CNN滤波器第42页

一本聚集200位创新者的群像自传书，是什么样的？图文版

他还担任过美国有线电视新闻网（CNN）的董事长和《时代周刊》总编辑，写过《富兰克林传》、《爱因斯坦传》等书。

尹仲会·2023-11-20 19:55

基于轻量级yolov5的无人机航拍场景下的森林火情检测识别系统

前面系列文章链接如下，感兴趣可以移步自行阅读即可：基于CNN的动物识别系统[完整实战源码]基于CNN的字符型验证码识别系统设计开发[完整源码实战]CNN基于肺部C

Together_CZ·2023-11-20 19:37

TMS280049C学习笔记1 GPIO 点LED灯

100M四条Σ-Δ滤波器模块(SDFM)输入通道。可配置逻辑块(CLB)。

hard_lucky·2023-11-20 13:35

Rethinking Classification and Localization for Object Detection:关于目标检测中分类任务和定位任务的重思考

CVPR2020截至目前495引文章提出的问题使用R-CNN的网络广泛使用了双头结构，这种双头结构对于目标检测中的分类和定位任务是友好的，但是大家并不知道为什么这种双头结构是好用。

cvyoutian·2023-11-20 13:58

STGCN文献笔记翻译

stgcn：为了充分利用空间特征，一些研究者利用卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork,CNN)来捕捉交通网络之间的相邻关系，同时在时间轴上采用递归神经网络(recurrentneuralnetwork

llddycidy·2023-11-20 11:11

GCN笔记

1.GCN简介GCN是一种在图（graph）上进行信息聚合的算法，基于谱域或者空域1.1基于谱域的GCN在基于谱域的GCN中，其公式类似于CNN中有卷积核以及被卷积数据，因此得名GCN。

HyzKey2U·2023-11-20 11:53

【GCN】GCN学习笔记一

谱域图卷积卷积卷积定义离散空间的卷积图卷积简介卷积定理谱域图卷积实现思路如何定义图上的傅里叶变换拉普拉斯矩阵（LaplacianMatrix）拉普拉斯矩阵的性质拉普拉斯矩阵的谱分解拉普拉斯矩阵与拉普拉斯算子图傅里叶变换图上的信号表示经典傅里叶变换特征向量基的性质总结三个经典图谱卷积模型SCNNChebNetGCN

Dovake·2023-11-20 11:50

【C++】【Opencv】cv::Canny()边缘检测函数详解和示例

原理Canny边缘检测的步骤如下：（1）高斯滤波（噪声滤波）：使用高斯滤波器平滑图像以减少噪声。高斯滤波器是一种线性滤波器，可以消除图像中的高频噪

木彳·2023-11-20 06:28

子像素卷积keras_初学者的 Keras：实现卷积神经网络

在这篇文章中，我们将用Keras构建一个简单的卷积神经网络(CNN)，并训练它来解实际问题。这篇文章适用于完全初学Keras的人，但假设有CNNs的基本背景知识。

weixin_39775872·2023-11-20 05:43

FIR滤波器的MATLAB与FPGA的设计实现

FIR滤波器的MATLAB与FPGA的设计实现引言数字滤波器是数字信号系统里面最常用、最重要、最基本的元件之一。

凌云望远·2023-11-20 05:23

fir matlab fpga,基于Matlab和FPGA的FIR数字滤波器设计及实现

截位是滤波器设计的关键，此处的处理方法是：14位的输入数据(14b的ADC)，18位二进制补码表示的滤波器系数，除去符号位，相乘后小数位是13+17=30，加法运算不改变小数位数。

小漂飞啊·2023-11-20 05:53

用MATLAB设计FIR数字滤波器实验,基于Matlab的FIR数字滤波器设计

摘要：提出FIR敷字滤波器的设计方案，并基于Matlab实现滤波仿真。通过使用Matlab信号处理工具箱提供的函数，选择适当的窗函数编写程序，其中窗函数按照实际信号的处理需求，参数折中选择。

益盟操盘手·2023-11-20 05:23

matlab中滤波器设计与实现,基于MATLAB的IIR滤波器设计与实现

目前有源电力滤波器(APF)是治理电网谐波污染的一种有效手段，APF的补偿原理是实时产生一个与系统中的无功和谐波电流大小相等、方向相反的补偿电流，用以抵消非线性负载产生的无功和

