CNN预测模型第37页

从CNN到Transformer：基于PyTorch的遥感影像、无人机影像的地物分类、目标检测、语义分割和点云分类

我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。点

梦想的初衷~·2023-11-22 07:21

S3图片上传、删除等函数的使用

1、S3上传AWSS3*AWSS3Manager=[AWSS3S3ForKey:CNNorth1S3];AWSS3PutObjectRequest*getLog=[[AWSS3PutObjectRequestalloc

拂溪·2023-11-22 04:03

YOLO改进系列之注意力机制（GatherExcite模型介绍）

模型结构尽管在卷积神经网络（CNN）中使用自底向上的局部运算符可以很好地匹配自然图像的某些统计信息，但它也可能阻止此类模型捕获上下文的远程特征交互。

BestSongC·2023-11-22 03:57

IDA-3D技术细节分析

IDA-3D技术细节分析这里主要针对其实例视差深度估计,InstanceDisparityDepthEstimation进行分析如上图所示，其流程为：输入左右眼的图片分别通过StereoRCNN的StereoRPN

MezereonXP·2023-11-22 00:01

tokenizers学习笔记

输出序列的长度将变大，对于Bert、CNN等限制最大长度的模型将很容易达到最大值。二、基于子词的分词方法（SubwordTokenization）为了改进分词方法，在UN

AlphaFinance·2023-11-21 23:20

Ubuntu（linux）环境下配置Mask r-cnn环境

Ubuntu（linux）环境下配置Maskr-cnn环境0.1语义约定0.1.1主机、服务器0.2所需软件和前期准备0.2.1程序代码0.2.2软件安装0.2.3租用GPU（&cpu）服务器0.3环境配置

Sirius. Lu·2023-11-21 21:47

在AI Studio中配置faster-rcnn pytorch环境

在AIStudio中配置faster-rcnnpytorch环境AIStudio自带cuda版本faster-rcnn的pytorch版本支持AIStudio自带cuda版本AIStudio目前有两个版本的

ForesterZz·2023-11-21 20:15

CNN学习-全连接（fc）

全连接层的推导全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。全连接层的前向计算下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结点乘以一个权重系数W，最后加上一个偏置值b得到，即。如下图中第一

灬钰栊灬·2023-11-21 18:11

CV学习笔记-CNN-VGG

CNN-VGG1.图像识别的过程**获取原始信息：**通过传感器将获取到的外界信息（比如图像）转换为计算机可以处理的信号。

Moresweet猫甜·2023-11-21 18:40

FCN与CNN最大的区别？

解析：FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层1、FCN概述CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。

今年不吃饭...·2023-11-21 18:07

对XGboost和CNN的理解

XGboost:https://blog.csdn.net/a1b2c3d4123456/article/details/52849091CNN:https://blog.csdn.net/woaijssss

Chloris_·2023-11-21 18:07

cnn和fc的区别

1、cnn多用于图像处理模型上；fc多用于序列处理模型上；2、cnn参数少，每一层都只有一个卷积核，且感知信息范围小，偏局部；而fc参数多，即每一层都有一份weight，感知信息是全面的；【说明图形是相邻部分信息有效

zou丢的生化环·2023-11-21 18:35

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ARecurrentNeuralNetworkBasedAlternativetoConvolutionalNetworks2018-03-0511:13:051.引言：本文尝试用基于四个方向的RNN来替换掉CNN

weixin_34185364·2023-11-21 18:58

CNN卷积神经网络Python实现

importtorchfromtorchimportnn#①定义互相关运算defcorr2d(X,K):"""计算二维互相关运算。"""#获取K的形状行为h,列为wh,w=K.shape#生成全0的矩阵，行为X的行减去h加上1，列为X的列减去w加上1Y=torch.zeros((X.shape[0]-h+1,X.shape[1]-w+1))foriinrange(Y.shape[0]):forji

可以养肥·2023-11-21 16:02

华为ICT——第六章：深度学习和卷积神经网络/详篇

目录1：深度学习卷积的重要概念：2：CNN核心思想——局部感知：CNN核心思想——参数共享：3：卷积层的功能：4：不同深度的卷积层提取的特征：5：卷积效果——1层5.1：卷积效果——2层5.2：卷积效果

