CNN网络结构第5页

ConvE——二维卷积知识图谱横空出世

传统的R-GCN和DistMult的参数量过大，并且模型深度不够深，只能处理较小的知识图谱，所以作者将CNN引入到图神经网络中。二.一维卷积与二维卷积的对比2.1一维卷积当a,b特征简单

时光诺言·2024-02-14 01:23

媒体公信力是如何失去的——被唾弃的西方媒体

CNN、BBC、《纽约时报》、《华尔街日报》、《澳大利亚人报》……这些大型媒体，在2020年到2021的的新冠肺炎期

将十二·2024-02-14 00:24

多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍摘要本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:26

Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测

Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead-A

前程算法matlab屋·2024-02-13 22:56

深度学习之迁移学习实现神奇宝贝识别

经过之前深度学习的实践，无论是自己搭建的CNN网络也好，还是通过迁移学习调用官方的网络模型也好，都有其优点以及不足。

starlet_kiss·2024-02-13 21:40

fasterrcnn从gpu切换到cpu版本

从git拿到的程序是gpu版本的，如果想要在本地cpu执行是需要做如下修改的：第一步：将/lib/model/nms_wrapper.py中fromnms.gpu_nmsimportgpu_nms注释掉第二步：将方法nms(dets,thresh,force_cpu=False)中的force_cpu的false改为true，表示强制启动cpu版本。第三步：将/lib下的setup.py中：?xm

conner是位好少年·2024-02-13 16:11

机器学习入门--简单卷积神经网络原理与实践

深入理解卷积神经网络（CNN）引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中的一种核心算法，广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。

Dr.Cup·2024-02-13 13:06

Tied Block Convolution: 具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN

摘要https://arxiv.org/pdf/2009.12021.pdf卷积是卷积神经网络（CNN）的主要构建块。

AI浩·2024-02-13 12:37

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

本文改进了YOLO算法的网络结构，提出了一种新的网络结构YOLO-R。首先，在原有YOLO网络的基础上增加了三个直通层。直通层由路由层和重组层组成。其作用是将浅层行人特征连接到深层行人特征，并

量子-Alex·2024-02-13 10:56

全连接神经网络实现手写数字识别

可能我的学弟学妹们会搜到这篇文章，此时的你们正在为作业发愁，哈哈其他实现手写数字识别的方法：1.聚类（K-means）实现手写数字识别2.KNN实现手写数字识别3.卷积神经网络（CNN）实现手写数字识别

zeronose·2024-02-13 10:52

DL-Paper精读：Revisiting ResNets

ImprovedTrainingandScalingStrategiesarxiv.orgBackground影响一个神经网络模型的认知能力的主要因素，可以被粗略的分为以下几个部分：结构（architecture）：关于网络结构的改进工作

星月野1·2024-02-13 07:52

【机器学习】卷积和反向传播

一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来，卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets，CNN无处不在。

无水先生·2024-02-13 07:07

多GPU-TensorFlow

数据并行:多块GPU同时训练多个batch数据，运行在每块GPU模型基于同一神经网络，网络结构一样，共享模型参数。1.同步数据并行，

听风1996·2024-02-13 05:22

论文阅读：《Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey》——Part 1：2D HPE

目录人体姿态识别概述论文框架HPE分类人体建模模型二维单人姿态估计回归方法目前发展优化基于热图的方法基于CNN的几个网络利用身体结构信息提供构建HPE网络视频序列中的人体姿态估计2D多人姿态识别方法自上而下自下而上

自信且放光芒66·2024-02-13 05:33

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid

AAAI2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det摘要特征金字塔广泛用于单阶段检测器，如DSSD，RetinaNet，RefineDet和双阶段检测器中，如MaskR-CNN

_忙中偷闲_·2024-02-12 22:06

解决什么问题需要大的计算机算力,突破极限！清华研发出新技术，可大幅提升计算机算力...

