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竞赛机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

iuerfee·2023-10-06 19:39

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践

基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别领域取得了显著的成果。本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像识别技术研究与实践。

matlabgoodboy·2023-10-06 17:58

Pytorch之shuffleNet图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦前言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。它是一种轻量级卷积神经网络架构，旨在在计算资源有限的情况下实现高效的模型推理。它是专门为计算能力有限的移动平台设计

风间琉璃•·2023-10-06 15:28

Pytorch之ResNet图像分类

ResNet网络结构1.residual结构2.BN(BatchNormalization)层二、ResNeXt网络结构三、ResNet网络实现1.构建ResNet网络2.加载数据集3.训练和测试模型四、实现图像分类前言

风间琉璃•·2023-10-06 15:28

Pytorch之MobileNetV3图像分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦前言由于传统卷积神经网络，内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。VGG16的权重大小有450M，而ResNet中152层的模型，其权重模型644M，这么大的内存需求是明显无法在嵌入式设备上进行运行的。而网络应该服务于生活，所以轻量级

风间琉璃•·2023-10-06 15:55

【TensorFlow Hub】：有 100 个预训练模型等你用

它提供了一种使用预训练模型执行各种任务（如图像分类、文本分析等）的简单方法。TensorFlowHub提供了广泛的预训练模型，由TensorFlow和更广泛的机器学习社区的研究人员和工程师开发。

无水先生·2023-10-06 14:15

[论文精读]Characterizing functional brain networks via Spatio-Temporal Attention 4D Convolutional Neural

CharacterizingfunctionalbrainnetworksviaSpatio-TemporalAttention4DConvolutionalNeuralNetworks(STA-4DCNNs

夏莉莉iy·2023-10-06 13:07

开源极速人脸检测库libfacedetection升级，新增五点检测功能

这是一个开源的CNN算法，在GitHub上已经获得8000个星。

JoannaJuanCV·2023-10-06 11:32

Java封装libfacedetection做人脸检测

libfacedetectionlibfacedetection是深圳大学于仕途琪老师开发的一个用于人脸检测的算法，并且开源到了GitHub上面，它是基于CNN模型的开源库，可以在Linux、ARM、Windows

EasonWilliams·2023-10-06 11:02

提供：树莓派ARM上可以单核实时的CNN人脸检测

下图为算法检测结果我们的CNN人脸检测算法库libfacedetection针对ARM平台进行了优化。

于仕琪（南科大）·2023-10-06 11:31

libfacedetection 人脸检测

libfacedetection是一个基于CNN的人脸检测的开源库。CNN模型已在C源文件中转换为stasticvariales。源代码不依赖于任何其他库，你需要的只是一个C++编译器。

fengyuzaitu_126_com·2023-10-06 11:00

实时人脸五观检测：基于libfacedetection(CNN模型)

libfacedetection库将CNN模型转换为C语言源文件中的静态变量，不依赖于其他任何库。这意味着只需要一个C++编译器，就可以在Windo

DS小龙哥·2023-10-06 11:30

卷积神经网络-卷积层

卷积神经网络卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。

会的东西有点杂·2023-10-06 07:36

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

模型1.LeNet-52.AlexNet1.架构2.局部响应归一化（VGG中取消了）3.重叠/不重叠池化4.过拟合-数据增强5.过拟合-dropout6.性能前言本章内容来自B站：AlexNet深度学习图像分类

泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

5分钟搞懂池化的本质

为什么在神经网络中，尤其是CNN网络中，会需要用到池化算法呢？1、池化的本质先回顾下池化运算。下图展示的是一个最大池化的计算过程。

董董灿是个攻城狮·2023-10-06 04:43

深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于MobileNetV3的肺炎识别|第3例

文章目录前言一、数据集介绍二、前期工作三、数据集读取四、构建CA注意力模块五、构建模型六、开始训练前言Google公司继MobileNetV2之后，在2019年发表了它的改进版本MobileNetV3。而MobileNetV3共有两个版本，分别是MobileNetV3-Large和MobileNetV2-Small。改进后的MobileNetV3，在ImageNet数据集的分类精度上，它的Mobi

心无旁骛~·2023-10-06 02:38

目标检测算法改进系列之Backbone替换为RepViT

在过去十年中，研究人员主要关注轻量级卷积神经网络（CNNs）的设计，提出了许多高效的设计原则，包括可分离卷积[2]、逆瓶颈结构[3]、通道打乱[4]和结构重参数化[5]等，产生了MobileNets[2,3

我悟了-·2023-10-06 02:55

目标检测算法改进系列之Backbone替换为NextViT

NextViT介绍由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉Transformer（ViTs）在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络（CNNs）那样高效地执行，例如TensorRT和CoreML

