DUAL

深度学习（一）PyTorch框架的搭建

Python+Anaconda（2）CUDA（3）PycharmCommunity2.步骤（1）安装Anaconda打开网站https://www.anaconda.com/products/individual
微尘hyt·2023-01-20 08:15

python萤火虫算法_萤火虫算法-python实现

1importnumpyasnp2fromFAIndividualimportFAIndividual3importrandom4importcopy5importmatplotlib.pyplotasplt678classFireflyAlgorithm
weixin_39863371·2023-01-20 07:05

【疲劳驾驶】Driver Fatigue Detection Based on Residual Channel Attention Network and Head Pose Estimation

概述：提出RCAN网络，用于识别眼睛和嘴巴的状态。将眼睛闭合率（PERCLOS）和嘴巴张开程度（POM）用于疲劳检测，并提出PnP方法估计人头姿态辅助疲劳检测。3D人头姿态估计和疲劳检测基于深度学习实现。方法包含三个方面：人脸状态识别，人头姿态估计，和疲劳分析。首先使用Retinaface检测人脸，并标记人脸框、眼睛区域和嘴部区域。然后使用RCAN判断眼睛和嘴部区域的状态。并使用EPnP结合Ret
cv_family_z·2023-01-20 02:43

波粒二象性仿真理论（一） Wave Particle Duality Principle

WaveParticleDualityPrincipleOctober22,2020byElectrical4UWiththedevelopmentofPhotoelectriceffect,Crompton
__lost·2023-01-19 20:56

Anaconda的使用

1、Anaconda安装可以在官网上下载对应平台的安装包访问https://www.anaconda.com/products/individual，如下图所示点击下载1.1根据操作系统选择相应的版本下载
LI_dreamLT·2023-01-19 17:01

【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势（trend）季节性（seasonality）和误差（residual）- 详细理解python sm.tsa.seasonal_decompose

【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势（trend）季节性（seasonality）和误差（residual）-理解pythonsm.tsa.seasonal_decompose在做时序列分析的时候，
hongxu000·2023-01-19 14:42

机器学习深度学习环境搭建anaconda安装

1、Anaconda下载地址https://www.anaconda.com/products/individual2、添加环境变量D:\Anaconda3D:\Anaconda3\Scripts3、查看
冰雪storm·2023-01-19 12:42

42889程序设计分析

FacultyofEngineeringandInformationTechnologySchoolofComputerScience42889$XWXPQ2022AssessmentTask1Individualprogrammingproject
·2023-01-19 11:49

【TensorFlow-windows】keras接口——BatchNorm和ResNet

为了解决这类问题，大佬们想了各种办法，比如最原始的L1,L2正则化、权重衰减等，但是在深度学习的各种技巧中，批归一化(BatchNormalization,BN)和残差网(ResidualNetwork
风翼冰舟·2023-01-19 08:42

《Efficient Single Image Super-Resolution Using Dual Path Connections with Multiple Scale Learning》

目录一、引言：二、网络部分：1、整体2、FEB：3、DPB：4、DPU:5、过渡单元TU：6、HFIB(HierarchicalFeatureIntegrationBlock)：7、RB：实验：细节：消融实验：多尺度学习的效果：双路径连接（DPC）的效果:和SOTA方法的比较：模型的复杂度和推理时间：一、引言：本文作者提出了使用双重路径连接和多尺度学习的高效网络，称为EMSRDPN。原因有二：其一
子壹·2023-01-19 07:28

双重回归学习：轻量化DRN网络---《Towards Lightweight Super-Resolution with Dual Regression Learning》

首先声明一下，根据我本人的理解，文章中对出现的DualRegression做了不同翻译，除了涉及损失的时候会翻译成对偶回归损失，其余部分均译为双重回归，因为文中的损失部分是对偶的。
子壹·2023-01-19 07:58

图像超分辨论文理解：Residual Dense Network for Image Super-Resolution

该论文出自2018年。文章主要围绕如何充分利用以前层的信息，从而使用了dense连接和残差结构。dense连接可以将以前层的输出传递到当前层的输入上，从而可以充分利用以前层的特征信息。而残差结构可以使训练稳定并加速训练过程，提高网络性能。网络结构如下：该网络主要由四部分组成：1、shallowfeatureextractionnet(SFENet)该层由两个卷积层组成，第一个卷积对输入的LR图像进
AI未来·2023-01-19 07:57

BSRN网络——《Blueprint Separable Residual Network for Efficient Image Super-Resolution》论文解读

目录摘要：网络架构：具体流程：BSConv：ESDB——EfficientSeparableDistillationBlock：BlueprintShallowResidualBlock(BSRB)：ESA
子壹·2023-01-19 07:54

