CNN滤波器第78页

faster rcnn训练过程出现loss=nan的解决办法

出现了loss=nan说明模型发散，此时应该停止训练。出现这种错误的情况可能有以下几种，根据你自己的情况来决定。1、GPU的arch设置的不对打开./lib/setup.py文件，找到第130行，将gpu的arch设置成与自己电脑相匹配的算力，这里举个例子，如果你用的是GTX1080，那么你的算力就是6.1，此时就需要将-arch=sm_52改成-arch=sm_61。可以在这个网站里查看到自己g

ZeroZone零域·2023-09-09 18:46

保姆级教程之VMD-CNN-BILSTM轴承故障诊断，MATLAB代码

本期为大家带来VMD-CNN-BILSTM的轴承故障诊断。和前几期一样，依旧是包含了数据处理，优化VMD参数，特征提取，再到CNN-BiLSTM的故障诊断，其他类型的故障诊断均可参考此流程。

今天吃饺子·2023-09-09 17:01

卡尔曼滤波总结以及python实现卡尔曼滤波

卡尔曼滤波算法由两个步骤组成：预测和更新；在预测步骤中，卡尔曼滤波器基于先前的状态和系统的动态模型来预测未来的状态。这个预测可以通过使用状态转移矩阵（描述系统的动态行为）和旧状态来完成；在更新

奶茶不加冰·2023-09-09 17:25

YOLO总结，从YOLOv1到YOLOv3

YOLOv1论文链接：https://arxiv.org/abs/1506.02640检测原理将检测问题转换成回归问题，一个CNN就搞定。即得到一个框的中心坐标(x,y)和宽高w，h，然后作回归任务。

追忆苔上雪·2023-09-09 16:28

【代码实现】DETR原文解读及代码实现细节

1模型总览宏观上来说，DETR主要包含三部分：以卷积神经网络为主的骨干网（CNNBackbone）、以TRM(Transformer)为主的特征抽取及交互器以及以FFN为主的分类和回归头，如DETR中build

Marlowee·2023-09-09 15:14

MMDetection实验记录踩坑记录

可以看到，在第22个epoch时的AP值仅为0.002因为在此之前已经运行过YOLOX,Faster-RCNN等模型，所以数据集的设置肯定是没有问题的，而博主也只是修改了DAB-DETR的类别参数而已，

彭祥.·2023-09-09 14:49

CNN卷积神经网络

CNN的启发CNN是从视觉皮层的生物学上获得启发的。视觉皮层有小部分细胞对特定部分的视觉区域敏感。H

从0到1024·2023-09-09 12:51

EPSANet：金字塔拆分注意力模块

Abstract已有研究表明：将注意力模块嵌入都现有CNN中可以带来显著的性能提升。比如，知名的SENet

HappyAIWalker·2023-09-09 11:49

ACNet：用于图像超分的非对称卷积（附实现code）

本文将ACNet中的非对称卷积思想与LESRCNN进行组合，取得了更好的性能。由于作者尚未开源，故笔者进行了简单的复现，

HappyAIWalker·2023-09-09 11:19

TensorFlow 基础（12）VGGNet

awesome-tensorflowVGGNet(11-19层)在2014年，由于AlexNet的出现，引起大家都CNN的关注，所以牛津大学计算机视觉组（VisualGeometryGroup）和GoogleDeepMind

zidea·2023-09-09 10:07

【无源谐波滤波器通常用于电力系统中的谐波抑制】用于抑制电力系统谐波的无源谐波滤波器（Simulink实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Simulink实现1概述无源谐波滤波器通常用于电力系统中的谐波抑制。

长安程序猿·2023-09-09 10:18

ViTPose+：迈向通用身体姿态估计的视觉Transformer基础模型 | 京东探索研究院

在身体姿态估计任务上，使用CNN提取的特征，结合定制化的transformer模块进行特征增强，视觉transformer取得了很好的效果。然而，简单的视觉tr

京东云技术团队·2023-09-09 09:34

计算机视觉领域经典模型汇总（2023.09.08

一、RCNN系列1、RCNNRCNN是用于目标检测的经典方法，其核心思想是将目标检测任务分解为两个主要步骤：候选区域生成和目标分类。

完美屁桃·2023-09-09 08:56

硬件锁相环电路设计步骤简介

设计环路滤波器：环路滤波器用于滤除鉴相器产生的噪声和干扰，以保证锁相环电路的稳定性。通常，环路滤波器的截止频率需要满足输入信号的频率范围和噪声特性，以及参

成都亿佰特电子科技有限公司·2023-09-09 07:07

MNIST手写数字辨识-cnn网路 (机器学习中的hello world，加油)

用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)-知乎(zhihu.com)参考来源（这篇文章非常适合入门来看，每个细节都讲解得很到位）一、模块函数用法-查漏补缺：1.关于torch.nn.functional.max_pool2d()的用法：上述示例中，输入张量input经过最大池化操作后，使用了kernel_size=2和stride=2，所以输出张量output的高度和宽度均为输入的一

