CNN滤波器

【NLP】TextCNN

模型model.jpg四种模式CNN-rand:单词向量是随机初始化，向量随着模型学习而改变CNN-static:使用预训练的静态词向量，向量不会随着模型学习而改变CNN-non-static:使用预训练的静态词向量
小透明苞谷·2023-09-01 17:09

python xml文件操作

而faster-rcnn模型在VOC数据集上的标签采用的是xml文件。所以碰到的第一个问题就是xml文件的解析与编写，把自己使用到的东西总结一下，共同进步。
chenli_f4e8·2023-09-01 16:45

计算机视觉每日论文速递[07.03]

cs.CV方向，今日共计49篇[检测分类相关]：【1】AnIntegratedImageFilterforEnhancingChangeDetectionResults一种用于增强变化检测结果的集成图像滤波器作者
arXiv每日论文速递·2023-09-01 16:38

my_CNN-FWI实验

CNN之后的模型结果：2000epochRmse:0.0584之前SMOOTH的结果放一张对比图：
库达ZT·2023-09-01 14:48

李宏毅机器学习课程笔记（更新ing）

CNN为什么AlphaGo可以用CNN？棋盘抽象成图片时需要注意什么？
每天都想躺平的大喵·2023-09-01 13:20

02调制+滤波器+冲激函数的傅立叶变换

1.直接序列扩频（DSSS)2.跳频扩频技术（FHSS)3.时跳变扩频技术（THSS)二、滤波器分类三、滤波器功能四、有源滤波器的分析过程和方法五、冲激函数一、调制方式1.1什么是调制
alwaysuzybaiyy·2023-09-01 13:02

计算机视觉-YOYO-

目录计算机视觉-YOYO目标检测发展历程区域卷积神经网络(R-CNN)FastR-CNNMaskR-CNN模型比如SSD、YOLO(1,2,3)、R-FCN目标检测基础概念边界框、锚框和交并比边界框（boundingbox
ZhangJiQun&MXP·2023-09-01 10:29

CNN（六）：ResNeXt-50实战

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制ResNeXt是有何凯明团队在2017年CVPR会议上提出来的新型图像分类网络。它是ResNet的升级版，在ResNet的基础上，引入了cardinality的概念，类似于ResNet。ResNeXt也有ResNeXt-50，ResNeXt-101版本。1模型结构在ResNeXt的论文中，作者提出了当时普遍存在的一个问题
放鹿的散妃·2023-09-01 08:12

（笔记六）利用opencv进行图像滤波

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2ascvimg_path=r"D:\data\test6-6.png"img=cv.imread(img_path)#图像滤波ker=np.ones((6,6),np.float32)/36#构建滤波器
楠楠星球·2023-09-01 07:28

YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进：用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。3.涨点效果：SPD-Conv提升小目标识别,实现有效涨点！目录YOLOV5改进步骤：1.步骤一2.步骤二3.yaml文件
dg68668·2023-09-01 05:26

表面计量封闭型高斯滤波器（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述ISO16610-21封闭轮廓高斯滤波器库包含了根据ISO16610-21:2011标准实现的封闭轮廓高斯卷积滤波器函数。
然哥依旧·2023-09-01 04:15

【python】AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘

在跑MaskR-CNN算法时出现错误：AttributeError:'str'objecthasnoattribute'decode'错误原因是因为python版本的问题，decoded方法一般是在python2
跳跳虎的弹簧永不生锈·2023-09-01 01:41

【目标检测】SPP-Net论文理解（超详细版本）

目录：目标检测—SPP-Net论文一、初步认识二、研究背景三、研究动机1.关于图像尺寸的理解2.关于为何全连接层需要固定输入四、SPP-Net作出的改进1.与传统CNN的对比2.与R-CNN的对比1）R-CNN
旅途中的宽~·2023-09-01 00:56

python用TensorFlow 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估|附代码数据

p=26230原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于卷积神经网络CNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-08-31 23:23

python用TensorFlow 2二维卷积神经网络CNN对图像物体识别混淆矩阵评估|附代码数据

p=26230原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于卷积神经网络CNN的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-08-31 23:50