希斯奎·2023-11-21 15:26

卷积核的形象化解释

卷积核是在卷积神经网络（CNN）中使用的一种重要工具，它可以对输入数据进行特征提取和特征映射。在图像处理中，卷积核通常用于检测图像中的边缘、纹理、颜色等特征，从而帮助网络识别图像中的物体或模式。

人工智能教学实践·2023-11-21 15:54

ARM CoreLink CCN 互连总线介绍

NICNOCCCICMNCNNNIcmn-700nic-700ni-700MLGB这都是啥玩意？后期博文或视频将会更新这一系列。

代码改变世界ctw·2023-11-21 15:21

学习神经网络模型，用不用学习原理？还是只会用就行了

先来系统概述机器学习，如下述思维导图机器学习下分几种学习方法：如，监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习，其中深度学习通过神经网络模型实现，常用的有CNN、RNN、LSTM回到问题，学习神经网络模型，

Nubia00·2023-11-21 14:12

目标检测 Faster RCNN全面解读复现

FasterRCNN解读经过R-CNN和FastRCNN的积淀，RossB.Girshick在2016年提出了新的FasterRCNN，在结构上，FasterRCNN已经将特征抽取(featureextraction

小酒馆燃着灯·2023-11-21 14:05

使用mmdetection训练模型--记faster-rcnn不同backbone性能比较

使用mmdetection训练模型一、安装采用的是直接安装，并未使用在conda中建虚拟环境。主要安装的有mmcv和mmdet，其中mmcv的安装与下载的mmdetction版本有关，参考https://mmdetection.readthedocs.io/zh_CN/v2.18.1/get_started.html#id官网安装依赖教程中的mmdetection版本和mmcv版本的对应关系安装。

hedgehogbb·2023-11-21 13:21

基于MINST数据集做分类的机器学习项目

机器学习实战机器学习的基础知识（已完成）端对端的机器学习项目（已完成）训练深度神经网络使用TensorFlow自定义模型和训练使用TensorFlow加载和预处理数据使用卷积神经网络的深度计算机视觉使用RNN和CNN

问题很多de流星·2023-11-21 12:51

基于ResNet框架的CNN

数据准备DATA_URL='http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz'一、训练集和验证集的划分#spile_data.pyimportosfromshutilimportcopyimportrandomdefmkfile(file):ifnotos.path.exists(file):os.makedirs(fi

芒果很芒~·2023-11-21 11:49

基于生成对抗性网络的单图像超分辨率技术综述

在过去的十年中，基于卷积神经网络(CNN)的SISR在生成×3大小的超分辨率图像方面取得了令人印象深刻的成果

水水水淼·2023-11-21 10:34

pytorch入门（二）基于PyTorch的图像分类

的图像分类鱼猫分类器任务数据dataset和dataloader建立训练数据集建立验证和测试数据集建立dataloderbatch_size设置神经网络lossfunctionoptimizing训练参数预测模型保存全部代码

手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-11-21 10:24

深度学习-卷积神经网络代码详解

构造卷积神经网络CNN将形状为（高度，宽度，色彩通道数）的张量作为输入，忽略批次的大小。

AI_王布斯·2023-11-21 09:15

（论文阅读34-39）理解CNN

34.文献阅读笔记简介题目Understandingimagerepresentationsbymeasuringtheirequivarianceandequivalence作者KarelLenc,AndreaVedaldi,CVPR,2015.原文链接http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Lenc_Un

朽月初二·2023-11-21 09:57

Open-Vocabulary Object Detection Using Captions论文讲解

然而，尽管深度对象检测取得了巨大进步，例如FasterR-CNN，已经能取得非常不错的准确性，但训练此类模型需要昂贵且耗时的监督信号，他们都要靠人工标注获得。特别是，需要为每个ROI的对象类别手动标

旅途中的宽~·2023-11-21 03:20

【计算机视觉】24-Object Detection

文章目录24-ObjectDetection1.Introduction2.Methods2.1SlidingWindow2.2R-CNN:Region-BasedCNN2.3FastR-CNN2.4FasterR-CNN

