CNN 第3页

ResNet改进(51)：基于轴向注意力机制的改进ResNet模型

1.创新点解析在计算机视觉领域，卷积神经网络(CNN)一直是图像识别任务的主流架构。近年来，注意力机制的引入为CNN带来了新的改进方向。

点我头像干啥·2025-06-08 20:37

60天python训练计划----day43

复习日作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件我选择图像分类，该数据集分为六类，包含建筑、森林、冰川、山脉、海洋和街道。

尘浮728·2025-06-08 14:56

Python训练day41

作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN的结构，观察训练的差异importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

·2025-06-08 12:39

Python打卡训练营学习记录Day46

作业：今日代码较多，理解逻辑即可对比不同卷积层特征图可视化的结果（可选）一、CNN特征图可视化实现importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltdefvisualize_feature_maps

FanfanPyt·2025-06-08 05:49

Python打卡训练营day41——2025.05.31

作业：尝试手动修改下不同的调度器和CNN的结构，观察训练的差异。

莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

Python打卡训练营day43——2025.06.02

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosdefmain

莱茵菜苗·2025-06-08 04:16

Python打卡训练营day46——2025.06.06

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。

莱茵菜苗·2025-06-08 04:44

python打卡day46@浙大疏锦行

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。

风逸hhh·2025-06-08 01:23

Python训练营打卡Day45(2025.6.5）

知识点回顾：tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型效果展示如下，很适合拿去组会汇报撑页数log_dir='runs

2301_80505456·2025-06-07 18:08

Python训练营打卡DAY45

DAY45Tensorboard使用介绍知识点回顾：tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型效果展示如下，很适合拿去组会汇报撑页数

我想睡觉261·2025-06-07 18:35

Python 训练营打卡 Day 43

以猫狗图像辨别的新数据集为例，用CNN网络进行训练并用Grad-CAM做可视化importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets

2401_86382089·2025-06-07 17:05

cnn卷积神经变体

CNN（卷积神经网络）在计算机视觉领域取得了巨大成功，其变体主要围绕结构优化、计算效率、多尺度特征融合和注意力机制展开。

MYH516·2025-06-07 05:07

深度学习网络架构与应用：CNN、RNN、GAN三大核心模型解析

深度学习领域三大核心神经网络架构——卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及生成对抗网络(GAN)各具特色，共同推动着人工智能技术的边界。

you的日常·2025-06-07 04:36

AI入门——AI大模型、深度学习、机器学习总结

超级-码力·2025-06-07 02:24

第23篇：AI技术实战：基于深度学习的图像识别与分类

目录一、深度学习在图像识别中的应用（一）卷积神经网络（CNN）的关键组件（二）预训练模型迁移学习二、代码示例（一）使用TensorFlow和Keras实现CNN进行图像分类1.数据准备与预处理2.构建CNN

CarlowZJ·2025-06-06 19:31

python43天

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosimportglobimp

zdy1263574688·2025-06-06 18:55

第四十三天打卡

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromdata_loaderimportcreate_data_loadersfrommodelimportCNNModelfromtrainimporttrain_modelfromvisualizeimportvisualize_grad_camimportosdefmain

wswlqsss·2025-06-06 16:11

【AI大模型】Transformer架构到底是什么？

从此，循环神经网络（RNN）的缓慢串行成为历史，卷积神经网络（CNN）的局

二进制的Liao·2025-06-06 15:04

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

0，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包，安装稍有点麻烦训练模型过程中使用GPU加速是可选的，如：device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()els

shc9912·2025-06-06 12:17

深度学习在非线性场景中的核心应用领域及向量/张量数据处理案例，结合工业、金融等领域的实际落地场景分析

解决方案‌：‌输入张量‌：高分辨率晶圆图像→三维张量(Batch,Height,Width,Channels)12‌模型结构‌：CNN+ReLU激活函数→多层非线性特征提取38‌输出‌：缺陷位置概率热图