深度学习 | TCN时间卷积神经网络模型答疑

与RNN中后继时间步长的预测必须等待之前时间步完成预测不同，卷积可以并行完成，因为每一层都使用相同的滤波器。因此，在训练和评估中，TCN可以处理一整个较长的输入序列，而不是
机器学习之心·2023-08-31 22:28

基于卷积神经网络的图像分类

让我们看看下面的例子：我们看到一个9x9图像和一个3x3卷积滤波器，其恒定权重为303202101，以及卷积运算的计算。
人工智能与算法学习·2023-08-31 20:09

通过Pytorch代码可视化理解卷积神经网络

本文代码地址：https://github.com/AINewHorizon/visualising-cnns机器在理解和识别图像中的特征和对象方面已经达到了99％的准确度。
ronghuaiyang·2023-08-31 20:08

计算机视觉的应用12-卷积神经网络中图像特征提取的可视化研究，让大家理解特征提取的全过程

一、图像特征提取介绍在CNN中，输入图像会被逐层处理，每一层都会提取不同的特征信息。这些层可以
微学AI·2023-08-31 20:30

VTK_python入门

vtkActor->vtkRenderer对象介绍vtkObjectvtk库的基类vtkSourcevtkFilter父类，为为整个可视化流程的开始定义具体的行为和接口，比如读取数据vtkFilter对原始数据进行滤波器处理
步、步、为营·2023-08-31 20:58

安全攻防基础以及各种漏洞库

3.员工信息（搜集账号信息、钓鱼攻击）4.社交渠道域名信息搜集IP搜集信息泄露移动端搜集打点进内网命令和控制（持续控制）穿透和转发内部信息搜集权限提升权限维持入侵排查漏洞库专项-------CNVD、CNNVD
坦笑&&life·2023-08-31 19:53

通道混洗模块（Channel Shuffle Module）

它在卷积神经网络（CNN）中使用，旨在改善模型的性能和泛化能力。通道混洗模块的核心思想是将输入的特征图分成多个通道组，并将这些通道组重新组合以促进不同通道之间的信息交换。  
Make_magic·2023-08-31 19:18

DenseBox

UnifyingLandmarkLocalizationwithEndtoEndObjectDetectionurlhttps://arxiv.org/pdf/1509.04874.pdf动机应用end-to-endFCN网络实现目标检测，主要针对小目标且数量多的场景(在Fasterrcnn
小松qxs·2023-08-31 18:23

一文弄懂CNN及图像识别(Python)

一、卷积神经网络简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，是基于图像任务的平移不变性（图像识别的对象在不同位置有相同的含义）设计的
算法进阶·2023-08-31 12:39

2022.03.27 Android Studio 配置SDK踩坑

目录零、写在最前一、下载安装JavaJDK1、安装JDK2、生成jre文件3、配置系统环境：二：安装AndroidStudio零、写在最前最近在看腾讯的NCNN部署YOLOv5，想着试试看，没想到第一个大坑竟然栽在了安装
汪源涛·2023-08-31 11:54

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于CNN的卫星图像下舰船目标检测与识别

目录前言2目标检测相关理论与技术2.1卷积神经网络2.1.1卷积层2.1.2池化层2.1.3
林聪木·2023-08-31 11:24

人工智能-作业4：CNN - 卷积

目录一、简单描述卷积、卷积核、多通道、特征图、特征选择概念。二、探究不同卷积核的作用，研究背后的原理。（1）边缘检测（2）锐化（3）模糊三、编程实现1.经典卷积核，实现灰度图的边缘检测、锐化、模糊。(1）边缘检测(2)锐化（3）模糊2.调整经典卷积核参数，测试并总结。3.使用不同尺寸图片，测试并总结。4.探索更多类型卷积核。5.尝试彩色图片边缘检测。四、总结五、参考一、简单描述卷积、卷积核、多通道
fanlrr·2023-08-31 09:45