该成果所研发的基于多个忆阻器阵列的存算一体系统，在处理卷积神经网络(CNN)时的能效比图形处理器芯片(GPU)高两个数量级，大幅提升了计算设备的算力，成功实现了以更小的功耗和更低的硬件成本完成复杂的计算

weizbbs·2024-02-12 17:24

前向传播网络实现（类与函数）——TensorFlow2.4

文章目录前言一、基于类的前向传播二、基于函数的前向传播总结前言最近开始着手语义分割方面的内容，由于刚开始入门深度学习，看了一下deeplab的源码，里面所有网络结构基本上都是由类进行定义的（目的是为了方便复用

SatVision炼金士·2024-02-12 11:21

ncc匹配（五，匹配提速的思考）

卷积神经网络（cnn），我觉得跑不出ncc，bpnet，以及基于轮廓匹配的范畴。cnn的概念都在以上三种匹配的概念中，没有什么新的东西了。

工业机器视觉设计和实现·2024-02-12 11:47

CNN网络的宽度和深度

CNN网络的宽度和深度都很重要ResNet、DenseNet解决的是如何让网络更深且避免梯度消失、网络退化各类组卷积的方法解决的是如何让网络以更高效的方式变得更宽

zhnidj·2024-02-11 23:11

1.9 神经网络结构搜索(NAS)

·2024-02-11 18:08

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。

·2024-02-11 18:34

【论文精读】 Vision Transformer（ViT）

摘要验证了当拥有足够多的数据进行预训练的时候，ViT的表现就会超过CNN，突破transformer缺少归纳偏置的限制，可以在下游任务中获得较好的迁移效果。

None-D·2024-02-11 15:11

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算）

（2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1）

【1】激活函数（ActivationFunction）：在深度学习（CNN）中，激活函数用于引入非线性性质，帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。

是lethe先生·2024-02-11 04:50

Day 12 每天两句英文

FromCNN.com:WrittenbyJ.Herb,M.Raju,K.Collins,andPBrown.Note:Canyousummarizethesecondparagraph?

那撸多多·2024-02-11 04:22

【外刊D70】职场穿搭新时尚：休闲，但不失专业范儿

今天这篇来自CNN的新闻，就会向大家介绍成功男士如今的穿搭宝典。现实中的他们是否会让无数少女的美梦幻灭？男生又能向他们取到什么“职场穿衣经”呢？让我们赶紧跟着Zurini老师一起走进今天的新闻

沧海随云·2024-02-11 03:15

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计PixelRNNandPixelCNNVariationalAutoencoders

暖焱·2024-02-11 02:14

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-08-实例分割-北邮鲁鹏老师课程笔记MaskR-CNNMaskR-CNN

暖焱·2024-02-11 02:13

深度学习的新进展：从模型架构到应用领域的创新

第一部分：深度学习模型架构的新进展（800字）-卷积神经网络（CNN）的创新：近年来，卷积神经网络在计算机视觉领域取得了重要突破。例如，残差

梓德原·2024-02-11 02:11

TensorFlow(3)CNN中的函数

tf.nn.conv2d()函数参数介绍：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None)input：输入参数，具有这样的shape[batch,in_height,in_width,in_channels]，分别是[batch张图片,每张图片高度为in_height,每张图片宽度为in_width

山阴少年·2024-02-10 15:43

大模型基础架构的变革：剖析Transformer的挑战者（上）

有在原Transformer架构基础上微调改良的，也有采用传统RNN模型的思想的架构，还有以CNN为基础模型的架构，更有将Transformer和其他RNN、CNN架构结合的混合架构模型。

深度人工智能·2024-02-10 15:09

隐写分析steganalysis深度学习Deep learning卷积神经网络CNN

引言：图像隐写将秘密图像嵌入到载体图像，并尽可能少地修改图像的内容和统计特征，秘密信息可以在两个domain中嵌入：spatialdomain和frequencydomain.空域隐写微量修改像素值，频域隐写通常应用于JPEG图像，通过改变离散余弦变换(DCT)系数来实现。LSB算法将秘密信息嵌入到像素值的最低有效位，算法简单但改变了图像的统计特征。目前提出了许多自适应隐写算法（如空域的那三种)，

夜枭子·2024-02-10 12:32

Efficient feature learning and multi-size image steganalysis based on CNN【Zhu-Net基于高效特征学习与多尺度图像隐写分析】

本文针对上述问题，设计了一种基于CNN的改进网络结构。首先，我们使用3×3核代替传统的5×5核，并在预处理层优化卷积核。

CV误会了我·2024-02-10 12:01

Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment 论文翻译

ConvolutionalNeuralNetworksforNo-ReferenceImageQualityAssessment论文翻译TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3CNNforNR-IQA3.1NetworkArchitecture3.2LocalNormalization3.3Pooling3.4ReLUNonlinearity3.5