小白有颗大白梦·2023-11-21 02:16

机器学习笔记

目录机器学习基本概念介绍深度学习反向传播前向传播反向传播pytorch梯度下降算法卷积神经网络（CNN）卷积层池化层自注意力机制（self-attention）循环神经网络（RNN）长短期记忆递归神经网络

czyxw·2023-11-21 01:57

深入理解ResNet网络：实现与应用

Resnet在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是一种非常重要的模型，它在图像识别、目标检测等领域取得了显著的成果。

一朵小红花HH·2023-11-21 01:23

二元分类效果评估方法

二元分类的效果评估方法有很多，常见的包括预测模型中使用的准确率（accuracy），精确率（precision）和召回率（recall）三项指标，以及综合评价指标（F1measure），ROCAU值（ReceiverOperatingCharacteristicROC

weixin_30455661·2023-11-21 00:30

论文阅读——DiffusionDet

decoder用的SparseR-CNNsample的时候和PPDM不同，多增加一步DDIM处理过程

じんじん·2023-11-21 00:23

Python替你预测股票！让你在股市叱咤风云

我们介绍一下获得股票数据的方法，并基于此对数据进行预处理，接着使用数据分析方法，建立基础特征，进一步构建预测模型，且基于新数据验证模型效果。拟使用VAR及LSTM两种算法建立预测模型。

大手啊·2023-11-20 22:05

树莓派系列五：火焰检测三（基于NCNN）

前言在前面两篇关于火焰检测的文章中，最终的效果不是很好，为了提高火焰检测的效果，又搜集了一些火焰数据，训练的网络由之前的yolov3-tiny改为mobilev2-yolov3，最终在树莓派上利用NCNN

嵌入式案例Show·2023-11-20 22:07

【ing 】CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

zhaoyuyu_nudt·2023-11-20 22:32

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别？...

首先，我感觉不必像@李Shawn同学一样认为DNN、CNN、RNN完全不能相提并论。从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。

weixin_34378969·2023-11-20 21:59

基于YOLOv3的车辆号牌定位

01OCR原理分析本文中采用的车辆号牌识别部分的是采用CNN+LSTM+CTC组合而成，整个网络部分可以分为三个部分，首先是主干网络CNN用于提取字符的特征信息，其次采用深层双向LSTM网络在卷积特征的基础上提

我爱计算机视觉·2023-11-20 21:27

CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？

同济计算机博士半小时就教会了我五大深度神经网络，CNN/RNN/GAN/transformer/LSTM一次学会，简直不要太强！

张志翔的博客·2023-11-20 21:23

Mask RCNN - 标注软件

图像语义分割是一种pixel-wise级的一种图像分类操作，其目的是在图像中上的同一个类别上打上相同的label，以表示这个类别是同一类。在训练自己的数据集中，语义分割最重要且最基础的一步便是对图像进行标注，以训练得到自己的模型。在这推荐一个python版的labelme，链接：https://github.com/wkentaro/labelmepipinstalllabelme通过open读取

Oscar_hailiang·2023-11-20 21:15

PyTorch深度学习原理与实现

深度学习原理与实现1.引言深度学习发展历程感知机网络（解决线性可分问题，20世纪40年代）BP神经网络（解决线性不可分问题，20世纪80年代）深度神经网络（海量图片分类，2010年左右）常见深度神经网络：CNN

slience_me·2023-11-20 21:03

计算机毕业论文内容参考|基于深度学习的交通标识智能识别系统的设计与维护

该系统采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等

奶糖肥晨·2023-11-20 19:59

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

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

时间序列预测实战(十三)定制化数据集FNet模型实现滚动长期预测并可视化结果

论文地址->官方论文代码地址官方代码地址->官方下载地址Github个人修改代码地址->个人修改版本呢的下载地址CSDN一、本文介绍本博客将介绍一种新的时间序列预测模型——FNet，它通过使用傅里叶变换代替自注意力机制

Snu77·2023-11-20 07:59

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

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