《论文阅读21》Group Equivariant Convolutional Networks

GroupEquivariantConvolutionalNetworksPMLRProceedingsofMachineLearningResearch2016论文链接二、论文简述三、论文详述群等变卷积网络Abstract我们引入群等变卷积神经网络（G-CNN
Darren_pty·2023-08-31 09:51

keras深度学习框架通过卷积神经网络cnn实现手写数字识别

昨天通过keras构建简单神经网络实现手写数字识别，结果在最后进行我们自己的手写数字识别的时候，准确率堪忧，只有60%。今天通过卷积神经网络来实现手写数字识别。构建卷积神经网络和简单神经网络思路类似，只不过这里加入了卷积、池化等概念，网络结构复杂了一些，但是整体的思路没有变化，加载数据集，数据集修改，搭建网络模型，编译模型，训练模型，保存模型，利用模型预测。这里还是给出两个例子，一个是构建网络，最
luffy5459·2023-08-31 08:32

CNN层和特征可视化

CNN结构CNN图层VGG-16CNN由处理视觉信息的层组成。CNN首先接收输入图像，然后将其传递通过这些层。有几种不同类型的层:最常用的层：卷积，池化和完全连接的层。
徐凯_xp·2023-08-31 06:20

使用tf-faster-rcnn训练自己的数据集【光纤分类项目】

训练模型下载预训练模型和权重：该程序目前支持VGG16和ResnetV1(包括50\101\152)网络结构，这4种网络结构都经过了ImageNet数据集的预训练，其预训练模型由slim提供，可以在这里下载。将其下载并放在data/imagenet_weights文件夹下。下面将以VGG16模型为例，讲解VGG16如何利用VOC数据集进行训练:建立imagenet_weights文件夹（在tf-f
冬天都会过去·2023-08-31 03:01

Visualizing and Understanding Convolutional Networks阅读笔记

.前言[1]^{[1]}[1]2.使用反卷积网络可视化3.卷积网络可视化[2]^{[2]}[2]3.1特征可视化3.2训练过程中特征的演化3.3特征不变性3.4架构选择3.5遮挡敏感性参考文章摘要  CNN
喝过期的拉菲·2023-08-31 02:52

IIR滤波器

IIR滤波器原理IIR的特点是：非线性相位、消耗资源少。IIR滤波器的系统函数与差分方程如下所示：由差分方程可知IIR滤波器存在反馈，因此在FPGA设计时要考虑到有限字长效应带来的影响。
初雪白了头·2023-08-31 01:02

腾讯研发出新招，从此动画制作就用PAG

根据CNNIC发布第48次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年6月，我国网络视频用户规模达9.44亿，其中短视频用户规模为8.88亿，占网民整体的87.8%，人均单日使用时长为125分钟
前端小智·2023-08-30 23:28

防溺水智能预警系统解决方案 yolov7

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的
燧机科技·2023-08-30 22:42

电子电路学习笔记之NCP304LSQ37T1G ——超低电流电压检测器

这些检测器的工作原理多种多样，包括放大器、传感器和滤波器等技术
Hailey深力科·2023-08-30 21:38

CNN卷积神经网络之卷积核及其实现示例

在卷积神经网络（CNN）中，卷积核（ConvolutionalKernel）是一个关键的概念。卷积核是一种用于特征提取的小型矩阵，它在CNN中的卷积层中被用来扫描输入图像并提取特征。
奋进的大脑袋·2023-08-30 19:15

表面计量封闭型高斯滤波器（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述ISO16610-21封闭轮廓高斯滤波器库包含了根据ISO16610-21:2011标准实现的封闭轮廓高斯卷积滤波器函数。
程序猿鑫·2023-08-30 16:03