诚威_lol_中大努力中·2023-09-09 05:00

Voxel R-CNN：基于体素的高性能 3D 目标检测

论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.15712论文代码：https://github.com/djiajunustc/Voxel-R-CNN论文背景基于点的方法具有较高的检测精度

飞大圣·2023-09-09 05:21

【连载】深度学习笔记14：CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现

从本次笔记开始，笔者在深度学习笔记中会不定期的对CNN发展过程中的经典论文进行研读并推送研读笔记。

linux那些事·2023-09-09 04:30

【滤波跟踪】扩展卡尔曼滤波器IMU和GPS数据计算无人机的姿态【含Matlab源码 2531期】

⛄一、简介针对室内定位中的非视距（Non-Line-of-Sight,NLOS）现象,提出一个新型算法进行识别,同时有效缓解其影响.主要通过超宽带（Ultra-Wideband,UWB）定位系统与惯性导航系统（InertialNavigationSystem,INS）的信息修正非视距误差,获得较高的定位精度.首先,在离线阶段获得不同障碍物下的NLOS误差概率分布曲线;其次,利用惯性测量单元（Ine

Matlab领域·2023-09-09 04:45

基于MASK RCNN算法实现瑕疵图像识别（准备数据）

下面要谈谈这个版本的MaskRCNN使用的MSCOCO数据集了，这也是我遇到最多坑的地方。希望后来的朋友能绕过去。

李京_2934·2023-09-09 04:09

OpenCV 05(图像的算术与位运算)

图片的加法运算就是矩阵的加法运算,这就要求加法运算的两张图shape必须是相同的.importcv2importnumpyasnpcat=cv2.imread('D:\\3-project\\zyj\\pythonCNN

Darren_pty·2023-09-09 02:01

OpenCV 07(图像滤波器)

一、卷积什么是图片卷积?图像卷积就是卷积核在图像上按行滑动遍历像素时不断的相乘求和的过程步长步长就是卷积核在图像上移动的步幅.上面例子中卷积核每次移动一个像素步长的结果,如果将这个步长修改为2,结果会如何?为了充分扫描图片,步长一般设为1.padding从上面例子中我们发现,卷积之后图片的长宽会变小.如果要保持图片大小不变,我们需要在图片周围填充0.padding指的就是填充的0的圈数.我们可以通

Darren_pty·2023-09-09 02:29

Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区

胖哥真不错·2023-09-09 02:26

Python实现SSA智能麻雀搜索算法优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种新型的群智能优化算法，在2020年提出，主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。在麻雀觅食的过程中，分为发现者（探索者）和加入者（追随者），发现者在种群中负责寻找食物并为整个麻雀种群提供觅食区

胖哥真不错·2023-09-09 02:26

文本分类总结

一、TextCNN→TextRNN→TextBiRNN→TextRCNN→Text-ATT-BI-RNN→HAN1.TextCNN特点：CNN的kernel_size类似N-gram中的N。

许志辉Albert·2023-09-09 02:02

无脑013—— win11配置mmdetection实现训练自己的vol格式（xml）数据集

昨天使用cascade——rcnn实现了MSAR1.0的训练，今天来回顾一下参考资料：http://t.csdn.cn/8A5WEhttp://t.csdn.cn/ccOZg电脑笔记本电脑，拯救者Y7000P2018

吃肉不能购·2023-09-09 00:40

计算机竞赛基于深度学习的目标检测算法

文章目录1简介2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

Mr.D学长·2023-09-08 21:19

计算机竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2023-09-08 21:49

计算机竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**基于深度学习的植物识别算法**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：ht

Mr.D学长·2023-09-08 21:15

【Python深度学习】Tensorflow+CNN进行人脸识别实战（附源码和数据集）

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面利用tensorflow平台进行人脸识别实战，使用的是OlivettiFaces人脸图像部分数据集展示如下程序训练过程如下接下来训练CNN模型可以看到训练进度和损失值变化接下来展示人脸识别结果程序会根据一张图片自动去图片集中寻找相似的人脸如上图所示部分代码如下需要全部源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信

showswoller·2023-09-08 20:43

Zookeeper、Kafka、Minio最简化安装步骤

ZooKeeper安装ZooKeeper，并设置dataDir$wgethttp://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper

大老哈·2023-09-08 19:45

常识的重要性

CNN记者：“1个修单车的？！为什么要杀死一个修单车的？”布什转身拍拍鲍威尔的肩膀：“看吧，我都说没有人会关心那4百万伊拉克

Grit阿尔法·2023-09-08 16:33

语音信号的仿真原理

利用MATLAB对语音信号进行分析和处理，采集语音信号后，利用MATLAB软件平台进行频谱分析；并对所采集的语音信号加入干扰噪声，对加入噪声的信号进行频谱分析，设计合适的滤波器滤除噪声，恢复原信号。

hhappy0123456789·2023-09-08 15:06

centos7.5中安装maven

在线安装安装wget:yum-yinstallwget下载maven安装包:wgethttps://mirrors.cnnic.cn/apache/maven/maven-3/3.5.4/binaries