遗传算法解决TSP问题

•个体（Individual）：个体是指种群中的单个元素
Potattto_·2023-01-19 02:44

Learning to Centralize Dual-Arm Assembly

LearningtoCentralizeDual-ArmAssembly概述控制方法PolicyLearningSim-to-real概述文章研究了双机械臂的装配任务。
会飞的斯芬克斯·2023-01-18 21:33

Restnet ， transformer and vit总结

transformer可能是替代了restnettransformer文章attentionisallyouneedrestnet文章deeplresiduallearningforimagerecognitionrestnettask
Ellie进化中的程序猿·2023-01-18 20:48

DTMF学习笔记

概念 DTMF是dualtonemultifrequency的缩写，中文称之为“双音多频”，它是由高频群和低频群组合而成的；“多音双频”中规定，在按键面板中，横向和纵向各占有4个信号，横向的为高频信号，
brid.huang·2023-01-18 18:56

DTMF信号系统的Matlab仿真

双音多频（DualToneMultiFrequency,DTMF）信号是音频电话中的拨号信号，由美国AT&T贝尔公司实验室研制，并用于电话网络中。
fpga和matlab·2023-01-18 18:52

VoIP之DTMF

DTMF:DualToneMultiFrequency，双音多频，是贝尔实验室开发的信令方式，通过承载语音的模拟电话线传送电话拨号信息，由高频音和低频音组成，高低频音各包含4个频率。
浪游东戴河·2023-01-18 18:21

ResNet网络结构，BN以及迁移学习

网络中的亮点：超深的网络结构（突破1000层）：之前也就十几层提出residual模块1.如果简单将卷积层和池化层简单的叠加：（iteration迭代次数）原因：梯度消失，梯度爆炸。
小甜瓜zzw·2023-01-18 16:16

ELEC0021图像算法

ELEC0021-ProgrammingASSIGNMENT2Thisassignmentisworth20%oftheProgramming2mark.Youmustworkindividuallyimplementing3differentalgorithms
·2023-01-18 14:18

MobileNet系列(2)：MobileNet-V2 网络详解

MobileNet-V2论文：InvertedResidualsandLinearBottlenecks,MobileNet-V2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNetV1网络
@BangBang·2023-01-18 11:45

经典论文-MobileNetV2论文及实践

**###2019-MobileNetV2MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetV2:倒置残差和线性瓶颈作者：MarkSandler
uncle_ll·2023-01-18 11:45

【MobileNetV2 FLOPs】MobileNetV2网络结构详解并获取网络计算量与参数量

文章目录1MobileNetV2简介2线性激活函数的使用原因3Invertedresidualblock和residualblock的区别4一种常规MobileNetv2结构5MobilenetV2代码
寻找永不遗憾·2023-01-18 11:42

OR Paper Weekly (2)| 深度强化学习在库存管理、自动驾驶等领域的应用；MS主编看管理科学发展历史与展望

PerformanceonLostSales,Dual-Sourcing,andMulti-EchelonProblems期刊:Manufacturing&ServiceOperationsManagement
普通网友·2023-01-18 07:41

ResNet 原理与代码复现

2015年，何凯明为了降低网络训练难度，解决梯度消失的问题，提出了残差网络（ResidualNetwork，ResNet）。图1梯度消失ResNet通过引入跳跃结构（s
算法恩仇录·2023-01-18 07:38

ResNet原理详解

目录ResidualNet为什么要引入残差连接？
Unstoppable~~~·2023-01-18 07:35

【论文阅读总结】ResNet残差网络翻译总结

模型优化思想2.3深度残差学习框架2.3.1构建思想2.4实验结论2.4.1ImageNet数据2.4.2CIFAR-10数据2.4.3实验证据表明3.文献综述【不知道在讲什么】3.1残差表示【ResidualRepresentations
荼靡，·2023-01-18 01:32

以图搜图如何生成向量？

你不用关心任何深度学习的东西，只要指定image就能无脑生成图片的向量frompathlibimportPathfromtypingimportListfromivimportResNet,l2#Initializearesidualneuralnetworkresnet
·2023-01-17 15:50

K210学习笔记（七）——MAIX BIT(K210)拍照

一、初始化摄像头sensor.reset([,freq=24000000[,set_regs=True[,dual_buff=False]]])参数说明：freq:设置摄像头时钟频率，频率越高帧率
纸箱里的猫咪·2023-01-17 14:32

对象级变化检测论文阅读笔记

————————————————————————————————————————————Object-levelchangedetectionwithadualcorrelationattention-guideddetector
像风一样自由的小周·2023-01-17 07:02

卷积神经网络之 - 残差⽹络（RESNET）

2016年CVPR论文：《DeepResidualLearningforImageRecogni
视学算法·2023-01-16 18:11

搞懂深度学习中的 residual blocks（残差块）看这一篇文章就够了！！！

所谓的残差网络其实就是由若干残差块（residualblock）组成的网络如上图所示，现在考虑第l、l+1、l+2层。
南淮北安·2023-01-16 18:41