我悟了-·2023-10-06 02:25

深度学习基础之参数量（3）

一般的CNN网络的参数量估计代码classResidualBlock(nn.Module):def__init__(self,in_planes,planes,norm_fn='group',stride

小枫小疯·2023-10-06 01:48

用tornado实现图片标记

背景介绍在文章Keras入门（四）之利用CNN模型轻松破解网站验证码中，其中的验证码图片标记是采用tornado实现的网页实现的。本文将会讲述如何利用tornado来实现图片标记。

山阴少年·2023-10-05 23:00

设置Android AI开发环境

深度神经网络（DNN）在图像分类和其他类型的自动分类方面非常出色。十年前花了数百万美元在研究和计算能力上的成果，现在只要GPU还算不错，任何人都可以得到。但

寒冰屋·2023-10-05 21:58

深度学习｜卷积神经网络

一、卷积神经网络简介卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习神经网络结构，主要用于图像识别、计算机视觉等领域。

智扬同学·2023-10-05 20:43

【PyTorch实战演练】使用Cifar10数据集训练LeNet5网络并实现图像分类（附代码）

文章目录0.前言1.Cifar10数据集1.1Cifar10数据集下载1.2Cifar10数据集解析2.LeNet5网络2.1LeNet5的网络结构2.2基于PyTorch的LeNet5网络编码3.LeNet5网络训练及输出验证3.1LeNet5网络训练3.2LeNet5网络验证4.完整代码4.1训练代码4.1验证代码0.前言按照国际惯例，首先声明：本文只是我自己学习的理解，虽然参考了他人的宝贵见

使者大牙·2023-10-05 19:33

详解机器视觉性能指标相关概念——混淆矩阵、IoU、ROC曲线、mAP等

目录0.前言1.图像分类性能指标1.1混淆矩阵(ConfusionMatrix)1.2准确率(Precision)1.3召回率(Recall)1.4F1值(F1score)1.5ROC曲线(接收者工作特征曲线

使者大牙·2023-10-05 19:02

《Dataset Condensation with Differentiable Siamese Augmentation》

在多个图像分类基准

volcanical·2023-10-05 18:21

【arXiv2309】RingMo-lite: A Remote Sensing Multi-taskLightweight Network with CNN-TransformerHybrid Fr

RingMo-lite:ARemoteSensingMulti-taskLightweightNetworkwithCNN-TransformerHybridFramework,arXiv2309论文：

m0_61899108·2023-10-05 13:01

【OpenPCDet】PointRCNN前景点分割网络精度测试

对PointRCNN第一阶段的前景点网络分割细节和精度比较好奇，同时好奇PointRCNN在第一阶段只是对每个点预测前景背景还是预测了具体的物体类别？（是后者）写了个简单的精度测试函数。

Freak16·2023-10-05 10:40

PyTorch应用实战二：实现卷积神经网络进行图像分类

__version__)1.8.0MNIST数据集MNIST数字数据集是一组手写数字图像的数据集，用于机器学习中的图像分类任务。该数据集包含60,000

Want595·2023-10-05 08:26

Pyramid Grafting Network for One-Stage High ResolutionSaliency Detection高分辨率显著图检测算法

该网络结构编码层采用Transformer和cnn融合特征得到全局和局部特征信息，最后通过三段的解码层输出预测结果。

donkey_1993·2023-10-05 07:11

AlexNet网络复现

但深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在计算机视觉的主导地位并不是从一开始就有的。在2012年之前，计算机视觉的许多任务都是由一系列手工设计的特征和浅层的机器学习模型完成的。

@kc++·2023-10-05 06:12

Faster Rcnn，ROI Pooling 与 ROI Align

1024,38,38]经过3*3卷积，然后分别经过两个1*1的卷积，通道数分别为18，3618=9*2代表每个位置9个先验框为背景和目标的概率36=9*4代表每个位置9个先验框的坐标调整参数（FasterRcnn

老男孩li·2023-10-05 04:13

MATLAB:未找到具有匹配签名的构造函数 ‘handle.listener‘问题具体解决方法

邮箱：z…@1…6.com网站：https://zephyrhours.github.io/前言图像分类后的精度评价常会用到混淆矩阵进行精度评价，下面是笔者在运行相关代码时遇到的一些问题，具体解决办法如下

独不懂·2023-10-05 01:34

深度学习笔记_4、CNN卷积神经网络+全连接神经网络解决MNIST数据

1、首先，导入所需的库和模块，包括NumPy、PyTorch、MNIST数据集、数据处理工具、模型层、优化器、损失函数、混淆矩阵、绘图工具以及数据处理工具。importnumpyasnpimporttorchfromtorchvision.datasetsimportmnistimporttorchvision.transformsastransformsfromtorch.utils.datai