以恒_76·2023-09-08 12:59

R.B.G—敢说敢言，恪守理想的女大法官

最近，看了CNN的纪录片《RBG》，主要讲述了美国最高法院第二位女法官金斯伯格的敢说敢言，恪守理想的彪悍人生。其中，最打动我的有三处。

飞鱼爱自由·2023-09-08 11:10

faster-rcnn中bbox_iou函数“np.maximum(bbox_a[:, None, :2], bbox_b[:, :2])”的含义

函数“np.maximum(bbox_a[:,None,:2],bbox_b[:,:2])”的含义bbox_a中每行元素逐一与bbox_b中每行元素进行对比假设我们认为bbox_a.shape=[5,4],bbox_b=[2,4],具体数据如下:bbox_a=np.array([[9,88,9,30],[63,56,9,24],[4,79,93,12],[34,6,21,5],[81,38,80,

郭建洋·2023-09-08 11:43

Faster Rcnn 源码解析（三）—— bbox_transform.py

傲娇的程序猿·2023-09-08 11:41

maskrcnn_benchmark 代码详解之 modeling/roi_heads/box_heads/loss.py

前言:本文详解的是在maskrcnn_benchmark代码中，RoI层中的边框预测模块的损失函数计算代码。

leijieZhang·2023-09-08 11:11

maskrcnn_benchmark 代码详解之　modeling/rpn/loss.py

前言：在maskrcnn_benchmark的RPN层，选取预测边框(proposal)的过程和计算边框目标得分(objectiveness)以及边框回归(boxregression)的损失值的过程不是同步的

leijieZhang·2023-09-08 11:10

点云从入门到精通技术详解100篇-融合图像和点云的道路交通标志提取（中）

目录2.1.2解码器（Decoder）2.2道路交通标线分割网络2.2.1MaskR-CNN网络2.2.2MaskR-CNN网络改进

格图素书·2023-09-08 11:09

目标检测模型R-CNN系列（Fast R-CNN、Faster R-CNN）梳理

R-CNNR-CNNarchitecture训练阶段：1：使用SelectiveSearch算法，生成2000个候选区域；将候选区域变换到网络需要的尺寸（227×227），也就是手工的添加个边框；将预训练好的

bluekhoja·2023-09-08 10:18

YOLOv5改进算法之添加CA注意力机制模块

如下图：1.输入特征：CA注意力机制的输入通常是一个特征图，它通常是卷积神经网络（CNN）中的某一层的输出，具有以下形状

山河亦问安·2023-09-08 08:22

05 CNN 猴子类别检测

fromtensorflowimportkerasimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplttrain_dir='/newdisk/darren_pty/CNN

Darren_pty·2023-09-08 08:21

Halcon参考手册,第二十一章 OCR,光学字符识别 (持续更新中)

第二十一章OCR,光学字符识别21.1卷积神经网络操作符列表clear_ocr_class_cnn.cn清除基于cnn的OCR分类器。

萧泊·2023-09-08 07:44

east文本检测+rcnn文本识别

east文本检测+rcnn文本识别，python开发，只依赖OPENCV，里面增加了登录sqlite的相关功能，可加Q2830025146联系哦效果见east文本检测+crnn文本识别，Python版本

hnsdgxylh·2023-09-08 07:22

“现代”“修饰”卷积神经网络，何谓现代

一、“现代”vs“传统”现代卷积神经网络（CNNs）与传统卷积神经网络之间存在一些关键区别。这些区别主要涉及网络的深度、结构、训练技巧和应用领域等方面。

xw555666·2023-09-08 05:56

DPCNN分类模型

论文DeepPyramidConvolutionalNeuralNetworksforTextCategorization提出深层金字塔卷积网（DPCNN）是word-level的广泛有效的深层文本分类卷积神经网络

Mark_Aussie·2023-09-08 05:39

目标检测网络系列之R-CNN

文章目录前言目标检测任务数据集任务区别评判标准的区别IoU交并比P-R曲线mAPR-CNNR-CNN的基本逻辑候选框挑选EfficientGraph-BasedImageSegmentation算法SelectiveSearchforObjectRecognition

新兴AI民工·2023-09-08 03:28

MSST-NET：用于高光谱和多光谱图像融合的多尺度空间-光谱Transfomer网络

1.网络结构主要贡献：提出了一种多尺度空间光谱Transformer网络光谱多头注意力旨在提取光谱特征引入多尺度波段/补丁嵌入来提取多尺度特征自监督训练痛点：卷积核的感受野有限，基于卷积神经网络CNN的融合方法无法利用特征图中的全局关系

梅如你·2023-09-08 00:55

周报_7.17-7.23

上周回顾二.本周学习过程三.下周学习展望四.总结一.上周回顾1.编写java日撸300行二.本周学习过程1.python基础语法学习2.java日撸300行三.下周学习展望1.java日撸300行，主要完成cnn

DARRENANJIAN·2023-09-08 00:18

Day_81-87 CNN卷积神经网络

目录一.CNN卷积神经网络与传统神经网络的不同1.模型图2.参数分布情况3.卷积神经网络和传统神经网络的层次结构4.传统神经网络的缺点：二.CNN的基本操作1.卷积2.池化三.CNN实现过程1.算法流程图

DARRENANJIAN·2023-09-08 00:46

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