RGB卷积第7页

YOLOv10改进策略【Neck】| 替换颈部结构为TPAMI 2025的Hyper-YOLO

专栏目录：YOLOv10改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进专栏地址：YOLOv10改进专栏——以发表论文的角度，快速准

Limiiiing·2025-06-09 08:07

《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现

几何心凉·2025-06-09 07:00

【Block总结】MKP，多尺度卷积核级联结构，增强感受野适应性|AAAI 2025

1论文信息FBRT-YOLO（FasterandBetterforReal-TimeAerialImageDetection）是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架，发表于AAAI2025。论文针对航拍场景中小目标检测的核心难题展开研究，重点解决小目标因分辨率低、背景干扰多导致的定位困难，以及现有方法在实时性与精度间的失衡问题。航拍图像目标检测是无人机、遥感监测等应用的关键

AI浩·2025-06-09 05:43

ENVI二次开发应用：ENVI Task实例

PROtest_Build_FootprintCOMPILE_OPTidl2e=envi()file=FILE_DIRNAME(ROUTINE_FILEPATH())+$'\data\beijingRGB.dat

RSer_gis·2025-06-09 03:24

超实用！零基础打造微信表情识别小程序，源码+数据集全公开

技术栈：Python+TensorFlow/Keras+OpenCV，模型基于卷积神经网络（CNN），输入48x48灰度图，输出概率分布。

Uyker·2025-06-09 02:51

arduino r4 wifi设计一个编程及连接使得四个脚的一个rgb三色灯可调rgb数值

YourWiFiPassword为您的WiFi凭据根据实际连接修改redPin,greenPin,bluePin的引脚号打开串口监视器查看Arduino的IP地址在浏览器中输入该IP地址，会出现一个控制页面使用滑块调整RGB

yifa20160404·2025-06-08 23:29

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

OpenCV中的at()函数-像素值读写

即读取了位于(i,j)的像素值二、多通道图像对于多通道图像如RGB图像"picture"，可以用picture.at(i,j)[c]来表示某个通道中在(i,j)位置的像素值。

Wildcraner·2025-06-08 18:24

BasicBlock组件的详解

以下是其关键特性与实现原理的详细解析：一、基本结构与设计原理双层卷积架构BasicBlock由两个连续的3×3卷积层构成，每层后接BatchNormalization（BN）和ReLU激活函数：第一层：

浩瀚之水_csdn·2025-06-08 15:04

【从0-1的CSS】第1篇：CSS简介，选择器以及常用样式

文章目录CSS简介CSS的语法规则选择器id选择器元素选择器类选择器选择器优先级CSS注释CSS常用设置样式颜色颜色名称(常用)RGB(常用)RGBA(常用)HEX(常用)HSLHSLA背景background-colorbackground-imagebackground-size

·2025-06-08 13:21

【人工智能】Transformer、BERT、GPT：区别与联系

它于2017年由Google提出，摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(C

若北辰·2025-06-08 06:24

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

Cesium 透明渐变墙解决方案

闭合路径修复通过增加额外点确保路径首尾相接透明渐变效果使用RGBA颜色模式实现从完全不透明到完全透明的平滑渐变参数可调性提供多个可调参数，轻松自定义颜色、高度和圆环尺寸完整代码实现varviewer=newCesium.Viewer

醉书生ꦿ℘゜এ·2025-06-08 02:30

python打卡day46@浙大疏锦行

通道注意力：模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图内容参考作业：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_fe

风逸hhh·2025-06-08 01:23

python打卡训练营打卡记录day47

知识点回顾：热力图作业：对比不同卷积层热图可视化的结果承接昨天模型重新定义部分的代码#可视化空间注意力热力图（显示模型关注的图像区域）defvisualize_attention_map(model,test_loader

yorushika_·2025-06-08 00:14

Burp Suite Professional 2024.12 for Windows x64 - 领先的 Web 渗透测试软件

作者主页：sysin.orgBurpSuiteProfessionalTheworld’s#1webpenetratio

sysinside·2025-06-07 22:03

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

Ubuntu22.04安装MinkowskiEngine

它支持所有标准神经网络层，例如对稀疏张量的卷积、池化和广播操作。

·2025-06-06 23:57

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

【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

AWS 亚马逊 S3存储桶直传前端demo 复制即可使用

自己踩过坑不想别人也踩坑了亚马逊S3存储桶直传前端demo复制即可使用S3直传示例.container{max-width:600px;margin:50pxauto;padding:20px;box-shadow:0010pxrgba

阿山同学.·2025-06-06 15:31

＜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

深度学习习题2

A、即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测B、当卷积核数量增加时，神经网络的预测能力会降低C、当卷积核数量增加时，导致过拟合D、以上都不正确2.构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入

