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【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。

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

【腾讯云 HAI域探秘】高性能服务器引领AI革新浪潮：从AI绘画、知识问答到PyTorch图像分类、视频检测的全方位探索

目录1HAI（高性能应用服务）简介2HAI的应用场景2.1HAI在AI作画中的灵活性与效率2.2深入探索LLM语言模型的应用与性能2.3HAI支持的AI模型开发环境与工具3基于stabledifussio的AI绘画应用实践3.1使用AI模型中的stablediffusion模型服务3.2设置和调整模型参数3.3生成生动形象的高清图画4基于大模型的知识问答实践4.1使用AI模型中的ChatGLM26

cooldream2009·2023-11-20 11:02

掌握深度学习利器——TensorFlow 2.x实战应用与进阶

本文将通过介绍TensorFlow2.x的基本概念和特性，并结合实际案例演示其在图像分类、自然语言处理等领域的应用，最后探讨如何进阶提升TensorFlow2.x的技能，帮助读者更好地应用和实践深度学习技术

a谷雨c·2023-11-20 10:50

图像分类

Lecture2:ImageClassificationpipelineImageClassification:acoretaskinComputerVisionTheProblem:SemanticGapThisideaofacat,orthislabelofacatisasemanticlabelthatwe'reassigningtothisimageandthere'sthishugega

Eurekaaaa·2023-11-20 10:04

单张图像3D重建：原理与PyTorch实现

近年来，深度学习（DL）在解决图像分类、目标检测、语义分割等2D图像任务方面表现出了出色的能力。DL也不例外，在将其应用于3D图形问题方面也取得了巨大进展。

新缸中之脑·2023-11-20 07:52

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

日复一日，刷短视频让我们失去了什么？

01.奶嘴战略美国旧金山曾于1995年举行过一个集合全球500名经济界、政治界精英的会议，与会者包括萨切尔、老布什、美国有线电视新闻网（CNN）、惠普、Sun微系统的老板等等，该会议的主旨在于为全球化的世界进行分析与规划

倦兮韶易·2023-11-20 05:33

文本分类方法有哪些

个类别中的一个或多个文本分类应用：常见的有垃圾邮件识别，情感分析文本分类方向：主要有二分类，多分类，多标签分类文本分类方法：传统机器学习方法（贝叶斯，svm等），深度学习方法（fastText，TextCNN

Jarkata·2023-11-20 04:48

总结 CNN 模型：将焦点转移到基于注意力的架构

一、说明在计算机视觉时代，卷积神经网络（CNN）几十年来一直是主导范式。直到2021年VisionTransformers(ViTs)出现，这个领域才开始发生变化。

无水先生·2023-11-20 04:41

CNN卷积神经网络

在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成

Allmyg·2023-11-20 03:27

图像分类(七) 全面解读复现ShuffleNetV1-V2

ShuffleNetV1前言前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作：pointwisegroupconvolution和channelshuffle，在保持精度的同时大大降低计算成本

小酒馆燃着灯·2023-11-20 03:23

理解 R-CNN：目标检测的一场革命

多年来，人们开发了多种方法来应对这一挑战，但基于区域的卷积神经网络（R-CNN）的发展标志着目标检测领域的重大突破。

无水先生·2023-11-20 03:48

精简CNN模型系列之三：SkipNet

介绍CNN模型为了追求精度提高层数已经是愈来愈多，可更多的层次带来的精度边际提升却不断减小。

城市中迷途小书童·2023-11-20 02:56

AI大模型的制作：RAG和向量数据库，分别是什么？

这种模型通常使用深度神经网络来构建，包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等任务上取得了

杨荧·2023-11-19 23:55

卷积神经网络（CNN）鲜花的识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.检查数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六

NoteLoopy·2023-11-19 23:30

卷积神经网络（CNN）天气识别

文章目录前期工作1.设置GPU（如果使用的是CPU可以忽略这步）我的环境：2.导入数据3.查看数据二、数据预处理1.加载数据2.可视化数据3.再次检查数据4.配置数据集三、构建CNN网络四、编译五、训练模型六

