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基于深度学习的智能图像风格转换系统：技术与实践

近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），为图像风格转换带来了革命性的进展。本文将详细介绍基于深度学习的智能图像风格转换系统的原理、实现方法以及实际应用案例。

Blossom.118·2025-06-19 06:53

【Python】深度学习-VGG19网络

第一章：VGG的哲学根基——一场由简约与深度引领的革命在卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）的璀璨星河中，VGG（VisualGeometryGroup）网络家族的出现

宅男很神经·2025-06-19 01:43

pytorch都有哪些神经网络，都哪些情况使用这些神经网络

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）结构：包含卷积层和池化层，通过卷

zhiSiBuYu0517·2025-06-18 16:47

[论文阅读]PIDNet: A Real-time Semantic Segmentation Network Inspired by PID Controllers

在本文中，我们在卷积神经网络（CNN）和比例积分微分（PID）控制器之间架起了桥梁，并揭示了双分支网络只是一个比例积分（PI）控制器，当然也会存在类似的超调问题。为了解决这个问题，

颜笑晏晏·2025-06-18 08:16

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet

计算机视觉卷积神经网络（CNN）基础：从LeNet到ResNet一、前言二、卷积神经网络基础概念2.1卷积层2.1.1卷积运算原理2.1.2卷积核的作用与参数2.2池化层2.2.1最大池化与平均池化2.2.2

xcLeigh·2025-06-18 02:04

生成对抗网络(GAN)与深度生成模型实战

生成模型基础与GAN原理1.1生成模型概览生成模型是深度学习中的重要分支，主要分为以下几类：变分自编码器(VAE)：基于概率图模型的生成方法生成对抗网络(GAN)：通过对抗训练学习数据分布自回归模型：PixelCNN

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:21

深度学习进阶：卷积神经网络(CNN)原理与实战

1.卷积神经网络概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是深度学习中专门用于处理网格状数据（如图像、语音、视频）的神经网络架构。

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:51

SwinTransformer 改进：结合DLKA与SSPP的模型架构

1.创新点设计引言在计算机视觉领域，Transformer架构近年来取得了巨大成功，逐渐取代了传统的CNN模型。

听风吹等浪起·2025-06-17 18:16

NLP入门笔记

1、入门CNN能够有效地在上下文中挖掘语义信息，但是无法对远距离上下文信息进行建模，也无法处理词汇的顺序信息。

ShaneHolmes·2025-06-17 02:57

thinkphp ThinkPHP3.2.3完全开发手册

APP_SUB_DOMAIN_DEPLOY'=>false,//是否开启子域名部署'APP_SUB_DOMAIN_RULES'=>array(),//子域名部署规则'APP_DOMAIN_SUFFIX'=>'',//域名后缀如果是com.cnnet.cn

未来之窗软件服务·2025-06-16 22:29

python打卡day41

简单CNN数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率一、数据增强在图像数据预处理环节，为提升数据多样性

ZHPEN1·2025-06-16 17:54

CNN中的感受野

感受野（ReceptiveField）是卷积神经网络（CNN）中的核心概念，指网络中某一层特征图上的单个神经元在输入图像上所能“看到”或影响的区域范围。

AI扶我青云志·2025-06-16 12:47

深度学习小项目合集之音频语音识别-视频介绍下自取

python深度学习对动物的异常声音识别_哔哩哔哩_bilibili简介:本代码python代码，pytorch框架下运行，是将data文件夹下动物的异常声音的wav格式的音频文件读取，转化成了梅尔卡图，再通过cnn

no_work·2025-06-16 07:20

深度学习小项目合集-视频介绍下自取

/www.bilibili.com/video/BV11C4y1P7mD/基于卷积神经网络之鸟鸣识别鸟的种类https://www.bilibili.com/video/BV1KN411M7MH/基于CNN

no_work·2025-06-15 23:59

Linux下编译并打包MNN项目迁移至其他设备

1.构建项目结构该项目是利用MNN框架对MTCNN网络进行推理，实现对目标的实时检测运行环境：Linux相关库：opencv，MNN先给出项目的总体结构，如下：mtcnn_mnn/├──include/

AI小小怪·2025-06-15 22:47

基于MATLAB的车牌检测系统：传统图像处理与深度学习的创新融合

我们创新性地融合二者：预处理阶段：使用传统图像处理快速定位候选区域验证阶段：采用轻量级CNN网络过滤误检区域后处理阶段：结合颜色空间分析增

芯作者·2025-06-15 20:40

机器学习小白必看：从零开始的模型压缩与优化

例如，一个典型的卷积神经网络（CNN）可能包含数百万甚至

人工智能教程·2025-06-15 17:22

基于深度学习的智能图像分类系统：从零开始构建

近年来，卷积神经网络（CNN）及其变体（如ResNet、Inception等）在图像分类任务中取得了巨大的成功。

Blossom.118·2025-06-15 12:11

深度学习——基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别详解

本文将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个卷积神经网络(CNN)来实现

E-An居士·2025-06-15 09:28

YOLO 从零开始

第一章：双阶与单阶的对决——目标检测的“前YOLO时代”在YOLO横空出世之前，目标检测领域被以R-CNN(RegionswithCNNfeatures)家族为代表的“双阶”（Two-Stage）检测器所统治