小猪猪_1·2025-06-06 10:01

DeepAlignmentNetwork 项目常见问题解决方案

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepAlignmentNetwork基础介绍DeepAlignmentNetwork是一个用于人脸对齐的开源项目，它基于卷积神经网络实现

吉生纯Royal·2025-06-06 07:39

FFmpeg 解码视频流实现yuv播放

参考文章雷神文章FFMPEG–裸码流解码AVCodec最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例（YUV转RGB）视频流测试端口初始化解码器相关变量-(void)initDecoder{if(

书弋江山·2025-06-06 07:39

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

目标检测我来惹1 R-CNN

regionproposal+CNN提取分类的目标检测框架RCNNFASTERRCNN端到端：一个网络，输入到输出：类别加位置yoloSSD目标检测的任务：分类原理：得到每个类别的概率，取最大概率CNN--卷积神经网络输入层

吧啦吧啦吡叭卜·2025-06-06 03:48

UI-UIColor-initWithRed:green:blue:alpha:调研

CGFloat)greenblue:(CGFloat)bluealpha:(CGFloat)alpha初始化并且根据参数(红,绿,蓝,透明度参数范围0-1.0),返回一个UIColor的对象,自定义255RGB

程序鱼·2025-06-06 03:18

python实现模板匹配

python实现模板匹配python实现模板匹配python实现模板匹配importcv2importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#1.读入原图和模板img_rgb

*Major*-莙工科技有限公司·2025-06-06 01:35

python数字图像处理基础（六）——模板匹配、直方图

目录模板匹配概念单对象模板匹配多对象模板匹配直方图1.查找直方图2.绘制直方图3.掩膜的应用模板匹配概念模板匹配和卷积原理很像，模板在原图像上从原点开始滑动，计算模板与图像被模板覆盖的地方的差别程度，这个差别程度的计算方法在

_hermit:·2025-06-06 01:04

【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

《Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset》概述

ANewModelandtheKineticsDataset》概述引言：最近阅读了本篇论文，这是一篇发表在CVPR’17年的文章，总体上的贡献在于发布了一个新的数据集以及对3D卷积+Two-Stream

一只工程狮·2025-06-04 17:38

规范化信息抽取：原理流程与Python实战

引言二、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

闲人编程·2025-06-04 13:40

在Windows系统下安装caffe

最近，在怼着球面卷积神经网络源码看，虽然不出意外的看傻了，但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的，毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。

sunmingliu·2025-06-03 21:12

ResNet改进(48)：融合CoTAttention的ResNet模型

模型架构概述这个自定义模型主要包含以下几个核心组件：基础ResNet34骨架两个CoTAttention注意力模块自定义的初始卷积层分类头部让我们逐部分深入解析。1.C

点我头像干啥·2025-06-03 14:47

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

day06

WriteyourCSScodehere*/*{margin:0;padding:0;}body{background-image:repeating-radial-gradient(circle,white10px,rgb

linux-hzh·2025-06-03 12:01

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

函数的模块钩子和张量钩子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

weixin_71046789·2025-06-03 11:24

Keras模块介绍

Keras具有用户友好的API，支持多种网络层，如卷积层、循环层、全连接层等，并提供了丰富的优化器和损失函数选择。此外，Keras还提供了方便的模型保存和加载功能，使得模型训练更加高效。

听风二里·2025-06-03 06:20

【CVPR2023】《A2J-Transformer：用于从单个RGB图像估计3D交互手部姿态的锚点到关节变换网络

这篇论文的标题是《A2J-Transformer:Anchor-to-JointTransformerNetworkfor3DInteractingHandPoseEstimationfromaSingleRGBImage

深研 AI Lab·2025-06-03 05:10

图像数据如何表示为概率单纯形

目录图像数据灰度图像彩色图像概率单纯形条件应用场景图像数据图像数据通常由像素值组成，这些像素值可以是灰度值（对于黑白图像）或RGB值（对于彩色图像）。每个像素的值通常在0到255之间。

F_D_Z·2025-06-03 04:37

【OpenCV C++20 学习笔记】提取图片中的水平和垂直对象

提取图片中的水平和垂直对象原理实操——去除五线谱的五线二值化提取垂直对象完善边缘和最终输出图片黑白反转平滑完整代码其他图片元素提取实践提取水平线条提取音符轮廓原理在腐蚀和膨胀操作中，通过卷积核(kernel

垚武田·2025-06-03 00:09

图像生成详解

它接收随机噪声向量作为输入，通过一系列的卷积转置层和激活函数，生成与训练数据相似的图像。生成器的目标是生成足够逼真的图像，以欺骗判别器认为这些图像是真实的。

水花花花花花·2025-06-03 00:04

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

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