NoteLoopy·2023-11-19 22:20

【Segment Anything Model】九：利用SAM做分类任务，方法一，直接修改源码输出

链接文章目录1️⃣预备知识前言一个简单的cnn分类步骤一个简单的cnn分类代码2️⃣修改SAM源码做分类任务1.找到mask_decode

cv夏一笑·2023-11-19 21:53

【Segment Anything Model】十（1）：利用SAM做分类任务，方法二，不放过SAM强大特征提取能力，将SAM提取到的ImageEmbedding插入到其他cnn网络中

博主微信cvxiayixiao【SegmentAnythingModel】计算机视觉检测分割任务专栏。链接【公开数据集预处理】特别是医疗公开数据集的接受和预处理，提供代码讲解。链接【opencv+图像处理】opencv代码库讲解，结合图像处理知识，不仅仅是调库。链接本篇分为两小节：【SegmentAnythingModel】九（1）介绍加载vgg16网络的预训练权重，并利用其主干部分进行特征提取，

cv夏一笑·2023-11-19 21:53

Object Detection--RCNN,SPPNet,Fast RCNN，FasterRCNN论文详解

物体检测图片分类和物体检测的区别输出不同检测的目标不同物体检测算法常用到的概念BoundingBoxbboxIntersectionoverUnionIoU非极大值抑制Non-MaximumSuppressionR-CNNIntroduction

eric-zsf·2023-11-19 21:50

深入探究CNN和Transformer，哪种预训练模型的可迁移性更好？

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达深入探究ConvNetsvs.Transformers，哪种预训练模型的可迁移性更好？一文献给还在ConvNets和Transformer之间犹豫的小伙伴们：也许是时候倒向VisionTransformer预训练模型了！Highlights我们通过大量实验发现即使VisionTransformer在ImageNet上的预训练表现略

Amusi（CVer）·2023-11-19 20:28

深度学习之图像分类（九）vision Transformer翻译与总结（一）

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE一张图像相当于16x16个单词:用于大规模图像识别的转换器ABSTRACT虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的事实上的标准，但它在计算机视觉上的应用仍然有限。在视觉方面，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变

哈尔滨张谦蛋·2023-11-19 20:28

【论文阅读】Swin Transformer Embedding UNet用于遥感图像语义分割

SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割文章目录【论文阅读】SwinTransformerEmbeddingUNet用于遥感图像语义分割一、相应介绍二、相关工作2.1基于CNN

川川子溢·2023-11-19 20:57

AAAI2023 | DeMT: CNN+Transformer实现多任务学习（分割/深度估计等四项SOTA!）

>>点击进入→自动驾驶之心技术交流群论文名称：DeformableMixerTransformerforMulti-TaskLearningofDensePrediction卷积神经网络（CNN）和Transformer

自动驾驶之心·2023-11-19 20:27

【半监督学习】CNN与Transformer的结合

本文介绍了几篇结合使用CNN和Transformer进行半监督学习的论文，CNN&Trans（MIDL2022），Semi-ViT（ECCV2022），Semiformer（ECCV2022）.Semi-SupervisedMedicalImageSegmentationviaCrossTeachingbetweenCNNandTransformer

m0_61899108·2023-11-19 20:53

MIGraphX推理框架第八章-动态Shape

-动态Shape动态shape动态shape的限制支持动态Shape的模型不支持动态shape的解决方案动态shape在实际业务中，我们会遇到有多种输入shape的模型，比如CV领域的目标检测模型MTCNN

染念·2023-11-19 20:45

基于Pytorch的从零开始的目标检测

在这个图像中可能有多个对象，而且现在有各种先进的技术和框架来解决这个问题，例如Faster-RCNN和YOLOv3。本文讨论将讨论图像中只有一个感兴趣的对象的情况。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:41

NIPS15 - 神经网络中的空间转换模块STN《Spatial Transformer Network》(含代码复现)