宅男很神经·2025-06-14 23:19

Real-ESRGAN-ncnn-vulkan 使用教程

Real-ESRGAN-ncnn-vulkan使用教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Real-ESRGAN-ncnn-vulkan1.项目介绍Real-ESRGAN-ncnn-vulkan

陶名战Blanche·2025-06-14 23:46

Python----神经网络发（神经网络发展历程）

年份网络名称突出点主要成就论文地址1989LeNet首个现代卷积神经网络（CNN），引入卷积、池化操作手写数字识别先驱，奠定CNN基础MNISTDemosonYannLeCun'swebsite2012AlexNet

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-06-14 23:43

基于Matlab+cnn的水果识别系统

基于Matlab+cnn的水果识别系统可识别菠萝、芒果、柠檬、香蕉、苹果五种，区分成熟和不成熟，可通过添加数据集扩充识别种类，可更改区分品质。

Matlab算法工程师985计算机硕·2025-06-14 12:54

深度学习驱动的低照度图像质量提升技术

本技术采用深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）及其变种如条件生成对抗网络（CGAN），提升低照度图像的可见度和质量。

·2025-06-14 08:06

算法在嵌入式端的部署与优化

具体流程如下4.在树莓派上使用ncnn推理引擎，可以采取以下措施提高推理速度5.先进行模型压缩再用推理模型部署是一种常见的深度学习

早日退休！！！·2025-06-13 16:50

6.13打卡

@浙大疏锦行DAY51复习日作业：day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练，现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高对猫狗数据集进行训练Epoch50/50完成|耗时:32.76s

丁值心·2025-06-13 15:41

语音活动检测模型SileroVAD

高精度检测基于深度学习（CNN/

大囚长·2025-06-13 14:33

Python打卡第52天

@浙大疏锦行作业：对于day'41的简单cnn，看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。

猛犸MAMMOTH·2025-06-12 23:17

向量数据库简介

在机器学习中，我们通常使用向量数据库来存储来自BERT或OpenAI等模型的嵌入文本数据；图像数据（来自CNN或CLIP的嵌入）以及音频/视频/基因组数据。

Morpheon·2025-06-12 23:16

【目标检测基础】YOLOv1算法详解：从“一次看全”到实时检测的革命性突破

实时性突破：在GPU上达到45FPS（FasterR-CNN仅为7FPS），首次让实时视频分析成为可能。端到端思维：直接输入图像输出检测

出不了新手村·2025-06-12 09:32

YOLOv1 技术详解：目标检测的实时革命

YOLOv1技术详解：目标检测的实时革命一、前言在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列虽然精度高，但存在速度慢、流程复杂的问题。

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:57

基于卷积神经网络的 Fashionminsit 数据集分类

实验目的1.理解卷积神经网络（CNN）。2.掌握数据预处理和增强技术：学习如何通过数据增强技术（如旋转、缩放、剪切等）来增加模型的泛化能力，减少过拟合。

ʚɞ 长腿欧巴·2025-06-11 15:33

Python训练营打卡Day46(2025.6.6）

知识点回顾：不同CNN层的特征图：不同通道的特征图什么是注意力：注意力家族，类似于动物园，都是不同的模块，好不好试了才知道。

2301_80505456·2025-06-11 13:23

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为Swin-Unet

传统方法主要依赖卷积神经网络（CNN），尤其是U-Net及其变体，通过局部卷积操作和跳跃连接提取多尺度特征。然

w1ndfly·2025-06-11 09:20

python训练营打卡第41天

简单CNN知识回顾数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下：1.输入→卷积层→

·2025-06-10 16:16

基于 CNN-SHAP 分析卷积神经网络的多分类预测【MATLAB】

特别是在图像识别、文本分类、医学诊断等领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）已成为实现高精度多分类任务的重要工具。

沅_Yuan·2025-06-10 16:15

day51 python CBAM注意力

目录一、CBAM模块简介二、CBAM模块的实现（一）通道注意力模块（二）空间注意力模块（三）CBAM模块的组合三、CBAM模块的特性四、CBAM模块在CNN中的应用一、CBAM模块简介在之前的探索中，我们已经了解了

xiaohanbao09·2025-06-10 14:01

python打卡day43

作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化导入包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

·2025-06-10 10:06

深入探讨AI 神经网络：类型、特点与创新应用

例如，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域表现出色，它

fanxbl957·2025-06-10 07:11

可解释性医疗影像算法解析

研究聚焦卷积神经网络（CNN）与注意力机制的双向协同作用，量化分析其在肺结节检测、肿瘤分割等场景中的特征可视化效果。

智能计算研究中心·2025-06-09 22:43

浅析大数据时代下的网络安全

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的第49次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年12月，我国网民规模达10.32亿，较2020年12月

Hacker_xingchen·2025-06-09 18:46

第四十七天打卡

昨天代码中注意力热图的部分顺移至今天知识点回顾：热力图classCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).

wswlqsss·2025-06-09 18:15

第四十一天打卡