适应高速率网络设备的-2.5G/5G/10G网络变压器/网络滤波器介绍

Hqst盈盛（华强盛）电子导读：在高速发展的互联网/物联网时代，为满足高网速的网络数据传输需求，网络设备在制造中也要选用合适的网络变压器/滤波器产品，有哪些可供选择的高速率网络变压器产品也是广大采购人员和工程师们关心的问题
HQST盛·2023-08-30 15:50

安卓端部署PPOCR的ncnn模型——模型部署

综述最近在研究ocr模型（包括文本检测和文本识别）在安卓端的部署，由于工作中用到的算法是基于百度研发的PPOCR算法，最终需要在安卓端落地应用，部署框架使用的是ncnn框架，中间涉及模型转换和部署的问题
彧侠·2023-08-30 14:41

图神经网络（CNN）四

图神经网络一GraphNeuralNetwork写在前面：之前我是学过一些关于神经网络机器学习的内容的，但是因为写博客太麻烦了，所以学的时候就一直没有更新博客，但是后来因为有其他事情有接近两星期没有学习AI方面内容，结果今天发现之前学的AI都忘光了，所以最近开始写博客复习一下过去的内容。本次博客涉及的图片均来自台湾大学的课件，如有侵权请联系我。介绍首先我们要知道图神经网络是个什么东西，我们从名字就
Rytter·2023-08-30 12:14

精密、CMOS、轨到轨输入/输出、宽带运算放大器MS8601/8602/8604

滤波器、积分器、二极管放大器、分流传感器和高阻抗传感器等器件均可受益于这些特性组合，超低的
Yyq13020869682·2023-08-30 10:51

[网络架构]Self-organized operational neural networks (SelfONN)

Self-organizedoperationalneuralnetworks(SelfONN背景CNNONNSelfONNCNN,ONN，SelfONN对比SelfONN与CNN的关系代码实现总结相关论文资源
MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:53

计算机毕设 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前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕
DanCheng-studio·2023-08-30 08:50

Transformer (Attention Is All You Need) 论文精读笔记

AttentionIsAllYouNeed参考：跟李沐学AI-Transformer论文逐段精读【论文精读】摘要（Abstract）首先摘要说明：目前，主流的序列转录（序列转录：给一个序列，转录为另外一个新的序列）模型都是基于RNN和CNN
wyypersist·2023-08-30 08:04

详解深度学习中的注意力机制（Attention）

当我们用深度CNN模型识别图像时，一般是通过卷积核去提取图像的局部信息，然而，每个局部信息对图像能否被正确识别的影响力是不同的，如何让模型知道图像中不同局部信息的重要性呢？答案就是注意力机制。
小宋加油啊·2023-08-30 06:56

深度学习——感受野以及与图像修复的问题

在CNN中，决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小被称作感受野（receptivefield），指的是神经网络中一个神经元可以感知到的区域，在CNN中，即上某个元素的计算受输入图像上影响的区域
小宋加油啊·2023-08-30 06:54

安全帽人脸联动闸机开关算法

YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测boundingbox的位置
燧机科技·2023-08-30 05:41

CNN（高维数据卷积理解）

高维数据卷积结合方块思想理解CNN卷积（Height,Width,Channel）基于多个滤波器加上偏置批处理池化（Max）
我是小杨我就这样·2023-08-30 05:34

CNN | 02卷积前向计算代码实现

2卷积前向计算代码实现2.1卷积核的实现卷积核，实际上和全连接层一样，是权重矩阵加偏移向量的组合，区别在于全连接层中的权重矩阵是二维的，偏移矩阵是列向量，而卷积核的权重矩阵是四维的，偏移矩阵是也是列向量。classConvWeightsBias(WeightsBias_2_1):def__init__(self,output_c,input_c,filter_h,filter_w,init_met
“逛丢一只鞋”·2023-08-30 05:04
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