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知回顾代码原文地址原文论文阅读方法三遍论文法初识CNN方法在计算机视觉领域大放异彩，在很多领域都已经代替了传统方法。

我是大黄同学呀·2023-11-19 19:40

Optimization Landscape and Expressivity of DeepCNNs

NguyenQC,HeinM.OptimizationLandscapeandExpressivityofDeepCNNs[J].arXiv:Learning,2017.BibTex@article{nguyen2017optimization

馒头and花卷·2023-11-19 18:38

mask-rcnn原理与实战

一、MaskR-CNN是什么，可以做哪些任务？MaskR-CNN是一个实例分割（Instancesegmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。

nice-wyh·2023-11-19 18:33

CNN+Transformer！谷歌提出BoTNet：新主干网络！在ImageNet上达84.7%准确率！

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达前言现在几乎所有大厂、高校都有团队在研究视觉Transformer的工作，这里Amusi建议大家不管你有没有想到应用的方向和场景，但都要学习一下Transformer相关知识点。强烈推荐小白看一下这两篇视觉Transformer综述：华为和北大等提出视觉Transformer：全面调研又一篇视觉Transformer综述来了！先回顾一下

Amusi（CVer）·2023-11-19 17:58

mmdetection训练自己的maskrcnn记录

1.训练语句pythontools/train.pyconfig2.训练后的模型在work_dir中，我选取了其中一个epoch.pth文件，这个pth和一般的pth文件不同，他需要用torch.load导入，3.模型导入后以dict形式访问一些变量，model=torch.load('**/epoch_6.pth')后，model中有以下keys：dict_keys(['meta','state

7zuper·2023-11-19 17:45

【mmdetection】用自己的coco数据集训练mask r-cnn并进行验证、测试，推理可视化，更改backbone，只针对某一标签进行训练

大前提：Ubuntu20.04LTS本人呕心沥血从无到有的摸索，自己边尝试边整理的，其实耐心多看官方文档确实能找到很多东西（下面有官方文档的链接这里就不重复粘贴了），也为了方便我自己copy语句嘻嘻~为什么不是用Windows，作为一个小白我一开始真的想用windows，因为我懒得配双系统，但是没办法，是真的lj，安装又难，训练有诸多限制，就sosad知道吧。安装就看别的博主吧跟着别的博主soea

Zlan_lvlv·2023-11-19 17:34

YOLOv8优化策略：轻量级Backbone改进 | 高效模型 (Efficient MOdel, EMO),现代倒残差移动模块设计 | ICCV2023

本文改进：面向移动端的轻量化网络模型——EMO，它能够以相对较低的参数和FLOPs超越了基于CNN/Transformer的SOTA模型，支持四个版本EMO_1M,EMO_2M,EMO_5M,EMO_6MYOLOv8

会AI的学姐·2023-11-19 17:03

图像分类(六) 全面解读复现MobileNetV1-V3

MobileNetV1前言MobileNetV1网络是谷歌团队在2017年提出的，专注于移动端和嵌入设备的轻量级CNN网络，相比于传统的神经网络，在准确率小幅度降低的前提下大大减少模型的参数与运算量。

小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:15

图像分类(四) 全面解读复现GoogleNet_InceptionV1-V4

当时VGG获得了2014ILSVRC图像分类的第二名，今天来看一下第一名，也就是大名鼎鼎的Googlenet，，并且这篇论文还是后续各种神经网络模型改版的基础，

小酒馆燃着灯·2023-11-19 17:45

图像分类(五) 全面解读复现ResNet

解读Abstract—摘要翻译更深的神经网络往往更难以训练，我们在此提出一个残差学习的框架，以减轻网络的训练负担，这是个比以往的网络要深的多的网络。我们明确地将层作为输入学习残差函数，而不是学习未知的函数。我们提供了非常全面的实验数据来证明，残差网络更容易被优化，并且可以在深度增加的情况下让精度也增加。在ImageNet的数据集上我们评测了一个深度152层（是VGG的8倍）的残差网络，但依旧拥有比