CNN滤波器第57页

深度学习的异构加速技术（二）：螺狮壳里做道场

一、综述在“深度学习的异构加速技术（一）”一文所述的AI加速平台的第一阶段中，无论在FPGA还是ASIC设计，无论针对CNN还是LS

weixin_30737363·2023-10-24 11:39

文献笔记（2）Eyeriss

文章目录1缩写2abstract&introduction3spatialarchitecture2CNNbackground2.1CNN的挑战2.2CNN与传统图像处理的区别3现有的CNNdataflows3.1weightstationary

tiaozhanzhe1900·2023-10-24 11:07

Xilinx的FIR滤波器IP的设计与仿真

VerilogHDL参考文件：pg149.下载地址FIRCompilerLogiCOREIPProductGuide•FIRCompiler(PG149)•阅读器•AMD自适应计算文档门户(xilinx.com)FIR滤波器最近准备研究以下滤波器

爱漂流的易子·2023-10-24 09:23

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）上

1.cnn_operations模块cnn_operations类@staticmethoddefcalc_loss(Y,tilde_Y):#训练样本个数n_samples=Y.shape[0]#网络代价

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 08:39

PROSTATEx-2 上前列腺癌的 3D CNN 分类

内容本文介绍了在多参数MRI序列上使用3DCNN对前列腺癌进行显着性或不显着性分类。内容如下：数据集描述Dicom到Nifti文件格式的转换不同MRI序列的联合配准

CVer儿·2023-10-24 08:33

机器学习---CNN（创建和训练一个卷积神经网络并评估其性能）下

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcnn_operationsimportcnn_operationsascnn_oprconvolutional_neural_network

三月七꧁ ꧂·2023-10-24 07:31

CNN系列

文章目录R-CNN（2014）ConclusionSPP-net（2015）ConclusionR-CNN（2014）哈哈创新：(1)人们可以将高容量卷积神经网络(cnn)应用于自下而上的区域建议，以定位和分割对象

怎么全是重名·2023-10-24 07:49

FIR滤波器设计（Matlab代码）

而FIR滤波器由于没有反馈，比较不稳定，消耗资源比较多，但是却可以产生线性相位。

季马宝宝·2023-10-24 05:38

pytorch实战---IMDB情感分析

文章目录引言完整代码代码分析导库设置日志模型定义GCNNTextClassificationMo

小馒头学python·2023-10-24 02:55

自然语言处理---Transformer机制详解之Multi head Attention详解

Multi-headAttention的原因是将模型分为多个头,可以形成多个子空间,让模型去关注不同方面的信息,最后再将各个方面的信息综合起来得到更好的效果.多个头进行attention计算最后再综合起来,类似于CNN

lichunericli·2023-10-24 02:51

视觉计算机基础答案,视觉计算基础：计算机视觉、图形学和图像处理的核心概念...

书中涉及的基本原理包括：卷积、傅里叶变换、滤波器、几何变换、超极几何、三维重建、色彩和图像合成管道。这本书是为一个16周的学期课程而写的，既可以用于本科生和研究生的教学，也可以作为专业人员的参考。

校里蛙·2023-10-24 02:36

Pytorch深度学习快速入门—LeNet简单介绍（附代码）

一、网络模型结构LeNet是具有代表性的CNN，在1998年被提出，是进行手写数字识别的网络，是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示，它具有连狙的卷积层和池化层，最后经全连接层输出结果。

摘星星的屋顶·2023-10-24 02:29

OpenCV--边缘检测

Canny边缘检测1使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。2计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。

Dayon·2023-10-24 00:45

深度学习--循环神经网络（Recurrent Neural Network）

首先我们必须要知道DNN，CNN的输入是相互独立的，比如说我们有一张照片，最终输入是猫还是狗，我输入的每张照片之间是不是没什么关系，也就是说相互独立。

AI-孟菜菜·2023-10-23 23:04

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测

分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测目录分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM麻雀算法优化卷积双向长短期记忆神经网络数据分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-10-23 23:26

分类预测 | MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测（SE注意力机制）

分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测（SE注意力机制）目录分类预测|MATLAB实现SSA-CNN-BiLSTM-Attention数据分类预测（SE注意力机制

机器学习之心·2023-10-23 23:52

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

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

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

Butterworth型IIR滤波器

本文参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/5804580911、数字角频率ω与模拟角频率Ω的理解我们之前的课程接触最多的是模拟频率f，包括在模拟电路、高频电路以及传感器课程上，都是以f作为频率响应函数的横坐标。使用f的好处是其真实反映了实际系统的工作情况，从0到∞，反映了实际模拟信号振荡速度的快慢。模拟角频率Ω=2πf，过去我们常将ω作为模拟角频率，写成cos(ωt)，这种

孤芳剑影·2023-10-23 01:55

biquad滤波器的设计

1.介绍Biquad滤波器是一种常用的数字滤波器结构，它使用二阶差分方程（differenceequation）来实现滤波功能。它得名于其包含两个极点（poles）和一个零点（zero）。

孤芳剑影·2023-10-23 01:55

FPGA设计FIR滤波器低通滤波器，代码及视频

名称：FIR滤波器低通滤波器软件：Quartus语言：Verilog/VHDL本资源含有verilog及VHDL两种语言设计的工程，每个工程均可实现以下FIR滤波器的功能。

蟹代码丫·2023-10-23 01:21

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

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

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