广泛使用的Residual Block

ResNet的核心思想是引入一个所谓的「恒等快捷连接」（identityshortcutconnection），直接跳过一个或多个层，如下图所示：ImageNet的一个更深层次的残差函数F。左图：一个积木块，BasicBlock，用于ResNet-34。右图：ResNet-50/101/152的bottleneck构建块。BasicBlockexpansion是残差结构中输出维度是输入维度的多少倍
踌躇不前的小象·2023-01-16 18:41

墨尘的神经网络1--resnet50模型代码复现及要点记录

什么是残差网络Residualnet(残差网络)：将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分。意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献。
我是尘客哥·2023-01-16 18:41

卷积神经网络（下）残差网络 Residual Network「ResNet」

resnet通过跳连接保证梯度不会为0主要代码部分1）classResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,channels):super(ResidualBlock
Queen_sy·2023-01-16 18:10

【Pytorch】残差神经网络（Residual Networks）

为了解决这样的问题，引入残差神经网络（ResidualNetworks），残差神经网络的核心是”跳跃”+“残差块”。通过引入RN网络，可以有效缓解梯度消失的问题，可以训练更深的网络。
daweq·2023-01-16 18:10

论文理解：“Quadratic Residual Networks: A New Class of Neural Networks forSolving Forward and Inverse P“

QuadraticResidualNetworks:ANewClassofNeuralNetworksforSolvingForwardandInverseProblemsinPhysicsInvolvingPDEs
RrS_G·2023-01-16 16:58

Smart seq 2012

题目：Full-LengthmRNA-SeqfromsinglecelllevelsofRNAandindividualcirculatingtumorcells期刊：NatBiotechnol.通讯作者
韧_7e6f·2023-01-16 13:05

SENet模型——pytorch实现

原文中给出其在InceptionModule和ResidualModule中的使用方法。impor
Peach_____·2023-01-16 08:41

【动手学深度学习】06-ResNet解析

目录ResNet解析0前言1基础2残差块3总结参考ResNet解析0前言论文：《DeepResidualLearningforImageRecognition》论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition
是安澜啊·2023-01-16 08:08

ResNet网络框架

一、ResNetDeepResidualLearningforImageRecognition(深度残差学习在图像识别中的应用)论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385
thisiszdy·2023-01-16 08:07

ResNet模型框架（PyTorch）

I.前言ResNet，论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition，该论文提出了一种残差网络结构，将网络每一部分的输入经shortcutconnection，
Leung WaiHo·2023-01-16 08:07

深度学习之图像分类（七）--ResNet网络结构

深度学习之图像分类（七）ResNet网络结构目录深度学习之图像分类（七）ResNet网络结构1.前言2.Residual3.网络配置4.代码本节学习ResNet网络结构，以及迁移学习入门，学习视频源于Bilibili
木卯_THU·2023-01-16 08:05

ResNet架构解析

残差分支的下采样5、ResNet各层参数配置5.1ResNet18/345.2ResNet50/101/1526、模型复现6.1ResNet186.2ResNet50Reference参考论文：DeepResidualLearningforImageRecognition
别团等shy哥发育·2023-01-16 08:04

Dual Mirror Descent for Online Allocation Problems

在线分配问题需求重复到达—>每个需求都要决策动作：获得奖励和消耗资源。问题：在资源约束下最大化奖励挑战：未来需求未知提出一种算法：每个资源有权重用调整权重奖励的贪婪方法来执行动作。用镜像下降更新权重算法镜像下降允许乘法权重更新对比现有算法基于对偶。含有拉格朗日变量对每种资源现有方法：为对抗输入设计、需要求解线性规划或者凸优化。本文简单快速、不用解凸优化。模型有限范围T个阶段、j=1…m有Bj容量限
zzzzz忠杰·2023-01-16 06:11

神经网络入门教程,神经网络编程入门

遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。
普通网友·2023-01-16 06:03

线性规划的对偶问题（The Dual of LP）

目录1.对偶问题的经济学解释(EconomicInterpretationoftheDualProblem)2.获得线性规划的对偶(FindingtheDualofanLP)2.1对称型对偶问题2.2非对称型对偶问题
荒野猿人·2023-01-16 04:18

【Python】Python时间序列预测 | 经典季节性分解

原理介绍季节性分解原理所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分，分解有：长期趋势Trend、季节性Seasonality和随机残差Residuals。季节性分解
风度78·2023-01-15 12:41

经典神经网络论文超详细解读（八）——ResNeXt学习笔记（翻译＋精读＋代码复现）

前言今天我们一起来学习何恺明大神的又一经典之作：ResNeXt（《AggregatedResidualTransformationsforDeepNeuralNetworks》）。
路人贾'ω'·2023-01-15 11:24
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