飞奔的马达·2023-11-20 05:23

基于窗函数的FIR滤波器的matlab设计与实现

目录一、理论基础1.1FIR滤波器概述1.2FIR滤波器理论介绍二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础1.1FIR滤波器概述数字滤波器的设计是现代数字信号处理的重要内容。

fpga和matlab·2023-11-20 05:18

基于FPGA的FIR数字滤波器设计

clear;closeallfc=1/4;fs=5/16;%输入给定指标Rp=3;As=60;Fs=2;f=[fc，fs];m=[1，0];%计算remezord函数所需参数f，m，devdev=[(10^(Rp/20

fpga和matlab·2023-11-20 05:48

信号处理之FIR数字滤波器（Matlab仿真）

数字滤波器的作用是滤除不感兴趣的信号，留下想要的信号。

LHY188166·2023-11-20 05:47

基于FPGA的有限脉冲响应（FIR）数字滤波器设计与实现（使用Matlab）

基于FPGA的有限脉冲响应（FIR）数字滤波器设计与实现（使用Matlab）引言：有限脉冲响应（FIR）数字滤波器在信号处理中起着重要作用。

心之执着·2023-11-20 05:15

日复一日，刷短视频让我们失去了什么？

01.奶嘴战略美国旧金山曾于1995年举行过一个集合全球500名经济界、政治界精英的会议，与会者包括萨切尔、老布什、美国有线电视新闻网（CNN）、惠普、Sun微系统的老板等等，该会议的主旨在于为全球化的世界进行分析与规划

倦兮韶易·2023-11-20 05:33

文本分类方法有哪些

个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN

Jarkata·2023-11-20 04:48

总结 CNN 模型：将焦点转移到基于注意力的架构

一、说明在计算机视觉时代，卷积神经网络（CNN）几十年来一直是主导范式。直到2021年VisionTransformers(ViTs)出现，这个领域才开始发生变化。

无水先生·2023-11-20 04:41

CNN卷积神经网络

在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成

Allmyg·2023-11-20 03:27

理解 R-CNN：目标检测的一场革命

多年来，人们开发了多种方法来应对这一挑战，但基于区域的卷积神经网络（R-CNN）的发展标志着目标检测领域的重大突破。

无水先生·2023-11-20 03:48

精简CNN模型系列之三：SkipNet

介绍CNN模型为了追求精度提高层数已经是愈来愈多，可更多的层次带来的精度边际提升却不断减小。

城市中迷途小书童·2023-11-20 02:56

AI大模型的制作：RAG和向量数据库，分别是什么？

这种模型通常使用深度神经网络来构建，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上取得了

杨荧·2023-11-19 23:55

卷积神经网络（CNN）鲜花的识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.检查数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六

NoteLoopy·2023-11-19 23:30

卷积神经网络（CNN）天气识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六

NoteLoopy·2023-11-19 22:20

VoxelMap:Efficient and Probabilistic Adaptive Voxel Mapping for Accurate Online LiDAR Odometry

将提出的体素地图应用于迭代扩展卡尔曼滤波器（iEKF），并构建了最大后验概率问题进行姿态估计。在KITTI数据集上进行的实验证明了我们的方法相对于其他最先进的方法具有高

zllz0907·2023-11-19 22:42

【Segment Anything Model】九：利用SAM做分类任务，方法一，直接修改源码输出

链接文章目录1️⃣预备知识前言一个简单的cnn分类步骤一个简单的cnn分类代码2️⃣修改SAM源码做分类任务1.找到mask_decode

cv夏一笑·2023-11-19 21:53

【Segment Anything Model】十（1）：利用SAM做分类任务，方法二，不放过SAM强大特征提取能力，将SAM提取到的ImageEmbedding插入到其他cnn网络中

博主微信cvxiayixiao【SegmentAnythingModel】计算机视觉检测分割任务专栏。链接【公开数据集预处理】特别是医疗公开数据集的接受和预处理，提供代码讲解。链接【opencv+图像处理】opencv代码库讲解，结合图像处理知识，不仅仅是调库。链接本篇分为两小节：【SegmentAnythingModel】九（1）介绍加载vgg16网络的预训练权重，并利用其主干部分进行特征提取，

cv夏一笑·2023-11-19 21:53

Object Detection--RCNN,SPPNet,Fast RCNN，FasterRCNN论文详解

物体检测图片分类和物体检测的区别输出不同检测的目标不同物体检测算法常用到的概念BoundingBoxbboxIntersectionoverUnionIoU非极大值抑制Non-MaximumSuppressionR-CNNIntroduction

eric-zsf·2023-11-19 21:50

深入探究CNN和Transformer，哪种预训练模型的可迁移性更好？

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达深入探究ConvNetsvs.Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向VisionTransformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使VisionTransformer在ImageNet上的预训练表现略

Amusi（CVer）·2023-11-19 20:28

【论文阅读】Swin Transformer Embedding UNet用于遥感图像语义分割

SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割文章目录【论文阅读】SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割一、相应介绍二、相关工作2.1基于CNN

川川子溢·2023-11-19 20:57

AAAI2023 | DeMT: CNN+Transformer实现多任务学习（分割/深度估计等四项SOTA!）

>>点击进入→自动驾驶之心技术交流群论文名称：DeformableMixerTransformerforMulti-TaskLearningofDensePrediction卷积神经网络（CNN）和Transformer