亚里·2024-02-10 12:30

JPEG图像格式加速神经网络训练--使用DCT训练CNN

JPEG图像格式加速神经网络训练JPEG图像格式加速神经网络训练工作原理DCT系数与JPEG直接利用DCT系数阶段1:数据准备步骤1:读取JPEG文件结构步骤2:提取量化表和Huffman表步骤3:解析图像数据步骤4:反量化步骤5:获取DCT系数阶段2:输入处理预处理1:正规化（Normalization）预处理2:中心化（Centering）预处理3:选择性剔除预处理4:量化系数补偿预处理5:重

kadog·2024-02-10 12:00

卷积神经网络（CNN）

栉风沐雪·2024-02-10 07:44

计算机网络小实操-NAT与桥接

四层结构我们考虑四层的网络结构，如下图右侧：image.png由这个图，我们可以简单得到几个结论：①网卡层的转发，是靠MAC地址；②网络层的转发，是靠IP地址；③传输层的转发，是靠端口；⑤Socket就是操作系统提供的

A黄橙橙·2024-02-10 03:37

计算机网络——05Internet结构和ISP

Internet结构和ISP互连网络结构：网络的网络端系统通过接入ISPs连接到互连网住宅、公司和大学的ISPs接入ISPs相应的必须是互联的因此任何2个端系统可相互发送分组到对方导致的“网络的网络”非常复杂发展和演化是通过经济的和国家的政策来驱动的问题

Aubyn11·2024-02-10 02:48

数字IC实践项目（8）—CNN加速器（ASIC_Flow；付费项目补充）

数字IC实践项目（8）—CNN加速器（ASIC_Flow；付费项目补充）更新说明项目整体框图神经网络框图Filetree项目简介和学习目的软件环境要求Area、QOR、Power&Timing报告Area

IC_Brother·2024-02-09 22:06

跨模态行人重识别：Discover Cross-Modality Nuances for Visible-Infrared Person Re-Identiﬁcation学习记录笔记

目录摘要网络结构具体方法MAMPAM模态分类损失共享特征ID损失中心簇损失总损失试验注意模式可视化分布结果原文链接：DiscoverCross-ModalityNuancesforVisible-InfraredPersonRe-Identiﬁcation

深度学不会习·2024-02-09 22:35

【跨模态行人重识别】RGB-Infrared Cross-Modality Person Re-Identification(ICCV2017)

文章目录摘要1介绍2SYSU-MM01数据集2.1数据集描述2.2评估标准3跨模态模型的网络结构比较3.1常见的深度模型网络结构3.2网络结构分析单流结构和双流结构在特殊情况下的联系（双流网络可以用单流网络表示

渺渺404·2024-02-09 22:05

orbslam_semantic_nav_ros 编译出现的问题1

安装环境ubuntu20.04rosNODES项目链接：https://github.com/MRwangmaomao/semantic_slam_nav_ros安装腾讯ncnn库其他库opencv3.4.9eigen3.4.0pangolin

sugarkss·2024-02-09 20:02

使用深度学习对网络摄像头图像进行分类

此示例使用GoogLeNet，它是预训练的深度卷积神经网络（CNN或ConvNet），已基于超过一百万个

jk_101·2024-02-09 20:30

Tensorflow2.0 评价模型复杂度：参数量、FLOPs 和 MACC 计算

文章目录项目介绍代码实现：对于迁移学习网络（复杂）1、迁移学习不带分类层的简化版MobileNetV2网络2、查看网络结构3、提取需要分析的层4、计算FLOPs和MACC代码实现：对于自编写网络（简单）

cofisher·2024-02-09 19:00

安装使用MMDeploy（Python版）

/configs/mmdet/detection/detection_tensorrt_dynamic-320x320-1344x1344.pymmdetection/configs/faster_rcnn

*Major*·2024-02-09 15:01

Transformer实战-系列教程13：DETR 算法解读

Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码1、物体检测说到目标检测你能想到什么faster-rcnn

机器学习杨卓越·2024-02-09 14:16

YOLOv5独家原创改进：大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets，稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文

本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8在多个私有数据集和公开数据集

AI小怪兽·2024-02-09 11:17

使用PyTorch识别简单验证码

示例比较简单，主要演示图片预处理及简单的CNN网络。

tomo_wang·2024-02-09 11:43

深度学习|Keras识别CIFAR-10图像（CNN）

数据和方法CIFAR-10数据集有6000个32×32个彩色图片，50000个训练图片和10000个测试图片。有10个类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。数据下载和处理数据下载Keras已经提供了模块用于下载数据，通过一下代码即可完成下载。fromkeras.datasetsimportcifar10importnumpyasnpnp.random.seed(10)(x_img_

罗罗攀·2024-02-09 09:42

目标检测 | 卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，主要用于图像识别和计算机视觉任务。它的设计灵感来自于生物学中视觉皮层的工作原理。

小哥谈·2024-02-09 08:59

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