MYH516·2025-06-06 11:03

【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍

知识点：tensorboard的发展历史和原理tensorboard的常见操作tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型效果展示如下，很适合拿去组会汇报撑页数：作业：对resnet18

抽风的雨610·2025-06-06 06:04

深度学习在计算机视觉中的应用：物体检测技术

深度学习通过利用卷积神经网络（CNN）等模型，使计算机能够从图像中直接提取重要信息，从而在物体检测、场景理解等领域实现了突破性进展。

小鹿嘻嘻·2025-06-06 04:49

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进

Dive-into-DL-PyTorch项目解析：目标检测中的R-CNN系列算法演进Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》(DiveintoDeepLearning)原书中的

陆或愉·2025-06-06 03:18

目标检测我来惹1 R-CNN

目标检测算法：识别图像中有哪些物体和位置目标检测算法原理：记住算法的识别流程、解决问题用到的关键技术目标检测算法分类：两阶段：先区域推荐ROI，再目标分类regionproposal+CNN提取分类的目标检测框架

吧啦吧啦吡叭卜·2025-06-06 03:48

【备赛指南】华为ICT大赛实践赛云赛道22

（建议首先阅读专栏首篇文章——【备赛指南】华为ICT大赛实践赛云赛道01，之后再逐步阅读后续内容）一、卷积神经网络CNN(1)卷积神经网络C

淵_ken·2025-06-05 19:19

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解

深度学习之路——CNN卷积神经网络详解前言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）作为深度学习领域的基础模型，推动了人工智能在图像、视频等方向的爆炸式发展。

DeepLinkDeepLink·2025-06-05 13:08

6.02打卡

@浙大疏锦行DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化：调整一个批次的分布，常用与图像数据4.特征图：只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器：直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下

丁值心·2025-06-05 10:48

6.2 打卡

DAY43复习日作业：kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件image_classification_gradcam/├──config.py

分散406·2025-06-05 04:34

规范化信息抽取：原理流程与Python实战

信息抽取系统架构与流程2.1总体架构2.2主要组件三、核心算法与模型原理3.1命名实体识别（NER）3.1.1序列标注模型（BiLSTM-CRF）3.2关系抽取（RE）3.2.1基于依存路径的卷积网络（DepCNN

闲人编程·2025-06-04 13:40

Python训练营打卡Day43

DAY43复习日作业：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@浙大疏锦行选择DogsvsCats数据集（Kaggle经典二分类问题）完整代码实现1.设置环境并加载数据

宸汐Fish_Heart·2025-06-03 21:11

Python深度学习GRU、LSTM 、BiLSTM-CNN神经网络空气质量指数AQI时间序列预测及机器学习分析...

ZhixiongWeng人们每时每刻都离不开氧，并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气，因此，被污染了的空气对人体健康有直接的影响，空气品质对人的影响更是至关重要。每出现一次AQI指数数值过大，可以肯定它都会引起我们足够的重视，提醒我们要保护我们生存的环境，尽可能地减少对环境的破坏与污染。而从更高的层次来说，消除或减少空气污染对人类的危害，唯一可行的就是提高

egzosn·2025-06-03 21:40

DAY复习日

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做可视化进阶：并拆分成多个文件数据集来源水母图像数据集---JellyfishImageDataset，对水母图片进行分类

zx43·2025-06-03 18:13

【python深度学习】Day43 复习日

主题：cnn训练+grad-cam做可视化数据集信息：1000多张猫和狗的图片。构建一个模型，该模型可以尽可能准确地在图像中的猫和狗之间进行分类。

抽风的雨610·2025-06-03 17:37

ResNet改进(45)：结合通道混洗（ShuffleNet）的混合架构

1.创新点分析今天我们将深入分析一个创新的卷积神经网络(CNN)实现，它巧妙地将经典的ResNet架构与新兴的通道混洗(ChannelShuffle)技术相结合。