Element_南笙·2023-10-05 00:18

[软件工具]opencv-svm快速训练助手教程解决opencv C++ SVM模型训练与分类实现任务支持C# python调用

opencv中已经提供了svm算法可以对图像实现多分类，使用svm算法对图像分类的任务多用于场景简单且对时间有要求的场景，因为opencv的svm训练一般只需要很短时间就可以完成训练任务。

FL1623863129·2023-10-04 22:31

竞赛选题机器视觉目标检测 - opencv 深度学习

文章目录0前言2目标检测概念3目标分类、定位、检测示例4传统目标检测5两类目标检测算法5.1相关研究5.1.1选择性搜索5.1.2OverFeat5.2基于区域提名的方法5.2.1R-CNN5.2.2SPP-net5.2.3FastR-CNN5.3

laafeer·2023-10-04 20:24

图像分类概述

图像分类概述图像分类，也称图像识别，是计算机根据已有的固定分类标签集合和图像所反馈的信息特征从标签集合中找出一个分类标签，并分配给该图像的视觉处理方法。

会的东西有点杂·2023-10-04 20:21

TransFuse

方法Transformer分支将不同尺度的特征图t0、t1和t2t^0、t^1和t^2t0、t1和t2保存起来，之后与对应的CNN分支的特征图融合。

宇来风满楼·2023-10-04 17:14

计算机竞赛题目：基于深度学习的疲劳驾驶检测深度学习

文章目录0前言1课题背景2实现目标3当前市面上疲劳驾驶检测的方法4相关数据集5基于头部姿态的驾驶疲劳检测5.1如何确定疲劳状态5.2算法步骤5.3打瞌睡判断6基于CNN与SVM的疲劳检测方法6.1网络结构

Mr.D学长·2023-10-04 15:20

语义分割 Semantic Segmentation

语义分割SemanticSegmentation一些基本概念几种语义分割算法FullyConvolutionalNetworks(FCN)全卷积网络（FCN）的基本信息FCN的优缺点语义分割VS图像分类分类

梁小憨憨·2023-10-04 10:43

JNI获取assets文件夹内的文件地址

需要把模型文件放到assets里,加载时,却不知道模型的目录地址,报错:该文件未找到.因为assert文件夹只是Android系统管理,加载模型需要从系统文件中读取.所以需要把assert的文件写到系统文件中.1、NCNNncnn

一个摸鱼AI喵·2023-10-04 10:19

YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

摘要SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。

静静AI学堂·2023-10-04 07:29

社区币知多少

FTN币币乎KEY币天涯TYT币力场LC币财路CLC币群群QUN币印度CNN币……都是腊鸡

沧州尊·2023-10-04 07:26

TensorFlow笔记之卷积神经网络

文章目录前言一、卷积神经网络CNN二、Tensorflow1.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型5.结果可视化二、Tensorflow2.x1.加载数据集2.数据处理3.定义模型4.训练模型

Mr_Stutter·2023-10-04 06:49

深度学习实战基础案例——卷积神经网络（CNN）基于Xception的猫狗识别|第2例

文章目录一、环境准备二、数据预处理三、构建模型四、实例化模型五、训练模型5.1构建训练函数5.2构建测试函数5.3开始正式训练六、可视化精度和损失七、个体预测总结今天使用轻量级的一个网络Xception做一个简单的猫狗识别案例，我的环境具体如下：pytorch：2.0python：3.8jupyternotebook一、环境准备importtorchimporttorch.nnasnnimport

心无旁骛~·2023-10-04 05:03

计算机视觉——飞桨深度学习实战-图像分类算法原理与实战

基础理论：图像分类是深度学习在视觉领域第一个取得突破性成果的任务。本章首先介绍了图像分类任务的发展历程与评价指标。然后分为三个角度分别介绍了在图像分类领域具有重要地位的三种模型。

喜欢吃豆·2023-10-03 19:30

入门 | CNN也能用于NLP任务，一文简述文本分类任务的7个模型

AhmedBesbes本文转自“机器之心”（almosthuman2014）本文介绍了用于文本分类任务的7个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及RNN+CNN

视学算法·2023-10-03 18:28

CNN如何用于NLP任务？一文简述文本分类任务的7个模型

侵权联系删除转载于：选自|AhmedBESBES作者|AhmedBesbes转自|机器之心本文介绍了用于文本分类任务的7个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络，以及RNN+CNN