波器和中值滤波器对图像的平滑效果

实验目的对比均值滤波器和中值滤波器对图像的平滑效果；编程对比空间平滑滤波器的尺寸对滤波效果的影响；编程对比均值滤波器和中值滤波器对图像的平滑效果。

雨林木风11·2023-12-30 18:14

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

【深度学习-图像分类】03 - VGG 论文学习与总结

作者的主要贡献是对不断增加深度的网络进行了全面评估，这些网络使用了非常小的（3x3）卷积滤波器。研究发现，通过将网络深度增加到16到19层，可以显著提高性能，超越了

CarNong_Blog·2023-12-30 07:36

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

Halcon图像平滑与去噪mean_image/median_image/gauss filter/equ_histo _image

该滤波器区域就如同一个小的“窗口”，在图像上

electrical1024·2023-12-30 06:57

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

1.13 openCV-python Canny图像边缘检测

#第一步：由于边缘检测很容易受到噪声影响，所以第一步是使用5x5的高斯滤波器去除噪声#第二步：计算图像梯度#第三步：非极大值抑制,在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点

wangsb_2020·2023-12-30 02:12

Matlab仿真2ASK/OOK、2FSK、2PSK、QPSK、4QAM在加性高斯白噪声信道中的误码率与归一化信噪比的关系

//zhuanlan.zhihu.com/p/667382398QPSK代码及高斯白噪声如何产生https://ww2.mathworks.cn/help/signal/ref/butter.html滤波器

MinJohnson·2023-12-30 00:55

[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

XV7021BB陀螺仪传感器

用户可选择的低通滤波器和高通滤波器可用于大范围的截止频率。此外，一个用于失谐频率的陷

Epson样品中心·2023-12-29 22:20

XV7081BB陀螺仪传感器

●低角度随机游走0.065°/√h●SPI/I²C串行接口·集成的用户可选择的数字滤波器●角速率输出(16或24位分辨率）●嵌入式温度传感器●宽电源电压范围为2.7至3.6V●，低功耗，0.9mA●速率范围