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

Python实现基于CNN-LSTM-KDE的卷积长短期神经网络结合核密度估计多变量时序区间预测的详细项目实例

目录Python实她基她CNN-LSTM-KDE她卷积长短期神经网络结合核密度估计她变量时序区间预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...11.提升她变量时序预测她精度...22.弥补她有模型她不足

nantangyuxi·2025-06-03 11:54

DAY41

DAY41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

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

DAY42打卡

4.Grad-CAM的示例作业：理解下今天的代码即可Grad-CAM(Gradient-weightedClassActivationMapping)算法是一种强大的可视化技术，用于解释卷积神经网络(CNN

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

DAY43打卡

@浙大疏锦行kaggle找到一个图像数据集，用cnn网络进行训练并且用grad-cam做可视化进阶：并拆分成多个文件fruit_cnn_project/├─data/#存放数据集（需手动创建，后续放入图片

weixin_71046789·2025-06-03 10:50

深度学习FPGA开发方式

https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN（Tensorflow、caffe）是在

jack_201316888·2025-06-03 01:45

目标检测模型的主要组成部分

常见的主干网络包括：卷积神经网络（CNN）：如ResNet、VGG、MobileNet等。它们通过多层卷积操作提取图像的多层次特征。

asdfg1258963·2025-06-03 00:03

CNN卷积网络：让计算机拥有“火眼金睛“（superior哥AI系列第4期）

CNN卷积网络：让计算机拥有"火眼金睛"（superior哥AI系列第4期）嗨！各位AI探索者们！上期我们搞懂了神经网络的基本原理，今天要进入一个更激动人心的领域——计算机视觉！️

superior tigre·2025-06-02 21:42

day42 简单CNN

目录一、从图像分类任务谈起二、CNN架构解剖实验室2.1卷积层：空间特征的魔法师2.2归一化层：加速收敛的隐形推手2.3激活函数：非线性的灵魂三、工程实践避坑指南3.1数据增强工程3.2调度器工程实战四

xiaohanbao09·2025-06-02 06:57

Python训练营---Day41

DAY41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

2501_91182850·2025-06-02 05:24

现代卷积神经网络架构演进与核心思想解析

现代卷积神经网络架构演进与核心思想解析d2l-zh项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/d2l/d2l-zh在深度学习领域，卷积神经网络(CNN)的发展历程堪称一部精彩的进化史

任蜜欣Honey·2025-06-02 04:09

机器学习/深度学习——模型的欠拟合和过拟合，正则化方法详解

机器学习/深度学习——模型的欠拟合和过拟合，正则化方法详解搭配以下文章进行学习：卷积神经网络：深度学习——卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork）CNN详解（一）——概述.步骤清晰

林采采学编程+·2025-06-01 19:09

小白的进阶之路系列之三----人工智能从初步到精通pytorch计算机视觉详解下

Model2：卷积神经网络（CNN）是时候让计算机视觉具体化，并介绍强大的卷积神经网络架构。比较我们的模型我们已经建

金沙阳·2025-06-01 19:36

【AI算法工程师面试指北】Transformer与CNN有什么异同点？

Transformer和CNN（卷积神经网络）是深度学习中两种重要的架构，分别在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域取得了突破性成果。它们既有相似之处，也有显著差异。

小米玄戒Andrew·2025-06-01 15:10

深度学习篇---人脸识别中的face-recognition库和深度学习

深度学习方法和使用Python的face_recognition库进行人脸识别在技术原理、实现方式和应用场景上有显著区别，以下从多个维度对比分析：一、技术原理1.深度学习方法核心逻辑：基于神经网络（如卷积神经网络CNN

Ronin-Lotus·2025-06-01 14:00

python打卡day41

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→

纨妙·2025-06-01 09:27

国家开放大学《计算机科学与技术》毕业设计题目与摘要

系统采用卷积神经网络（CNN）对图书封面图像进行分类，结合B/S架构实现图书信息自动化录入、借阅状态智能预测及读者行为分析。实验结果表明，该系统

甘苦人生·2025-05-31 14:16

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