自动驾驶之心·2023-11-19 20:27

【半监督学习】CNN与Transformer的结合

本文介绍了几篇结合使用CNN和Transformer进行半监督学习的论文，CNN&Trans（MIDL2022），Semi-ViT（ECCV2022），Semiformer（ECCV2022）.Semi-SupervisedMedicalImageSegmentationviaCrossTeachingbetweenCNNandTransformer

m0_61899108·2023-11-19 20:53

MIGraphX推理框架第八章-动态Shape

-动态Shape动态shape动态shape的限制支持动态Shape的模型不支持动态shape的解决方案动态shape在实际业务中，我们会遇到有多种输入shape的模型，比如CV领域的目标检测模型MTCNN

染念·2023-11-19 20:45

基于Pytorch的从零开始的目标检测

在这个图像中可能有多个对象，而且现在有各种先进的技术和框架来解决这个问题，例如Faster-RCNN和YOLOv3。本文讨论将讨论图像中只有一个感兴趣的对象的情况。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:41

NIPS15 - 神经网络中的空间转换模块STN《Spatial Transformer Network》(含代码复现)

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知回顾代码原文地址原文论文阅读方法三遍论文法初识CNN方法在计算机视觉领域大放异彩，在很多领域都已经代替了传统方法。

我是大黄同学呀·2023-11-19 19:40

Optimization Landscape and Expressivity of DeepCNNs

NguyenQC,HeinM.OptimizationLandscapeandExpressivityofDeepCNNs[J].arXiv:Learning,2017.BibTex@article{nguyen2017optimization

馒头and花卷·2023-11-19 18:38

mask-rcnn原理与实战

一、MaskR-CNN是什么，可以做哪些任务？MaskR-CNN是一个实例分割（Instancesegmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。

nice-wyh·2023-11-19 18:33

CNN+Transformer！谷歌提出BoTNet：新主干网络！在ImageNet上达84.7%准确率！

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达前言现在几乎所有大厂、高校都有团队在研究视觉Transformer的工作，这里Amusi建议大家不管你有没有想到应用的方向和场景，但都要学习一下Transformer相关知识点。强烈推荐小白看一下这两篇视觉Transformer综述：华为和北大等提出视觉Transformer：全面调研又一篇视觉Transformer综述来了！先回顾一下

Amusi（CVer）·2023-11-19 17:58

mmdetection训练自己的maskrcnn记录

1.训练语句pythontools/train.pyconfig2.训练后的模型在work_dir中，我选取了其中一个epoch.pth文件，这个pth和一般的pth文件不同，他需要用torch.load导入，3.模型导入后以dict形式访问一些变量，model=torch.load('**/epoch_6.pth')后，model中有以下keys：dict_keys(['meta','state

7zuper·2023-11-19 17:45

【mmdetection】用自己的coco数据集训练mask r-cnn并进行验证、测试，推理可视化，更改backbone，只针对某一标签进行训练

大前提：Ubuntu20.04LTS本人呕心沥血从无到有的摸索，自己边尝试边整理的，其实耐心多看官方文档确实能找到很多东西（下面有官方文档的链接这里就不重复粘贴了），也为了方便我自己copy语句嘻嘻~为什么不是用Windows，作为一个小白我一开始真的想用windows，因为我懒得配双系统，但是没办法，是真的lj，安装又难，训练有诸多限制，就sosad知道吧。安装就看别的博主吧跟着别的博主soea

Zlan_lvlv·2023-11-19 17:34

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6MYOLOv8

会AI的学姐·2023-11-19 17:03

图像分类(六) 全面解读复现MobileNetV1-V3

MobileNetV1前言MobileNetV1网络是谷歌团队在2017年提出的，专注于移动端和嵌入设备的轻量级CNN网络，相比于传统的神经网络，在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型的参数与运算量。

小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:15

CNN-[deep learning with python]学习笔记

在学习笔记P20-CNN中已经介绍了CNN的一些知识，这篇主要是补充和更深程度的梳理：上文中提到"从效果上来看，卷积层相比于全连接层减少了参数、实现了参数共享。”

幸运六叶草·2023-11-19 15:24

第七章解析PyTorch中Hook函数(工具)

为了更深入地理解神经网络模型，有时候我们需要观察它训练得到的卷积核、特征图或者梯度等信息，这在CNN可视化研究中经常用到。

小酒馆燃着灯·2023-11-19 14:41

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.78】引入2023年华为诺亚提出Gold-YOLO模型中Gatherand-Distribute

前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大

人工智能算法研究院·2023-11-19 12:57

YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进【NO.79】改进损失函数为VariFocal Loss